另一种思路是以建图为主体，定位次之，旨在构建稠密准确的高质量地图，这种高质量地图可以提供给SLAM算法定位使用，而基于RGB-D相机的三维重建”便是满足上述需求的一种方法。“基于RGB-D相机的三维重建”以及“基于深度相机的三维重建“和“基于fusion系列方法的三维重建”其实是三种等价的说法。由于该领域发表的大多...
一、技术原理 中科微至的RGB-D智能立体相机，结合RGB和深度数据，能够精准识别和定位目标的三维空间位置。采用智能深度学习算法，快速处理图像并准确识别目标。获取目标的深度信息后，转化为三维点云数据，并去除噪声，更精确地表达目标的三维结构。最后，结合2D图像分割和3D点云信息，实现目标在三维空间的精确定位和跟踪。
经过10余年的发展,显著性目标检测任务已经衍生出包括面向RGB图像的显著性目标检测[8,9]、面向高分辨率RGB图像的显著性目标检测[10]、面向RGB-D图像的显著性目标检测[11]、面向图像组的协同显著性目标[12]、面向RGB-T图像的显著性目标检测[13]、面向光场图像的显著性目标检测[14,15]、面向全景图像的显著性目标检...
0.这篇文章干了啥?这篇文章提出了一个框架,旨在通过 RGB-D 图像对机器人工具末端执行器(EE)的6D姿态进行估计。他们首先利用RGB图像获取工具和工具的EE的语义分割,然后使用分割和深度图像将观察到的点云投影到…
实验结果表明,WildRGB-D具有巨大潜力,可以推动3D对象学习,尤其在新视角合成、摄像机姿态估计和对象表面重建方面取得了显著的成果。 2 方法 通过iPhone前置摄像头利用Record3D 1应用程序,采集了大规模的RGBD视频,涵盖了46个常见类别的对象,包括单对象、多对象和手-对象等场景。
可以在同一图像位置读取颜色信息和距离信息,并且可以计算像素的3D相机坐标以生成点云。然而,RGB-D容易受到日光或其他传感器发出的红外光的干扰,因此不能在室外使用。多个RGB D可以相互干扰,并且在成本和功耗方面具有一些缺点。 4视觉SLAM SLAM(同时...
1.提出了一种网络,通过将残差学习的核心思想扩展到RGBD语义分割,在非常深的网络中有效地提取和融合多级RGB-D特征。 2.多模态特征融合模块通过跳过连接充分利用残差学习,在单个GPU上实现有辨别力的RGB-D特征的高效端到端训练。 3.此论文的RGB-D语义分割网络优于现有方法,并在两个公共RGB-D数据集NYUDv2和SUN RGB...
RGB-D 这里介绍几篇经典的基于RGB-D的6D目标检测算法。 RGB-D,就是RGB + Depth,也就是彩色图像 + 深度信息。 直觉上来说,比单纯的RGB有了更多的信息,精度也会变得更加高了。 这里给出RGB部分方法的性能进行对比,RGB-D的指标是采用的ADD(-S), 所以我们就只看第3,4,5列的指标 ...
近日,国防科技大学徐凯教授团队提出了基于随机优化求解快速移动下的在线 RGB-D 重建方法 ROSEFusion,在无额外硬件辅助的条件下,仅依靠深度信息,实现了最高 4 m/s 线速度、6 rad/s 角速度相机移动下的高精度在线三维重建。 自2011 年 KinectFusion 问世以来,基于 RGB-D 相机的实时在线三维重建一直是 3D 视觉和...
RGB-D图像是什么 RGB-D图像其实是两幅图像: 一个是普通的RGB三通道彩色图像 一个是Depth图像。 Depth图像类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。 通常RGB图像和Depth图像是配准的,因而像素点之间具有一对一的对应关系。 RGBD = RGB +Depth Map...