关于三维目标识别的文献综述

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计算机视觉中的三维目标识别技术研究

计算机视觉中的三维目标识别技术研究一、简介计算机视觉是人工智能领域中最重要的分支之一，旨在帮助计算机识别并理解图像和视频中的内容。

当前，计算机视觉技术得到了广泛的应用，例如自动驾驶、人脸识别、安全监控等等。

本文将对计算机视觉中的三维目标识别技术进行研究探讨。

二、三维目标识别技术概述三维目标识别是计算机视觉中一个重要的领域，其目标是通过计算机对三维对象进行处理，以识别或检测目标。

与传统的二维目标识别技术不同，三维目标识别技术可以更加准确地识别物体，并提供更高的可靠性和精度。

三维目标识别技术通常使用三维几何模型作为目标，在图像或视频中进行分析和匹配。

该技术涉及到一系列技术，包括三维重建、特征提取、匹配和分类等。

下面将详细介绍这些技术。

三、三维重建三维重建是三维目标识别技术的第一步，其目标是将二维图像转换为三维模型。

这可以通过多种方法实现，例如从多个角度拍摄一个目标，然后应用三维重建算法将图像转换为三维模型。

三维重建技术的关键是识别和匹配来自不同视角的二维图像。

这可以通过选择图像的特定点或区域进行实现，然后比较它们在不同视角下的位置和方向。

同时，三维重建还可以使用结构光、激光雷达等设备进行实现。

四、特征提取特征提取是在三维模型中选择最明显的特征点或区域的过程。

它包括寻找物体的平面、边缘、角点和面法向量等特征。

提取的特征可以用来标识并识别目标。

特征提取的方法通常包括基于颜色、形状和纹理等特征的算法。

例如，颜色特征可以描述物体表面的颜色，而形状特征则可以描述物体的形状和尺寸。

五、匹配匹配是将图像和三维模型进行对比的过程。

匹配过程涉及到将图像上的特征与三维模型上的特征进行比较，并找到匹配的特征点。

匹配的方法通常包括基于特征的匹配方法和基于几何的匹配方法。

基于特征的匹配方法通常适用于小尺寸的目标，而基于几何的匹配方法更适用于大尺寸的目标。

六、分类分类是将匹配的特征点聚类为目标的过程。

分类可以通过各种方法进行实现，例如基于图像的分类和基于场景的分类等。

视觉目标的识别与三维定位关键技术的研究

天津大学博士学位论文视觉目标识别与三维定位关键技术的研究姓名:谢妤婵申请学位级别:博士专业:测试计量技术及仪器指导教师:林玉池20090601摘要目标识别与三维定位技术在先进制造、武器制导、航空航天等领域都具有重要意义和实用价值。

针对视觉引导车,研究其目标识别与定位技术。

采用从目标物提取直线特征匹配目标模型的方案来确定目标位置与姿态信息。

充分利用高级视觉原理与图像处理技术,研究具有智能化程度高、系统组成简单、定位精度高.的目标识别与定位方法。

由于摄像机成像受光照噪声影响严重,不适合直接采用的三维重建思想进行识别。

构建矩特征与神经网络相结合的自动目标识别系统,其实现过程充分考虑系统的实时性、准确性。

拍摄目标二维图像,将目标图像进行旋转、尺度变化建立不同目标模型图像库,采用神经网络与矩结合的目标识别方法具有较好的识别效果。

直线特征在人工目标识别中较为常见,而在图像处理中由于光照、遮挡等原因常出现线段断裂、部分线段像素缺失等现象。

深入研究了直线特征提取方法,提出一种应用空间峰值点逆变换提取直线段特征的新方法。

视觉引导车在地面做二维运动,目标图像前后帧变化不大,因此采用直线特征配准前后帧目标图像。

此方法具有较强的鲁棒性、便于实现自动化配准的特点。

直线提取方法对量化误差、线段断裂具有较强的鲁棒性,可以在干扰较为强烈的情况下提取线段特征,具有较高的配准精度。

研究了视觉引导车地面运动的实际情况,在已知目标模型精确几何特征的基础上,提出一种结合地面约束,仅需提取目标一条直线段特征匹配目标模型即可三维定位目标物的单目视觉方法。

