基于多视角边缘检测融合的放射性物品运输容器特征提取

1

作者 张沛东 肖连博 +4 位作者 张煜航 焦力敏 孙洪超 庄大杰 李国强 《包装工程》 北大核心 2025年第11期294-302,共9页

目的针对放射性物品运输容器可靠性评估中存在的三维形变测量精度不足的瓶颈问题,提出一种融合多视角深度图投影与亚像素边缘检测的三维点云特征提取方法,以高精度几何特征数据支撑容器的结构优化设计与安全验证。方法首先,构建最小包... 目的针对放射性物品运输容器可靠性评估中存在的三维形变测量精度不足的瓶颈问题,提出一种融合多视角深度图投影与亚像素边缘检测的三维点云特征提取方法,以高精度几何特征数据支撑容器的结构优化设计与安全验证。方法首先,构建最小包围立方体,并设计六自由度多视角正交投影系统,将三维点云降维映射至二维深度图,实现容器全表面覆盖;其次,基于拟合边缘模型及局部灰度面积效应,检测亚像素边缘点;进一步结合投影参数化映射与动态曲率插值算法,引入法向量连续性约束及加权融合策略,重构高保真三维特征点;最后,搭建实验系统,获取容器三维点云数据,基于简化率、配准误差及计算时间指标,并与现有点云特征提取方法进行对比。结果采用所提方法获取特征点云,其配准最大平均误差为1.33 mm,最大均方根误差为1.39 mm,简化率为1.6%。与其他文献的结果相比,所提方法的简化率更小,计算时间更短,且误差更小。结论所提方法有效解决了大规模点云处理与几何特征保真之间的矛盾,显著提升了放射性容器三维特征提取的精度和效率,为核能工程安全评估提供了可靠的几何形变量化分析技术支撑。 展开更多

关键词 放射性物品运输容器 三维形变测量 多视角深度图融合 亚像素边缘检测

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基于雾天模拟图像的能见度估计方法研究

2

作者 邱实卓 叶青 +1 位作者 黄佳恒 刘建平 《电光与控制》 北大核心 2025年第3期94-100,共7页

针对带有能见度标签的雾天图像数据集匮乏的问题,提出一种基于雾天模拟图像的能见度检测方法。通过无监督深度估计模型构建户外清晰图像的深度图,并且利用特征融合来细化深度图细节,采用暗通道法筛选天空区域估计大气光值,获得设定能见... 针对带有能见度标签的雾天图像数据集匮乏的问题,提出一种基于雾天模拟图像的能见度检测方法。通过无监督深度估计模型构建户外清晰图像的深度图,并且利用特征融合来细化深度图细节,采用暗通道法筛选天空区域估计大气光值,获得设定能见度下户外图像的透射率图,进一步获得带有不同能见度标签的雾天模拟图像数据集,基于此利用改进后的ShuffleNet V2网络训练能见度估计模型。对数据集和真实雾天图像进行了能见度等级估计的验证实验,实验结果表明,对能见度小于500 m的雾天图像具有良好的能见度估测结果,对小于200 m的检测准确率高于90%,总体准确率为87.8%,表明该方法具有可行性,可用于大雾条件下的道路能见度等级估测。 展开更多

关键词 雾天模拟 深度图 特征融合 ShuffleNet V2 能见度估计

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融合自适应采样与全局感知的图像深度估计算法

3

作者 王国相 李昌隆 +2 位作者 宋俊锋 叶振 金恒 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期261-268,共8页

深度估计旨在通过少量稀疏深度样本点预测场景的稠密深度图,现有方法通常直接从稀疏深度样本生成最终的深度预测图,没有充分挖掘稀疏深度图包含的几何信息,导致深度估计算法的预测精度不够高。针对上述问题,提出一种融合自适应采样与全... 深度估计旨在通过少量稀疏深度样本点预测场景的稠密深度图,现有方法通常直接从稀疏深度样本生成最终的深度预测图,没有充分挖掘稀疏深度图包含的几何信息,导致深度估计算法的预测精度不够高。针对上述问题,提出一种融合自适应采样与全局感知的图像深度估计算法,由粗粒度到细粒度逐步预测深度图。通过引入预训练的深度补全网络预测粗粒度的稠密深度图,获取丰富的场景结构信息和语义信息。设计自适应深度采样方法,引导算法模型对远处的区域施加更多关注,缓解深度数据的长尾分布问题。同时通过新设计的全局感知模块,捕获并融合多尺度特征,从而获取更多的场景上下文信息。在NYU-Depth-v2数据集上的实验结果表明,算法在整体性能上超越了其他方法;消融实验的结果验证了提出的各个模块的有效性;Zero-shot实验的结果表明算法有较好的泛化性能,其中在ScanNet数据集上的阈值精度指标δ<1.25相比P3D方法提升了42个百分点,相比S2D方法则提升了3.8个百分点。 展开更多

