RGB-D信息就是标准的RGB图像信息中引入了深度信息,而深度信息可为RGB图像提供对应的几何关系。现有的大多数工作只是简单地假设深度测量是准确的,且与RGB像素能够良好地对齐,由此将该问题建模为交叉模式特征融合以获得更好的特征表示从而实现更准确的分割,但...
基于RGB-D特征融合学习的人体行为识别方法研究一、引言随着智能监控和人机交互的快速发展,人体行为识别技术在许多领域得到了广泛的应用,如智能安防、医疗康复、人机交互等。近年来,基于RGB-D(红绿蓝深度)特征融合学习的人体行为识别方法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于RGB-D特征融合学习的人体行为识别方法,以期在各种...
而且 KinectFusion 算法没有回环检测和回环优化，这也造成当相机移动距离大时，不可避免的会有累积误差。Kintinuous算法是比较完善的三维重建系统，融合了回环检测和回环优化，还在实时三维刚体重建中使用了deformation graph做非刚体变换，根据回环优化的结果，更新点的坐标，使得回环的地方两次重建的可以对齐。该算法适合大...
贡献 在部分遮挡下进行精确的3D定位是一个尚未解决的问题，这是一个重要研究方向，例如用于机器人技术中的人体检测；我们是第一个为快速YOLOv3单级检测器提出RGB-D融合策略的公司，并提出了一种利用现有大规模2D数据集的伴随转移学习策略；重心区域随机化（heavy domain randomization），我们能够从合成渲染的多人RGB-...
而融合LiDAR点云和RGB-D数据的方法,利用其优势完成石油管线BIM重建,有助于实现石油管线及各种复杂组件的快速、精准测绘和建模。 本文首先在利用RGB-D图像提供的丰富语义信息和LiDAR点云精确几何信息的基础上,对深度相机采集的RGB图像进行分割,生成三维语义地...
罗马萨皮恩扎大学提出光度激光雷达与RGB-D相机的束调整:融合多传感器数据的高效优化技术 计算机视觉life 中科院博士,《视觉惯性SLAM》作者。聚焦机器人AI自动驾驶 4 人赞同了该文章 以下内容来自小六的机器人SLAM学习圈知识星球每日更新内容点击领取学习资料 → 机器人SLAM...
HS-SLAM是一个融合混合场景表示与结构监督的稠密 RGB-D SLAM 系统,并辅以主动全局束束调整以减轻相机漂移。实验结果显示,HS-SLAM 在重建与位姿估计方面相较现有的 NeRF 为中心的 SLAM 系统展现出更优性能,实现了精度与效率之间的最佳平衡。 未来工作:通过引入子地图与回环检测技术,有望扩展其在大规模场景中的应用...
尽管在RGB语义分割方面已经取得了重大进展,但是直接将互补深度数据输入到现有的RGB语义分割框架中或仅将两种模态简单地集成在一起可能会导致性能下降。将两种数据更好地融合关键挑战在于两个方面: (1)RGB和深度模态之间的显著变化。RGB和深度数据显示出不同的特性,如何有效地识别它们之间的差异并将两种类型的信息统一为...
因此,研究设计一种有效融合多模态数据的混合特征,对于提升真实复杂场景中的扫描片段的注册精度和整体建模鲁棒性具有重要作用。 本文工作 本文提出了一种新颖的鲁棒场景三维扫描注册算法,通过对RGB-D多模态数据进行学习,并利用多视角图像信息来补充三维几何特征,显著地提升了三维场景扫描片段的注册性能。通过提取二维图像...
本文中的贡献是我们为刚性场景中相机运动估计提出了一种RGB-D惯性公式。据我们所知,这是第一次将惯性数据与RGB-D测量融合在一起,用以基于光流估计相机运动。 具体来说,我们提出了一种紧耦合的优化方法,通过最小化预积分的惯性残差和范围约束。由于帧之间的惯性状态是共同的,我们将问题表述为多帧优化问题,其中过去...