此方法具有较高的定位精度且实现目标定位的可视化。

研究了双目立体视觉测量系统,提出一种基于直线特征的双目视觉定位方法。

在空间确定的角度范围内搜索目标线段,根据左右像面线段中点位置关系匹配不同像面上线段信息,建立线段之间的位置对应关系。

采用所提取模型线段交点而并非直接采用直线特征作为双目视觉的匹配特征,重建特征线段,快速提取目标物的三维位姿信息。

三维动画场景文献综述范文模板例文

三维动画场景文献综述范文模板例文在本文综述中，我们对三维动画场景进行了详细的研究和文献综述。

我们主要关注了三维动画场景的设计、建模、渲染和动画效果等方面的研究。

我们选择了以下几篇相关文献进行综述，并对它们的研究方法、实验结果和创新点进行了详细的描述和分析。

1. 文献1：《基于虚拟场景的三维模型重建方法研究》这篇文献主要介绍了一种基于虚拟场景的三维模型重建方法。

作者首先对场景进行了拍摄和扫描，然后使用计算机视觉和图像处理技术对这些数据进行处理，最终生成了高质量的三维模型。

文章中提到了一些关键技术，如点云配准、表面重建和纹理映射等。

实验结果表明，该方法能够有效地重建复杂的三维场景，并获得真实感和逼真度较高的模型。

2. 文献2：《基于物理模拟的三维动画场景设计方法研究》这篇文献介绍了一种基于物理模拟的三维动画场景设计方法。

作者通过使用物理引擎和动力学模拟技术，可以模拟真实世界中的物理效应，如重力、碰撞和流体动力学等。

文中对于如何使用物理模拟来设计复杂的场景进行了详细的描述，并提供了一些实际案例和实验结果。

结果表明，该方法能够有效地改善三维动画场景的真实感和逼真度。

3. 文献3：《基于光线追踪的三维动画场景渲染方法研究》这篇文献提出了一种基于光线追踪的三维动画场景渲染方法。

作者通过模拟光线在场景中的传播和反射，可以模拟真实世界中的光照效果和阴影效果。

文中详细介绍了光线追踪算法的原理和实现方法，并给出了一些实验结果和比较分析。

实验结果表明，该方法具有较高的渲染质量和真实感，能够有效地提高三维动画场景的视觉效果。

综上所述，以上三篇文献对于三维动画场景的设计、建模、渲染和动画效果等方面进行了重要的研究。

它们提供了一些创新的方法和技术，能够有效地提高三维动画场景的真实感和逼真度。

未来的研究可以进一步探索和改进这些方法，并将其应用于实际的三维动画制作中。

关于三维目标识别的文献综述

1.1研究背景随着人类社会的快速发展，图像识别已经迅速发展成为一项极为重要的科技手段，其研究目标是，赋予计算机类似于人类的视觉能力，使其通过二维图像认知周边环境信息，包括识别环境中三维物体的几何形状、位置和姿态等。

图像识别需综合运用计算机科学、模式识别、机器视觉及图像理解等学科知识，并随着这些学科的发展而前进。

图像识别技术己广泛应用到许多领域，例如：宇宙探测、生物医学工程、遥感技术、交通、军事及公安等。

针对不同对象和环境有不同的识别方法。

由于图像可以提供十分丰富有效的信息，为给识别带来较大方便。

因此，图像识别技术一直受到研究者重视，是模式识别领域的研究热点之一。

一般来说，图像识别技术大体经历了三个主要阶段即：文字识别、二维图像识别和处理、三维物体识别。

文字识别开始于1950年前后，首先是识别字母、数字和符号，后来发展到识别文字，从识别印刷字体到手写文字，并研制出相应的文字识别设备。

从六十年代初期开始，人们开始图像处理和识别的研究，逐步发展到识别静止图像和运动图像，最初主要利用成像技术光学技术等，后来人们结合了日新月异的计算机技术，获得巨大成功。