关键词 深度估计 深度补全 稠密深度图 多尺度特征融合 自适应采样

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多传感器融合的无人车SLAM系统研究

4

作者 吴文昊 谷玉海 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第1期229-235,共7页

为提高无人车的避障能力,使其能够在构建的地图环境中高效地进行自动定位和路径规划,提出一种多传感器融合的无人车SLAM系统。对于障碍物监测,采用激光雷达与深度相机信息融合的方法构建地图,以融合得到更精准的栅格图。搭建了履带式差... 为提高无人车的避障能力,使其能够在构建的地图环境中高效地进行自动定位和路径规划,提出一种多传感器融合的无人车SLAM系统。对于障碍物监测,采用激光雷达与深度相机信息融合的方法构建地图,以融合得到更精准的栅格图。搭建了履带式差速底盘运动学模型,通过融合IMU数据提高位姿估计精度;分析了贝叶斯推理方法,在决策层以该方法有效融合激光雷达与深度相机的数据;提出基于卡尔曼滤波算法动态调整权重将雷达与相机的后验概率融合,得到最终的地图栅格信息。最后,根据融合后的数据构建地图并实现自主导航的功能。通过对比实验发现,改进的多传感器融合建图算法定位精度综合提高了91.67%,实时的整体性能提升了54.46%,栅格建图完整性提升了6.59%。 展开更多

关键词 贝叶斯算法 融合建图 激光雷达 深度相机 ROS2

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基于激光雷达与相机融合的树干检测方法 被引量：6

5

作者 刘洋 冀杰 +3 位作者 赵立军 冯伟 贺庆 王小康 《西南大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2024年第2期183-196,共14页

针对传统传感器在树干检测中的局限性和单一性,提出一种基于激光雷达与相机融合的树干检测方法.首先,利用深度图对激光雷达点云进行处理,实现地面点云去除以及树干点云聚类,并在聚类中设置横、纵向自适应阈值,去除聚类中墙体、杂草、树... 针对传统传感器在树干检测中的局限性和单一性,提出一种基于激光雷达与相机融合的树干检测方法.首先,利用深度图对激光雷达点云进行处理,实现地面点云去除以及树干点云聚类,并在聚类中设置横、纵向自适应阈值,去除聚类中墙体、杂草、树叶等多余信息;然后,利用YOLOv3算法对相机图像进行分析,基于树干特征实现目标识别并返回检测框与类别信息;最后,基于交并比方法(IoU)对2种传感器的检测结果进行融合,识别树干并返回其三维信息与位置信息.以无人割草机为载体开展场地测试,实验结果表明:融合算法的树干检测准确率在93.1%左右,树干定位横、纵向平均误差分别为0.075 m和0.078 m,能够满足无人割草机的树干检测要求,为智能农机的环境感知提供了一种新的方法. 展开更多

关键词 树干检测 激光雷达 相机 深度图 传感器融合

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融合摄食过程声像特征的鱼类摄食强度量化方法研究 被引量：2

6

作者 郑金存 叶章颖 +4 位作者 赵建 张慧 黄平 覃斌毅 庞毅 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期577-588,共12页

