RGB-D图像同时包含颜色和几何信息,其特征点检测需结合两种模态的特点: 1.1.1 传统方法 RGB特征增强:通过SIFT或ORB算法提取RGB图像的纹理特征点。 深度信息补充:利用深度图(Depth Map)的梯度(如Z轴梯度)检测三维表面的边缘或角点。 联合检测:例如,通过深度图筛选RGB特征点,仅保留深度梯度显著的区域(如物体边缘)。 代码示例(Op
因此,提高多模态特征的融合质量以及构造轻量级的显著性检测模型具有重要的研究意义。本文以探索更加符合人类双目视觉感知机理的RGB-D显著性检测模型为主要目标,针对显著性模型构建过程中的多模态特征有效提取和融合优化,以及模型轻量化等问题,进行了一系列相关研究。本文主要的工作内容及创新性研究成果具体总结如下:(1)...
基于渐进式多尺度特征融合的RGB‑D显著性检测方法,包括:1)获取训练和测试该任务的RGB‑D数据集。2)选择双流Swin‑Transformer模型为主干网络,提取模型训练时四个阶段的RGB特征和深度特征。3)通过交叉注意融合模块得到四个阶段的跨模态融合特征。4)利用空间渐进融合模块,将四个阶段的跨模态融合特征聚合成最终的解码...
摘要:本发明提供一种基于迁移学习和宽度学习的RGB‑D图像特征协同融合方法,包括以下步骤:获得RGB‑D数据集,通过神经网络进行初步的训练,修改完结构在数据集中进行再次的训练;提取特征之后,将RGB图像特征和深度图像特征进行相关性分析融合;使用宽度学习对融合后的特征进行分类识别。本发明能够合理融合RGB图像和深度图像...
摘要 一种RGB‑D图像特征融合的人体姿态实时估计方法,该方法采用基于事件触发的方法以得到深度和彩色图像的人体姿态融合估计。本发明通过融合彩色和深度图像特征,有效地减少了对手持工具的误识别,提高了对光照变化的鲁棒性;同时,针对人体关节点运动建模困难的问题,利用BP神经网络进行人体关节点运动建模,降低了各关节点运...
本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种基于多模态特征融合的RGB‑D图像语义分割方法。由于RGB和深度特征的内在差异,如何更有效地融合两种特征仍是有待解决的问题。为了解决该问题提出了注意力引导多模态交叉融合分割网络(ACFNet),本发明采用编码器-解码器结构,将深度图编码为HHA图像,设计非对称双流特征提取网络,RGB和...
本发明涉及一种基于RGBD特征深度融合的抓取位姿检测方法,首先,使用深度相机获取任务场景的RGB彩色图像和深度图像并进行图像预处理.其次,构建端到端的目标检测定位与抓取姿态预测的卷积神经网络,将RGB图像与深度图像以两路输入到构建的卷积神经网络中.接着,将RGBD特征进行深度融合,通过基于两步逼近思想的自适应锚框设置方...
基于RGB-D特征分层融合的焊缝检测与分割方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,基于RGB-D特征分层融合的焊缝检测与分割方法及装置说明:本发明公开了一种基于RGB‑D特征分层融合的焊缝检测与分割方法,包括以下步骤:对焊缝的RGB图像和点...专利查询请上爱企查
本发明公开了一种基于RGB‑D特征匹配的3D点云拼接与融合方法,该方法主要包括:将不同视点的场景表面3D点云数据投影到RGB‑D图像进行处理,实现三维点云降至二维的降维计算;提取RGB‑D图像特征点,建立RGB‑D图像的特征描述,对不同视点RGB‑D图像进行匹配;求解坐标及深度变换矩阵,对RGB‑D图像进行拼接与融合...
文中提出了一种新的基于高斯加权金字塔式梯度方向直方图的RGB图像特征提取方法,并构建了一种多模特征融合的行为识别框架.在UTKinect-Action3D,MSR-Action 3D和Florence 3D Actions 3个数据库上对本研究所提特征和框架进行实验,结果表明,所提框架在3个行为数据库上的识别正确率分别达到了97.5%,93.1%,91.7%,从而证明...