接下来是对三维物体识别问题的研究。

三维物体识别的任务是识别出图像中有什么类型的物体,并给出物体在图像中所反映的位置和方向，是对三维世界的感知理解。

在结合了人工智能科学、计算机科学和信息科学之后，三维物体识别成为图像识别研究的又一重要方向。

目前，出于城市规划、工业自动化、交通监控、军事侦察及医疗等各个领域的大量应用需求，三维物体识别已成为一个活跃的研究领域，有较大的实用价值和重要意义，具有广阔前景。

设计一个三维物体识别系统，理论上要求它有足够好的通用性、稳健性，且学习简单，即这个系统能够在各种条件下，无需手工干预就能识别任何物体，没有特殊或复杂的过程来获得数据库模型。

当然这个需求一般很难达到，实际都是在一定约束条件下进行方法的研究，然后尽可能减约束条件。

三维物体识别一般可分为五种主要的研究思路：1)基于模型(model-based)或几何(geometry-based)的方法；2)基于外观(appearance-based)或视图(view-based)的方法；3)基于局部特征匹配的方法；4)光学三维物体识别5)基于深度图像的三维物体识别现在主流的是前三项，1.基于模型或几何的方法如果在识别的过程中，要利用有关物体外观的先验知识，如CAD设计的模型则称为基于模型（model-based）或几何（geometry-based）的三维物体识别。

3d目标跟踪综述

3d目标跟踪综述全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：3D目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在追踪三维空间中的目标，并实现对目标在空间中的位置动态跟踪。

目标跟踪在现实生活中有着广泛的应用，如自动驾驶、智能监控、增强现实等领域。

随着深度学习、传感技术和计算能力的不断进步，3D目标跟踪技术也取得了长足的发展，并在各个领域展现出了巨大的潜力。

在3D目标跟踪的研究中，一个关键问题是如何从视频序列或传感器数据中提取目标的位置、姿态和运动信息。

传统的2D目标跟踪技术通常只能提取目标在图像平面上的位置信息，而3D目标跟踪则要求获取目标在空间中的三维坐标信息。

为了实现这一目标，研究者们提出了各种不同的算法和方法，包括基于几何信息的方法、基于深度学习的方法、基于传感器融合的方法等。

在基于几何信息的方法中，研究者通常会利用单目或双目摄像头、激光雷达等传感器获取目标的深度信息，并使用几何学原理推断目标的位置和运动状态。

这类方法通常需要较为复杂的计算和较高的传感器精度，但在一些场景下能够取得很好的效果。

基于深度学习的方法则通过训练神经网络模型来学习目标的特征表示，并从中推断目标的位置和运动状态。

这类方法通常能够在大数据集上取得较好的效果，并且具有较强的泛化能力。

除了上述两种方法外，还有一些基于传感器融合的方法，如结合摄像头、激光雷达、GPS等传感器的数据来实现目标跟踪。

这类方法通常能够利用不同传感器的优势，提高跟踪的准确性和稳定性。

还有一些基于滤波器的方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，用于融合传感器数据、估计目标状态和预测目标位置。

这些方法在实时性和鲁棒性方面有着较高的性能。

3D目标跟踪是一个积极发展的研究领域，涉及到多个学科领域的知识和技术，如计算机视觉、机器学习、传感技术等。

随着技术的不断进步和应用场景的扩大，我们相信3D目标跟踪技术将在未来发挥出更大的作用，并为人类社会的发展做出更大的贡献。

希望未来能够有更多的研究者参与到这一领域的研究中，共同推动3D目标跟踪技术的发展和应用。

3D Object Recognition using a Voting Algorithm in a Real-World Environment

1.介绍这篇文章讨论的是关于三维目标识别的问题。

对于来自真实世界的图像来说，我们所面临的挑战是由视野变化，内部变化以及阴影遮罩（occlusion)所引起的目标外观的多样性。

传统的目标识别方法集中在效率高的关键点检测，图像描述符和机器学习上。

为了应对视角和类内变化问题，这些方法主要依靠训练集。

在之前的学习中，一个著名的方法是使用几何模型。

基于元件几何学B. Heisele et al 使用两个层次的SVM(Support Vector Machine支持向量机)分类器来检测人脸的器官组成及其之间的组合关系。