基于鱼类摄食行为反馈的精准投喂是确保饲料高效利用与降低水体污染的有效手段,针对当前单一传感器难以精确测量鱼群摄食强度的难题,提出一种基于摄食过程声像特征融合的鱼类摄食强度量化方法。首先利用深度图包含的三维空间信息分析水... 基于鱼类摄食行为反馈的精准投喂是确保饲料高效利用与降低水体污染的有效手段,针对当前单一传感器难以精确测量鱼群摄食强度的难题,提出一种基于摄食过程声像特征融合的鱼类摄食强度量化方法。首先利用深度图包含的三维空间信息分析水体表层摄食鱼类数量,设计基于帧间差分运算的深度图能量变化测量系统表征鱼群摄食活跃程度;进而利用近红外光源因水面反射而导致的高亮度饱和点在近红外图中的位置变化测量水体流场的波动程度;同时利用音轨记录仪存储摄食音频。最后通过加权融合方式,综合摄食动态、水体流场变化、摄食音频三类具有不同物理属性的特征信息,精确量化了鱼群摄食强度,总体识别精确度达到97%。本文采用新的成像技术,取得分析速度与分析精度的最佳平衡,为精准投喂提供了一种鲁棒性强、分析速度快的实用方法。 展开更多

关键词 鱼摄食强度 近红外图 深度图 摄食音频 加权融合

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基于激光-视觉融合的配怀猪舍内导航建图技术研究

7

作者 潘梓博 周昕 +5 位作者 徐杏 刘凯歌 吉洪湖 路伏增 叶春林 周卫东 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期2358-2367,共10页

针对规模生猪养殖场猪舍内复杂设施环境下,现有的纯激光或纯视觉主流导航技术精度不够,影响移动智能装备作业效果的问题,研究建立了深度相机内参标定、激光雷达与深度相机数据融合的前端里程计、后端全面优化、回环检测和建图等方法,比... 针对规模生猪养殖场猪舍内复杂设施环境下,现有的纯激光或纯视觉主流导航技术精度不够,影响移动智能装备作业效果的问题,研究建立了深度相机内参标定、激光雷达与深度相机数据融合的前端里程计、后端全面优化、回环检测和建图等方法,比较研究了利用激光-视觉融合建图技术构建的配怀猪舍通道和走廊二维栅格地图和点云地图的效果。结果显示:融合建立的二维栅格地图较单激光雷达建图的信息量更多,能显示直观的点云图,较完整地展示实际场景中的道路信息与色彩信息,起点与终点坐标的相对误差范围分别为0.02%~0.33%、0.48%~1.62%,明显低于3种算法的激光建图,具有良好的精度和建图效率。 展开更多

关键词 激光雷达 深度相机 同步定位与地图构建 融合导航建图 猪舍

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基于无需校准激光雷达曲线与RGB-D图像的数据融合方法

8

作者 徐正丽 肖素芳 杨明浩 《广西科学》 北大核心 2024年第5期1038-1048,共11页

激光雷达和RGB-D摄像机是在各种机器人导航任务中广泛使用的两种传感器。尽管通过图像校准能够降低传感器中存在的噪声,但由于外部复杂环境的影响,融合数据中仍会有空洞和毛刺。为此,本文提出一种无需校准激光雷达曲线与RGB-D图像的数... 激光雷达和RGB-D摄像机是在各种机器人导航任务中广泛使用的两种传感器。尽管通过图像校准能够降低传感器中存在的噪声,但由于外部复杂环境的影响,融合数据中仍会有空洞和毛刺。为此,本文提出一种无需校准激光雷达曲线与RGB-D图像的数据融合方法。该方法利用激光雷达曲线和RGB-D图像数据在格式上存在显著差异但在深度信息上紧密相对的特点,通过时间配准和相关性分析,将激光雷达曲线在高度上与RGB-D图像配准。同时,即使在不进行校准的情况下,该方法也能将RGB-D图像在高度上的相应线条自动配准到激光雷达曲线在宽度上的范围。使用室内开放式机器人导航数据集Robot@Home中的数据对本文方法进行评估,结果表明,该方法可同时为激光雷达曲线和RGB-D图像的原始数据去噪。该方法已在真实的导航环境中得到了验证,可扩展应用于机器人导航的更精确的二维地图构建中。 展开更多

