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基于BlendMask与改进Super4PCS的物体位姿估计方法
1
作者
郑银环
张帅彬
+1 位作者
吴飞
陈恩杰
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期10-18,58,共10页
针对工业上常见的散乱堆叠工件的位姿估计和无序分拣问题,文章提出一种基于BlendMask实例分割算法与改进Super 4PCS(super 4-points congruent sets)点云配准算法的物体位姿估计方法。利用BlendMask实例分割算法分割目标工件并构建工件...
针对工业上常见的散乱堆叠工件的位姿估计和无序分拣问题,文章提出一种基于BlendMask实例分割算法与改进Super 4PCS(super 4-points congruent sets)点云配准算法的物体位姿估计方法。利用BlendMask实例分割算法分割目标工件并构建工件表面点云;定义抓取分数选择最上层工件作为抓取对象,实现机器人自上而下抓取;针对不同形状的目标工件,基于相似匹配度函数选择模板点云;融合Super 4PCS与正态分布转换(normal distributions transform,NDT)算法完成目标点云和模板点云在低重合率情况下的精确配准,获取目标工件的抓取位姿;并针对Super 4PCS算法粗配准时速度较慢的问题,通过对体素滤波后的目标点云和模板点云提取3D内部形状描述子(intrinsic shape signatures,ISS)作为点云配准算法的输入点集来提高算法的配准速度。点云配准实验和机器人无序分拣实验结果表明,文章提出的物体位姿估计方法可以快速、准确地完成目标工件的位姿估计和无序分拣任务,配准算法均方根误差(root mean square error,RMSE)小于3.8 mm,位姿估计所需时间小于5.8 s,性能满足实际应用要求。
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关键词
散乱堆叠工件
位姿估计
无序分拣
BlendMask
实例分割算法
Super
4PCS
算法
点云配准
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职称材料
基于无人机全景影像的河道岸线地物变化检测方法
被引量：
1
2
作者
黄育华
吴念辉
+3 位作者
陈杰
梁文俊
赵薛强
管继祥
《人民长江》
北大核心
2025年第3期230-236,共7页
为了提升针对违章建筑和河道岸线非法占用目标的检测精度,基于Drone-YOLO目标检测基线模型,融入模拟河道岸线区域特征的数据增强模块,并结合BiFPN特征金字塔网络结构,设计并实现了Drone-YOLO-RCD多尺度无人机图像实例分割算法;并且根据...
为了提升针对违章建筑和河道岸线非法占用目标的检测精度,基于Drone-YOLO目标检测基线模型,融入模拟河道岸线区域特征的数据增强模块,并结合BiFPN特征金字塔网络结构,设计并实现了Drone-YOLO-RCD多尺度无人机图像实例分割算法;并且根据该算法构建了一套地物变化检测系统,形成了一种基于无人机全景影像的河道岸线地物变化检测方法。在自制数据集PGIS_RCD上的实验结果显示:相较于Drone-YOLO基准算法,Drone-YOLO-RCD算法在六大地类的平均精度mAP@0.5上提升了0.044,实现了对违章建筑和非法占用问题的精准识别以及地物变化检测。研究成果推动了河道岸线生态环境的“数字化”管理,可为科学掌握河道岸线建筑活动范围提供有力的技术支持。
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关键词
地物变化检测
河道岸线巡检
Drone-YOLO
实例分割算法
无人机全景影像
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职称材料
一种面向无人机全景影像建筑物的动态变化监测方法
3
作者
黄育华
吴念辉
+3 位作者
陈杰
梁文俊
赵薛强
管继祥
《海洋测绘》
北大核心
2025年第2期57-62,共6页
为应对城市基础地理信息快速更新的挑战,实现城市的科学化和精细化管理,提出了一种面向无人机全景影像建筑物的动态变化监测方法。该研究自制PGIS_Mixed_Buildings数据集,构建Yolov8-ST-Bi-AH算法框架,在骨干网络引入Swin Transformer...