A. Thomas et al方法通过联系多重视角的图像特征介绍了一种用于目标分类的三维模型。

这个观念与S. Sararese 和Li Fei Fei书中所提到的观念完全不同，在他们所著的书中，它是结合多重视角的视角不变区域，而不是结合图像特征。

M. Sun et al 结合在一种仿射变换下跨度不同视角的补片提出了一个有生产力的模型。

这些方法表明提出的几何模型能提高三维目标识别；然而，模拟这些模型却需要代价很高的计算量和相当多的检测时间。

目标检测和识别的任务被强有力的提了出来。

为了识别一个目标，这个目标的位置应该能够被检测，反过来也一样。

一个著名的目标检测方法是图像窗扫描。

为了检测一个目标，图像窗口扫描过整幅图像，同时一个分类器被用于每个扫描来确定一个目标灰度级是否出现在窗口中。

为了覆盖目标发生的所有的可能区域，图形窗口的尺寸和位置是多种多样的，并且需要重新搜索。

尽管已经有很多工作集中在减少反复搜索代价上，但是扫描仍然消耗太多的时间。

我们提出了一种在自然环境下的三维目标识别方法。

像Sun et al的论文一样，在这篇论文中，我们的焦点放在了单一类识别----汽车识别。

我们的方法基于一种投票技术。

我们论文的目的是1）检测出目标的区域，2）同时估计出目标前后左右的可视姿态。

因为我们的方法仅仅基于外观信息，因此不需要任何几何模型，并且避免了图像窗口扫描或任何的迭代计算，相比较于在Refs中提到的那些我们所采用方法的计算代价和检测时间减少了。

3d目标检测综述2020

3d目标检测综述20203D目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是从三维场景中准确地检测和定位物体。

近年来，随着深度学习的快速发展和硬件计算能力的提升，3D目标检测取得了显著的进展。

本文将对2020年的3D目标检测方法进行综述，介绍其基本原理、常用技术和现有研究的进展。

一、引言随着人工智能的快速发展，计算机视觉领域的研究日益深入。

传统的2D目标检测方法只能对物体的外观信息进行分析，无法获取物体的三维信息。

而在现实世界中，很多应用场景需要获取物体的准确三维位置信息，比如自动驾驶、机器人导航等。

因此，3D目标检测成为了一个备受关注的研究方向。

二、基本原理3D目标检测的基本原理是从RGB图像或点云数据中提取特征，并利用这些特征进行物体的检测和定位。

与2D目标检测相比，3D目标检测需要考虑物体的尺度、姿态和视角等因素，因此更复杂。

常用的方法包括基于深度学习的方法和基于几何模型的方法。

三、常用技术1.基于深度学习的方法深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，已经成为3D目标检测的主流方法。

其中，基于卷积神经网络（CNN）的方法是最常见的。

这类方法通常通过在3D点云或投影图上应用CNN，直接预测物体的类别和位置。

近年来，一些基于注意力机制的方法也被引入到3D目标检测中，以提升检测的准确性。

2.基于几何模型的方法基于几何模型的方法主要利用物体的形状和几何信息进行检测。

这类方法通常需要先对点云数据进行分割和特征提取，然后利用几何模型进行匹配和定位。

常用的几何模型包括边界框、投影模型和体素模型等。

虽然基于几何模型的方法在一些特定场景下表现良好，但其对数据的要求较高，且对噪声和遮挡敏感。

四、研究进展近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的3D目标检测方法取得了显著的进展。

一些研究者提出了一些新的网络结构和损失函数，以提高检测的准确性和鲁棒性。

另外，一些研究者还探索了如何将2D和3D信息进行融合，以提升检测的性能。

三维目标识别

摘要目标识别在计算机视觉中具有十分重要的意义，利用矩特征进行目标识别是一种重要的方法。

近几年用正交矩进行图像分析，图像处理以及图像识别的研究成果很多。

这表明不变矩理论及其在图像信息处理与识别的应用技术具有很好的发展前景和商机。

理论上矩不变量在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变，这为识别算法中目标矩特征的选择提供了一定的依据。