关键词 激光雷达 深度图像 数据融合 二维地图重建 机器人导航

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采用特征优化和引导的显著目标检测研究

9

作者 吴文介 王丰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第18期256-265,共10页

针对目前深度图存在对比度不明显和预测图边界模糊等问题,提出了一种新型显著目标检测网络模型。该模型包括特征优化模块和特征引导模块。为了降低低质量深度图的负面影响,并精确地突出显著目标,在特征优化模块对深度图的各层特征进行... 针对目前深度图存在对比度不明显和预测图边界模糊等问题,提出了一种新型显著目标检测网络模型。该模型包括特征优化模块和特征引导模块。为了降低低质量深度图的负面影响,并精确地突出显著目标,在特征优化模块对深度图的各层特征进行混合注意力计算并进行双向融合。为解决边界模糊问题,在特征引导模块利用引导融合的方式引入低层特征来精细化目标边界。在解码阶段,引入不增加模型参数的权值计算方法,计算RGB特征和深度特征对最终预测的贡献比重。通过与近年来十二种先进方法进行的对比实验表明,所提算法模型在NJU2K、NLPR、DES、SIP、STERE和LFSD测试数据集上具有更优秀的检测性能,其中在SIP数据集上,提出的模型与第二名相比,最大F值提升了1.3%,平均F值提升了1%,E-measure提升了1.7%,S-measure提升了1.5%,消融实验证明了所提模块的有效性。 展开更多

关键词 深度图 显著目标检测 混合注意力 特征融合

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多线索非参数化融合的单目视频深度估计 被引量：2

10

作者 刘天亮 莫一鸣 +3 位作者 徐高帮 戴修斌 朱秀昌 罗杰波 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期834-839,共6页

为解决二维视频的三维转化问题,提出了一种基于非参数化学习和多线索融合的单目视频深度图提取方法.首先,利用单目图像的区域边界轮廓和几何透视结构线索,基于前景背景融合来估计单目视频中各帧的深度图像;然后,利用视频帧间空时相关性... 为解决二维视频的三维转化问题,提出了一种基于非参数化学习和多线索融合的单目视频深度图提取方法.首先,利用单目图像的区域边界轮廓和几何透视结构线索,基于前景背景融合来估计单目视频中各帧的深度图像;然后,利用视频帧间空时相关性,借助非参数学习实现单目视频深度估计;最后,利用全局背景深度分段约束和去抖动来增强深度视频序列.实验结果表明,与其他现有方法相比,该方法能得到更为准确的单目视频深度图序列,无论在主观质量还是均方根误差(RMS)和结构相似性度量(SSIM)上,均能取得较好的效果. 展开更多

关键词 深度图 非参数化融合 多线索 线性透视 空时相关

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基于置信度的深度图融合 被引量：3

11

作者 刘怡光 董鹏飞 +1 位作者 李杰 都双丽 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期101-106,共6页

由于匹配信息弱或噪声影响,深度计算精度难以保证,故深度图融合是多目立体视觉3维重建中的关键部分。为此,提出一种基于置信度的抗噪融合算法。该方法首先对每幅深度图进行修正,利用一致性检测剔除大多数错误点并填补某些空洞。其次,通... 由于匹配信息弱或噪声影响,深度计算精度难以保证,故深度图融合是多目立体视觉3维重建中的关键部分。为此,提出一种基于置信度的抗噪融合算法。该方法首先对每幅深度图进行修正,利用一致性检测剔除大多数错误点并填补某些空洞。其次,通过保留那些在自身邻域内具有最高置信度的3维点以删除冗余。最后,将深度图反投影到3维空间,采用迭代最小二乘法进一步优化3维点并剔除离群点。通过在标准测试数据集上与其他算法比较,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 多目立体视觉 3维重建 深度图融合 置信度 迭代最小二乘法