为应对城市基础地理信息快速更新的挑战,实现城市的科学化和精细化管理,提出了一种面向无人机全景影像建筑物的动态变化监测方法。该研究自制PGIS_Mixed_Buildings数据集,构建Yolov8-ST-Bi-AH算法框架,在骨干网络引入Swin Transformer用于提高模型对全局和局部特征的整合能力,同时引入自适应空间融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)检测头用于增强模型处理多尺度信息的能力。进而研发出一套全景动态变化监测系统,为无人机全景影像构建一个全周期的应用体系。各项实验测试表明,Yolov8-ST-Bi-AH算法相较于YOLOv8基准,在两类建筑物的平均精度mAP@0.5上提升了6%,并在召回率上提升了4%,验证了针对全景影像特性所制定的改进策略取得了实质性的成效,提升了建筑物的识别效率,并确保了动态变化区域的精确检测,为城市管理智能化提出了创新的解决方案。
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关键词
无人机全景影像
建筑物动态变化监测
YOLOv8模型
实例分割算法
智慧城市
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职称材料
题名
基于BlendMask与改进Super4PCS的物体位姿估计方法
1
作者
郑银环
张帅彬
吴飞
陈恩杰
机构
武汉理工大学机电工程学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期10-18,58,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52275505)。
文摘
针对工业上常见的散乱堆叠工件的位姿估计和无序分拣问题,文章提出一种基于BlendMask实例分割算法与改进Super 4PCS(super 4-points congruent sets)点云配准算法的物体位姿估计方法。利用BlendMask实例分割算法分割目标工件并构建工件表面点云;定义抓取分数选择最上层工件作为抓取对象,实现机器人自上而下抓取;针对不同形状的目标工件,基于相似匹配度函数选择模板点云;融合Super 4PCS与正态分布转换(normal distributions transform,NDT)算法完成目标点云和模板点云在低重合率情况下的精确配准,获取目标工件的抓取位姿;并针对Super 4PCS算法粗配准时速度较慢的问题,通过对体素滤波后的目标点云和模板点云提取3D内部形状描述子(intrinsic shape signatures,ISS)作为点云配准算法的输入点集来提高算法的配准速度。点云配准实验和机器人无序分拣实验结果表明,文章提出的物体位姿估计方法可以快速、准确地完成目标工件的位姿估计和无序分拣任务,配准算法均方根误差(root mean square error,RMSE)小于3.8 mm,位姿估计所需时间小于5.8 s,性能满足实际应用要求。
关键词
散乱堆叠工件
位姿估计
无序分拣
BlendMask
实例分割算法
Super
4PCS
算法
点云配准
Keywords
scattered stacked workpieces
pose estimation
unordered picking
BlendMask instance segmentation algorithm
super 4-points congruent sets(Super 4PCS)algorithm
point cloud registration
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于无人机全景影像的河道岸线地物变化检测方法
被引量：
1
2
作者
黄育华
吴念辉
陈杰
梁文俊
赵薛强
管继祥
机构
广东省水利水电第三工程局有限公司
中水珠江规划勘测设计有限公司
出处
《人民长江》
北大核心
2025年第3期230-236,共7页
基金
国家重点研发计划项目“高度城镇化地区防洪排涝实时调度决策支持平台与示范应用”(2018YFC1508206)。
文摘
为了提升针对违章建筑和河道岸线非法占用目标的检测精度,基于Drone-YOLO目标检测基线模型,融入模拟河道岸线区域特征的数据增强模块,并结合BiFPN特征金字塔网络结构,设计并实现了Drone-YOLO-RCD多尺度无人机图像实例分割算法;并且根据该算法构建了一套地物变化检测系统,形成了一种基于无人机全景影像的河道岸线地物变化检测方法。在自制数据集PGIS_RCD上的实验结果显示:相较于Drone-YOLO基准算法,Drone-YOLO-RCD算法在六大地类的平均精度mAP@0.5上提升了0.044,实现了对违章建筑和非法占用问题的精准识别以及地物变化检测。研究成果推动了河道岸线生态环境的“数字化”管理,可为科学掌握河道岸线建筑活动范围提供有力的技术支持。
关键词
地物变化检测
河道岸线巡检
Drone-YOLO
实例分割算法
无人机全景影像
Keywords
detection of ground object changes
shoreline patrol inspection
Drone-YOLO
instance segmentation algorithm
UAV image
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种面向无人机全景影像建筑物的动态变化监测方法
3
作者
黄育华
吴念辉
陈杰
梁文俊
赵薛强
管继祥
机构
广东省水利水电第三工程局有限公司
中水珠江规划勘测设计有限公司
出处
《海洋测绘》
北大核心
2025年第2期57-62,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1508206)。
文摘
为应对城市基础地理信息快速更新的挑战,实现城市的科学化和精细化管理,提出了一种面向无人机全景影像建筑物的动态变化监测方法。该研究自制PGIS_Mixed_Buildings数据集,构建Yolov8-ST-Bi-AH算法框架,在骨干网络引入Swin Transformer用于提高模型对全局和局部特征的整合能力,同时引入自适应空间融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)检测头用于增强模型处理多尺度信息的能力。进而研发出一套全景动态变化监测系统,为无人机全景影像构建一个全周期的应用体系。各项实验测试表明,Yolov8-ST-Bi-AH算法相较于YOLOv8基准,在两类建筑物的平均精度mAP@0.5上提升了6%,并在召回率上提升了4%,验证了针对全景影像特性所制定的改进策略取得了实质性的成效,提升了建筑物的识别效率,并确保了动态变化区域的精确检测,为城市管理智能化提出了创新的解决方案。
关键词
无人机全景影像
建筑物动态变化监测
YOLOv8模型
实例分割算法
智慧城市
Keywords
UAV panoramic image
building dynamic change monitoring
YOLOv8
instance segmentation algorithm
smart city
分类号
P231 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BlendMask与改进Super4PCS的物体位姿估计方法
郑银环
张帅彬
吴飞
陈恩杰
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于无人机全景影像的河道岸线地物变化检测方法
黄育华
吴念辉
陈杰
梁文俊
赵薛强
管继祥
《人民长江》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种面向无人机全景影像建筑物的动态变化监测方法
黄育华
吴念辉
陈杰
梁文俊
赵薛强
管继祥
《海洋测绘》
北大核心
2025
0
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职称材料
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