不变矩是一种高度浓缩的图像特征，具有平移、尺度、旋转等不变性。

1961年，M.K.Hu 首先提出了7个不变矩用于图像描述。

后来人们进行了多方面的研究，发现正交矩具有绝对的独立性，没有信息冗余现象，抽样性能好，抗噪声能力强，适合于目标识别。

三维物体的识别是计算机视觉领域的核心问题之一, 目前国内外己有很多研究人员在此方面作了大量的研究与探索。

飞机目标识别是三维物体识别的一个重要应用。

及时准确的识别飞机目标的机型在军事和民用方面都有重要意义。

本文研究了利用飞机的二维图像识别机型的方法。

我们利用Hu不变矩提取计算各类飞机以及待识别机型的特征值，最后利用欧氏距离法进行判别。

关键词：Hu矩；矩不变量；目标识别；欧氏距离ABSTRACTTarget recognition is a very important problem in computer vision. Recogniting fying targets with moment features is an important method for shape identification. In recent years，many results have been researched about image analysis and pattern recognition with orthogonal moments. Therefore, the theory of invariant moments and their application to image analysis and pattern recognition have a good future.Invariant moments are independent of translation，scale and rotation in theory. The results of such comparison can provide some bases which would bear practicability for the selection of moment feature in recognition. Invariant moments are highly concentrated image features that are shift invariant，rotation invariant and scale invariants.M.K.Hu first introduced seven moment invariants in 1961，based on methods of algebraic invariants. Later studies indicated that the orthogonal moments have the best overall performance in terms of noise sensitivity, information redundancy，and capability of target description.3D object recognition is one of the important parts of computer vision, Today the researchers have made great progress in this field. The recognition of airplane is one of the applications of 3D object recognition. The timely and exact identify recognition of airplane that is important in fields of not only military aviation but also civil aviation. In this paper, we study the method of recognizing airplane in its 2D image. We use Hu invariant moment to calculate and pick up eigenvalues of each sort of airplanes and the waiting for recognition airplane. Finally ,using the Euclidean distance to distinguish.Keywords：Hu moment; invariant moment; target recognition; Euclidean distance目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (1)§ 1.1 引言 (1)§ 1.2图像和数字图像 (1)§ 1.3图像目标识别发展概况及应用趋势 (2)§ 1.4本文内容及安排 (3)第二章目标识别的基本知识 (4)§2.1 模式与模式识别 (4)§ 2.2模式和分类 (5)§ 2.2.1模式和模式矢量 (5)§ 2.2.2模式识别和分类 (6)§2.3 模式识别的方法分类 (7)§ 2.3.1统计模式识别 (7)§2.3.2 结构（句法）模式识别 (8)§2.4图像成像过程 (9)§2.4.1成像变换 (9)§2.4.2成像亮度 (11)§2.4.3量化和采集 (12)§ 2.5 图像识别 (14)§ 2.5.1 图像预处理技术 (16)§ 2.5.2特征提取 (19)§ 2.5.3分类识别 (20)§ 2.6 目标识别技术存在的困难和研究现状 (21)第三章图像分割技术 (22)§ 3.1图像分割简介 (22)§ 3.2 图像分割的定义及算法分类 (22)§ 3.2.1 图像分割的定义 (23)§ 3.2.2 分割算法分类 (24)§ 3.3 并行边界分割技术 (24)§ 3.3.1 微分算子边缘检测 (25)§ 3.3.2 Hough变换 (27)§ 3.4串行边界分割技术 (28)§ 3.4.1边界跟踪 (29)§ 3.4.2曲线拟合 (31)§ 3.5并行区域分割技术 (31)§ 3.5.1阈值化方法介绍 (32)§ 3.5.2迭代法 (33)§ 3.5.3最大类间方差法 (33)§ 3.5.4基于灰度期望的阈值分割 (34)§ 3.6串行区域分割技术 (35)§ 3.6.1区域生长法 (35)§ 3.6.2分裂合并法 (36)§ 3.6.3连通区域标记 (36)§3.7纹理分析及纹理分割 (37)§ 3.7.1纹理研究和方法 (37)§ 3.7.2 纹理描述的统计方法 (37)§ 3.7.3纹理描述的结构方法 (38)§ 3.7.4 纹理描述的频谱方法 (40)§ 3.7.5纹理分割方法 (42)第四章不变矩在目标识别中的应用 (44)§ 4.1 矩与不变矩 (44)§ 4.1.1 矩特征的一般表现形式 (44)§ 4.1.2不变矩的定义 (45)§ 4.1.3 低阶规则矩的性质 (46)§ 4.1.4代数不变矩 (47)§ 4.1.5正交不变矩 (49)§4.2基于Hu不变矩的目标识别 (50)§4.2.1Hu矩基本原理 (50)§4.2.2图像的预处理 (51)§4.2.3Hu矩计算 (53)§4.3算法及实验结果 (54)致谢 (56)参考文献 (57)毕业设计小结 (59)第一章绪论§ 1.1 引言图像识别技术的研究始于六十年代初期, 其含义是用计算机对图像进行加工处理, 以得到某些预期的效果, 并从中提取有用信息, 从而实现人对事物或现象的分析、描述、判断和识别。