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基于场景对象注意与深度图融合的深度估计 被引量：1

12

作者 温静 杨洁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期222-230,共9页

现有单目深度估计算法主要从单幅图像中获取立体信息,存在相邻深度边缘细节模糊、明显的对象缺失问题。提出一种基于场景对象注意机制与加权深度图融合的单目深度估计算法。通过特征矩阵相乘的方式计算特征图任意两个位置之间的相似特... 现有单目深度估计算法主要从单幅图像中获取立体信息,存在相邻深度边缘细节模糊、明显的对象缺失问题。提出一种基于场景对象注意机制与加权深度图融合的单目深度估计算法。通过特征矩阵相乘的方式计算特征图任意两个位置之间的相似特征向量,以快速捕获长距离依赖关系,增强用于估计相似深度区域的上下文信息,从而解决自然场景中对象深度信息不完整的问题。基于多尺度特征图融合的优点,设计加权深度图融合模块,为具有不同深度信息的多视觉粒度的深度图赋予不同的权值并进行融合,融合后的深度图包含深度信息和丰富的场景对象信息,有效地解决细节模糊问题。在KITTI数据集上的实验结果表明,该算法对目标图像预估时σ<1.25的准确率为0.879,绝对相对误差、平方相对误差和对数均方根误差分别为0.110、0.765和0.185,预测得到的深度图具有更加完整的场景对象轮廓和精确的深度信息。 展开更多

关键词 场景对象注意 加权深度图融合 上下文信息 深度估计 三维重建

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特征融合与训练加速的高效目标跟踪 被引量：1

13

作者 刘云 钱美伊 +1 位作者 李辉 王传旭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第10期101-109,共9页

基于孪生网络的目标跟踪,存在特征信息欠丰富,跟踪效率有待提高,大型数据集上训练时间长等问题。针对上述问题,提出特征融合与训练加速的高效目标跟踪。增加主干网络参考特征层级,减小下采样,融合多层级参考特征图,提取目标更深度、丰... 基于孪生网络的目标跟踪,存在特征信息欠丰富,跟踪效率有待提高,大型数据集上训练时间长等问题。针对上述问题,提出特征融合与训练加速的高效目标跟踪。增加主干网络参考特征层级,减小下采样,融合多层级参考特征图,提取目标更深度、丰富的语义信息。深度互相关操作得到候选窗口响应(Response of Candidate Windows,RoWs),在其中构建区域建议网络(Region Proposal Network,RPN),通过权衡正负锚点的数量比,使孪生网络性能更加高效、稳定。大型数据集训练孪生网络时,使用均匀滑动漂移采样,代替随机漂移采样算法,在抑制中心偏置现象的同时,显著加快了孪生网络的训练速度。跟踪基准VOT2018上的评估实验结果表明,与所有参考的主流目标跟踪算法相比,所提算法具有最佳的跟踪性能。 展开更多

关键词 目标跟踪 孪生网络 参考特征图融合 深度互相关 候选窗口响应(RoWs) 权衡锚点 漂移采样 训练加速

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丝路文化虚拟体验中的多视角立体重建技术研究 被引量：12

14

作者 李兆歆 蒋浩 +1 位作者 刘衍青 王兆其 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期500-512,共13页

丝路文化是联系“一带一路”倡议的重要纽带,其传承意义重大,但是由于历史地理原因,丝路文化中代表性的历史遗产分散或损坏,难以有效地呈现,因此,本文面向丝路文化的虚拟展示与数字化,提出并实现了基于虚拟现实技术的丝路文化传承平台,... 丝路文化是联系“一带一路”倡议的重要纽带,其传承意义重大,但是由于历史地理原因,丝路文化中代表性的历史遗产分散或损坏,难以有效地呈现,因此,本文面向丝路文化的虚拟展示与数字化,提出并实现了基于虚拟现实技术的丝路文化传承平台,通过历史遗迹复原以及基于图像的三维重建,还原了丝路文化中重要节点宁夏固原有关的历史遗迹、文物和事件.特别地,本文提出一种面向高清图像的多视角立体三维重建算法,包括采用normal-aware PatchMatch stereo复原高质量的法线图,反映文物表面精细结构,以及提出一种基于GPU的增量式的深度融合方法,以较小的显存处理大规模的数据.在公共数据集和本文收集的室内外文物数据上的实验表明,本文提出的三维重建方法可恢复物体表面的精细结构,同时还对大规模数据具有良好的可扩展性.重建的模型可导入到虚拟互动系统中,对丝路文化的传播起到了积极的作用. 展开更多

关键词 多视角立体 深度融合 丝绸之路 文化遗产 虚拟现实系统

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基于多RGBD摄像机的动态场景实时三维重建系统 被引量：5

