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题名基于双目视觉和改进YOLOv8的动态三维重建方法
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作者
何婧瑶
李鹏飞
汪承志
吕振鸣
牟萍
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机构
重庆交通大学河海学院
重庆交通大学机电与车辆工程学院
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出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第7期1443-1450,1513,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52379115)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTB2022NSCQ-MSX0509)。
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文摘
为了确保施工过程中的安全和效率,提出施工现场动态三维重建技术.部署双目摄像头对重建现场进行三维扫描获取模型基底和目标活动轨迹,基于YOLOv8模型引入注意力量表序列融合(ASF)模块形成YOLOv8-ASF框架,提高预测模型精度和性能,解决如目标遮挡、目标丢失的痛点.融合改进的半全局立体匹配(SGBM)算法,与YOLOv8-ASF集成YOLOv8-ASF-SGBM算法,实现基于二维图像的目标近实时识别和定位.利用获取的深度信息,将动态要素行为轨迹三维动态投影至模型基底中,实现对真实施工现场的近实时、全视角监控.实验结果表明:所提技术高精度三维复现了施工动态要素的运动轨迹,且与动态要素真实运动轨迹的相对误差小于5%,实现了基于二维图像视频信息的高精度全视角三维立体化监控,具有良好的应用场景和工程价值.
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关键词
动态三维重建
YOLOv8-注意力量表序列融合(ASF)
半全局立体匹配(sgbm)算法
目标遮挡
双目视觉
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Keywords
dynamic 3D reconstruction
YOLOv8-attentional scale sequence fusion(ASF)
semi-global block matching(sgbm)algorithm
target occlusion
binocular vision
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分类号
TU17
[建筑科学—建筑理论]
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题名基于双目视觉的堆叠零件识别和定位研究
被引量：7
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作者
刘祚时
范雨婷
陈飞
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机构
江西理工大学机电工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第2期41-44,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71361014)
江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2019—S313)。
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文摘
针对堆叠零件识别与定位精度不高与效率低下等问题,设计了一种基于双目视觉的堆叠零件识别与定位方法。利用双目视觉中的立体匹配,结合前景分割、孔洞填充、随机抽样一致性(RANSAC)迭代法剔除误匹配点,对半全局块匹配(SGBM)算法进行改进,获取更优的视差效果图。最后,对圆形线圈骨架堆叠零件进行了测量精度和定位精度实验。实验结果表明:改进算法能够很好地解决弱纹理和遮挡区的匹配问题,系统测量精度实际偏差控制在1 mm以下,在实际应用方面具有一定参考价值。
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关键词
堆叠零件
双目视觉
半全局块匹配算法
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Keywords
stacked parts
binocular vision
semi-global block matching(sgbm)algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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