遥感图像目标识别文献综述

遥感图像目标识别文献综述作者：谭博彦来源：《电脑知识与技术》2016年第35期摘要：随着科学技术的不断发展，特别是遥感技术的飞速发展，遥感图像的分辨率越来越高，其包含的信息也越来越复杂，因此，迫切需要发展感兴趣目标自动识别技术。

精确识别对象对民用导航、环境保护、军事等各个方面意义重大，提高对象的自动识别精度也是不可缺少的。

本文通过查阅分析遥感图像识别的文献资料，对目标识别使用的一些基本理论和方法进行了综合归纳。

关键词：遥感图像；目标识别；综述中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）35-0206-03A Literature Review on Remote Sensing Image Target RecognitionTAN Bo-yan（Class 1422 The 1st Middle School of Loudi， Loudi 417000 China）Abstract：With the continuous development of science and technology， Especially the rapid development of remote sensing technology， The resolution of the remote sensing images is higher and higher， it contains information is becoming more and more complex， therefore， an urgent need to develop interest in automatic target recognition technology. Accurately identify the object is of great significance to civil navigation， environment protection， military and other various aspects， to improve the automatic identification precision of the object is also indispensable. This article through the analysis of remote sensing image recognition of the literature， the target recognition using some of the basic theory and method are summarized.Key words：remote sensing image； target recognition； literature review目标识别是计算机视觉、图像处理和机器学习中的重要研究课题之一。

《中职课堂教学三维目标的合理性思考》文献综述

科技视界Science &Technology VisionScience &Technology Vision 科技视界“三维目标”的创造性提出来自《基础教育课程改革纲要》第三部分课程标准中明确提出,国家课程标准是教材编写、教学、评估和考试命题的依据,是国家管理和评价课程的基础。

应体现国家对不同阶段的学生在知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观等方面的要求,规定各门课程的性质、目标、内容框架,提出教学和评价建议。

从此以后在基础教育的课程被深入使用,甚至被各种运用于中等职业教育的课堂。

在此,人们似乎忘了“三维目标”的提出在《纲要》中也明确表示其涵盖范围为,幼儿教育、义务教育以及高中普通教育。

中职教育无论是教育形式还是教育目标都不能与之等同,如果硬是用“三维目标”形式套用中职课堂教学目标,一定程度上是不符合真理的。

中职课堂具有很强的社会性,必然要有与职业想挂靠的教学目标。

关于中职课堂教学目标的探讨文献不多,本文拟从不同学者对课堂教学目标分类来做系统的文献梳理,从而找出适合中等职业技术教育的课堂教学目标设置。

1课堂教学目标的理论基础演变布卢姆等人在研究教育目标分类时,正是行为主义心理学流行的时候,布卢姆教育目标分类受到行为主义心理学的深刻影响,可以说是以行为主义心理学为理论基础的[1]。

行为主义取向的课堂教学目标设计将“刺激———反应”作为设计的基础,强调预见和控制行为。

认为学习即“刺激———反应”之间联结的加强,教学的艺术在于如何安排强化。

教学就要提供特定的刺激,以便引起学生特定的反应,因此课堂教学目标的设计要求愈具体、愈精确愈好,而且在陈述上一般也以学生的外显行为来陈述,且行为之间的关系是一种由简单到复杂的顺序。