15

作者 段勇 裴明涛 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1157-1162,共6页

使用多台基于FPGA嵌入立体计算的RGBD摄像机搭建动态场景实时三维重建系统.RGBD摄像机能够以视频速度输出场景的彩色(RGB)图像及对应的稠密视差(disparity)图像,由视差图像可进一步得到场景的深度图.多台RGBD摄像机运行在统一的外部时... 使用多台基于FPGA嵌入立体计算的RGBD摄像机搭建动态场景实时三维重建系统.RGBD摄像机能够以视频速度输出场景的彩色(RGB)图像及对应的稠密视差(disparity)图像,由视差图像可进一步得到场景的深度图.多台RGBD摄像机运行在统一的外部时钟和控制信号下,可实现对目标场景数据的同步采集.为了提高各视点所获取的场景深度图质量,根据多RGBD摄像机系统视点分布较为稀疏的特点,使用概率密度函数估计的方法进行多视点深度图的融合.融合后的深度图由PC集群进行处理,可实时生成所拍摄场景的三维空间点云.实验结果表明,本文系统可以有效地重建包含多个运动目标的大型动态场景. 展开更多

关键词 立体视觉 多视点实时三维重建 深度图融合

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分级特征反馈融合的深度图像超分辨率重建 被引量：12

16

作者 张帅勇 刘美琴 +2 位作者 姚超 林春雨 赵耀 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期992-1003,共12页

受采集装置的限制,采集的深度图像存在分辨率较低、易受噪声干扰等问题.本文构建了分级特征反馈融合网络(Hierarchical feature feedback network,HFFN),以实现深度图像的超分辨率重建.该网络利用金字塔结构挖掘深度-纹理特征在不同尺... 受采集装置的限制,采集的深度图像存在分辨率较低、易受噪声干扰等问题.本文构建了分级特征反馈融合网络(Hierarchical feature feedback network,HFFN),以实现深度图像的超分辨率重建.该网络利用金字塔结构挖掘深度-纹理特征在不同尺度下的分层特征,构建深度-纹理的分层特征表示.为了有效利用不同尺度下的结构信息,本文设计了一种分级特征的反馈式融合策略,综合深度-纹理的边缘特征,生成重建深度图像的边缘引导信息,完成深度图像的重建过程.与对比方法相比,实验结果表明HFNN网络提升了深度图像的主、客观重建质量. 展开更多

关键词 深度图像 超分辨率重建 特征融合 残差学习

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融合RGB图像特征的多尺度深度图像补全方法 被引量：11

17

作者 郑柏伦 冼楚华 张东九 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1407-1417,共11页

针对目前因缺少配对的“缺失-完整”RGB-D数据集而不能直接训练端对端深度图像补全模型的问题,提出基于随机掩码构造对应的缺失-完整数据,结合真实数据集与合成数据集交替训练模型的策略.基于随机掩码生成不同缺失比例的深度图像,并且... 针对目前因缺少配对的“缺失-完整”RGB-D数据集而不能直接训练端对端深度图像补全模型的问题,提出基于随机掩码构造对应的缺失-完整数据,结合真实数据集与合成数据集交替训练模型的策略.基于随机掩码生成不同缺失比例的深度图像,并且利用合成数据集构造具有可靠真值的深度图像缺失数据,从而得到具有可靠数据的缺失-完整RGB-D数据集.以此策略为基础,搭建融合对应RGB图像特征的多尺度深度图像补全网络,该网络分别从RGB图像特征提取分支和深度图像特征提取分支提取不同尺度的RGB图像特征和深度图像特征,再经过特征融合分支在不同尺度上对RGB图像特征和深度图像特征进行融合,进而能够充分地学习RGB图像丰富的语义信息和深度图像的信息补全缺失深度.在NYU-Depth V2数据集的实验表明,该方法在不同缺失比例的深度图像补全任务中,阈值精度平均值为0.98,平均相对误差约为0.061,与现有基于神经网络和优化稀疏方程组的方法相比,其在阈值精度上平均提升了0.02,平均相对误差平均下降了0.027. 展开更多

关键词 深度图像补全 融合网络 深度重建

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基于GLSL的多重视频纹理映射与融合 被引量：10

18

作者 简洪登 范湘涛 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第11期3873-3878,共6页