加涅把学习过程看作是由信息输入、信息加工、信息输出这几个阶段组成,具有认知心理学的色彩。

认知主义在批判行为主义“刺激———反应”模式下空洞有机体的基础上,认为学习的发生是个体作用于环境的结果,而不是环境引起人的学习行为。

基于深度学习的三维目标检测方法研究综述

基于深度学习的三维目标检测方法研究综述
张冬冬;郭杰;陈阳
【期刊名称】《机电工程技术》
【年(卷),期】2022(51)4
【摘要】作为计算机视觉的基础算法,目标检测被广泛应用于自动驾驶、智能导航、视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,已成为深度学习的热门研究方向之一。

随着深度传感器和三维激光扫描仪的普及运用,基于点云的三维目标检测得到广泛
关注,其性能也随着深度学习的迅速发展而显著提升。

首先从点云的稀疏性、离散性、无序性和旋转平移不变性等自身特性入手,分析了基于点云的目标检测难点,以
及将深度学习应用于三维点云面临的挑战,然后总结了基于图像视锥、基于数据降维、基于原始点云3类三维目标检测方法,介绍了近几年提出的典型三维目标检测
网络,比较了每类方法的优势劣势,提炼了每类方法的工作原理和主要创新点,最后对三维目标检测未来研究方向进行了展望。

【总页数】7页(P5-11)
【作者】张冬冬;郭杰;陈阳
【作者单位】陆军工程大学野战工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于深度学习的三维目标检测算法综述
2.基于深度学习的三维目标检测方法研究
3.基于深度学习的三维目标检测方法综述
4.基于深度学习的小目标检测方法综述
5.基于深度学习的显著性目标检测方法综述
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基于深度学习的三维目标识别技术研究

基于深度学习的三维目标识别技术研究三维目标识别技术是人工智能领域的一个重要研究方向，其主要应用于姿态估计、2D和3D视觉匹配、机器人导航和自主驾驶等领域。

随着深度学习技术的普及和发展，基于深度学习的三维目标识别技术已经成为当前研究的热点之一。

一、三维目标识别技术简介三维目标识别是指通过感知设备（如摄像机、激光雷达等）获取目标的三维信息，然后对目标进行精确定位和检测。

与传统的二维目标识别相比，三维目标识别技术可以获得更加丰富的信息，能够更加准确地识别目标及其位置。

三维目标识别技术主要分为两种方式：一种是基于图像的三维目标识别方式，另一种是基于点云的三维目标识别方式。

二、深度学习在三维目标识别中的应用深度学习是机器学习的一种方式，通过建立复杂的神经网络模型，使机器能够自动学习和理解数据中的特征。

深度学习技术在三维目标识别中的应用主要包括以下几个方面：1. 监督学习监督学习是深度学习中最常用的技术之一，其基本思想是通过输入数据和对应标签的对应关系，训练一个神经网络模型。

在三维目标识别中，可以通过输入三维点云数据和对应标签信息（如目标类型、位置、姿态等）来训练神经网络模型，实现对目标的快速、准确的识别。

2. 非监督学习非监督学习是一种通过对数据进行无标签学习，从数据中发现潜在的统计规律和特征的学习方式。

在三维目标识别中，可以利用非监督学习技术对点云数据进行分析和建模，从而发现其中的隐含规律和特征，并实现对目标的检测和识别。

3. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种能够有效处理图像、点云等数据的神经网络模型。

在三维目标识别中，可以通过对点云数据进行卷积操作，实现对目标的快速检测和识别。

4. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型，在三维目标识别中，可以通过对点云序列数据进行分析和建模，实现对目标运动轨迹的预测和识别。

三、基于深度学习的三维目标识别技术实践案例基于深度学习的三维目标识别技术已经在实际应用中取得了一定的成果，为智能交通、自主驾驶、机器人导航等领域的发展做出了贡献。

2013051269-余秀丽-基于多源融合技术的目标识别、定位与三维重建综述.