为将实时视频与三维场景进行融合来构建大范围增强虚拟环境(augmented virtual environment,AVE),消除融合后出现的反向投影、纹理拉伸、拼缝等现象,实现基于OpenGL着色语言(OpenGL shading language,GLSL)的反向投影剔除算法和深度测... 为将实时视频与三维场景进行融合来构建大范围增强虚拟环境(augmented virtual environment,AVE),消除融合后出现的反向投影、纹理拉伸、拼缝等现象,实现基于OpenGL着色语言(OpenGL shading language,GLSL)的反向投影剔除算法和深度测试算法,提出基于GLSL的多重视频纹理的横向加权融合算法和对角加权融合算法。实验结果表明,所提算法能够在显存为1GB的计算机上使包含200万三角面和6路实时视频的三维场景的运行帧率保持在40fps以上,高效地实现了实时视频与三维场景的融合。 展开更多

关键词 增强虚拟环境 实时视频 投影纹理映射 反向投影 深度测试 对角加权融合 多重视频纹理融合

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多聚点子空间下的时空信息融合及其在行为识别中的应用 被引量：4

19

作者 杨天金 侯振杰 +3 位作者 李兴 梁久祯 宦娟 郑纪翔 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2823-2835,共13页

基于深度序列的人体行为识别,一般通过提取特征图来提高识别精度,但这类特征图通常存在时序信息缺失的问题.针对上述问题,本文提出了一种新的深度图序列表示方式,即深度时空图(Depth space time maps,DSTM).DSTM降低了特征图的冗余度,... 基于深度序列的人体行为识别,一般通过提取特征图来提高识别精度,但这类特征图通常存在时序信息缺失的问题.针对上述问题,本文提出了一种新的深度图序列表示方式,即深度时空图(Depth space time maps,DSTM).DSTM降低了特征图的冗余度,弥补了时序信息缺失的问题.本文通过融合空间信息占优的深度运动图(Depth motion maps,DMM)与时序信息占优的DSTM,进行高精度的人体行为研究,并提出了多聚点子空间学习(Multi-center subspace learning,MCSL)的多模态数据融合算法.该算法为各类数据构建多个投影聚点,以此增大样本的类间距离,降低了投影目标区域维度.本文在MSR-Action3D数据集和UTD-MHAD数据集上进行人体行为识别.最后实验结果表明,本文方法相较于现有人体行为识别方法有着较高的识别率. 展开更多

关键词 行为识别 信息融合 深度时空图 多聚点子空间学习

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结合高低频分解和多尺度两级融合策略的单一深度图去噪方法 被引量：1

20

作者 赵利军 王可 +2 位作者 张晋京 白慧慧 赵耀 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期30-41,共12页

现有的很多基于神经网络的深度图去噪方法忽略了深度图结构信息和细节信息之间的差异性,导致这些方法往往无法准确地恢复深度图的几何结构信息.为此,提出一种结合图像高低频分解和多尺度两级融合策略的单一深度图去噪方法.首先,考虑到... 现有的很多基于神经网络的深度图去噪方法忽略了深度图结构信息和细节信息之间的差异性,导致这些方法往往无法准确地恢复深度图的几何结构信息.为此,提出一种结合图像高低频分解和多尺度两级融合策略的单一深度图去噪方法.首先,考虑到不同噪声的差异性,引入多尺度高斯滤波器将含噪声的深度图分解为一组低频结构分量和一组高频细节分量.其次,考虑到低频结构信息和高频细节信息的互补特性,将这两组分量分别输入到基于多尺度两级融合的低频特征提取网络和高频特征提取网络,并且提出在这两个网络之间使用互补的特征加权融合机制进行多级特征融合和反馈.最后,对高低频特征提取网络输出的高低频增强特征,使用高低频合并重建模块进行残差预测,再将其与输入图相融合得到高质量的深度图.实验结果表明,在峰值信噪比、均方根误差、结构相似性和综合性能对比方面,本文方法比多个主流的深度图去噪方法如ARCNN、Fast ARCNN、DnCNN、ADNet和FFDNet拥有更好的性能. 展开更多

关键词 深度图去噪 图像分解 多尺度融合 深度神经网络

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