博士□基地班硕士□硕博连读研究生□兽医硕士专业学位□学术型硕士□√工程硕士专业学位□农业推广硕士专业学位□全日制专业学位硕士□同等学力在职申请学位□中职教师攻读硕士学位□高校教师攻读硕士学位□风景园林硕士专业学位□西北农林科技大学研究生课程考试试卷封面（课程名称：农业工程研究进展）学位课□√选修课□研究生年级、姓名2013 级余秀丽研究生学号2013051269所在学院（系、部）机械与电子工程学院专业学科农业电气化与自动化任课教师姓名王绍金考试日期2014.6.5考试成绩评卷教师签字处基于多源融合技术的目标识别、定位与三维重建Xiuli Yu机电学院农业电气化与自动化 2013级 2013051269 余秀丽摘要：实现农业机械化与自动化重点在于农业机械在农业生产领域的普遍应用，其中农业自动化机械对作用对象的识别、定位与重建是关键技术。

针对农作物目标识别的不同方式，文章进行了多方位的阐述：针对果木的果实采摘介绍了基于图像、机器视觉的识别定位方法，并对虚拟植物的可视化进行了从三维重建到后期的真实感渲染的综述介绍。

关键词：果实目标识别；Kinect for Windows Sensor；深度图像；三维重建；OpenGL引言为了节省劳动力，目前国内外研究人员已经广泛地开展了果蔬采摘机器人的研究。

在采摘机器人视觉系统中，果实的识别和定位是其中的关键环节，能否快速准确地识别出果实直接影响机器人的实时性和可靠性{屠珺, 2010 #191}。

在国外，采摘机器人技术已经相对成熟，并且在大型现代化农场开始应用。

在国外，1968年第一次提出水果的自动检测，Schertz and Brown提出，可以根据果实的光信息识别硕士目标，当时主要是利用输液和果实不同的反射光照信息或红外光信息{A., 1968 #228}。

A.R. Jim¶enez, R. Ceres and J.L. Pons阐述了目前采摘机器人目标定位的主要方法：基于CCD传感器获得的图像中的目标与背景颜色差异提取目标、基于果实性状特征提取目标、基于深度图像获得目标三维信息{A.R. Jim¶enez, 2000 #229}。

基于深度学习的三维目标检测算法综述

基于深度学习的三维目标检测算法综述基于深度学习的三维目标检测算法是指利用深度学习技术来实现对三维场景中目标物体的识别和位置估计。

该类算法在自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域具有重要的应用价值。

本文将对目前主流的三维目标检测算法进行综述，以便读者更好地了解和应用这些算法。

首先，我们需要了解三维目标检测的基本概念和挑战。

三维目标检测是指通过传感器（如激光雷达或摄像头）采集到的点云或图像数据，来识别和定位场景中的目标物体。

与二维目标检测不同的是，三维目标检测需要考虑目标的三维位置和姿态信息。

传统的三维目标检测算法通常基于手工设计的特征和模型进行目标检测，但其表现受限于特征的有效性和模型的泛化性能。

深度学习的出现为三维目标检测带来了新的机遇。

现在，让我们来了解一些基于深度学习的三维目标检测算法。

一种被广泛应用的算法是基于点云的三维目标检测算法。

点云数据是以三维坐标形式表示的物体表面上的一组点。

PointNet是其中一种常用的点云处理网络，它能够直接处理不规则形状的点云数据，将其转换为特征表示并进行目标检测。

另一个常用的点云处理网络是VoxelNet，它通过将点云数据划分为体素格栅，然后在每个格栅中预测目标的位置和分类概率。

除了点云数据，图像数据也常被用于三维目标检测。

2D-3D联合推理是一种常用的方法，它通过将图像和点云数据进行融合来实现目标检测。

在这一类算法中，图像数据用于获取目标的视觉外观信息，点云数据用于获取目标的几何信息。

MV3D是一种典型的2D-3D联合推理算法，它将卷积神经网络（CNN）和多传感器融合技术相结合，实现了对于多个相机和激光雷达的数据进行联合处理。

此外，还存在一些基于深度学习的端到端三维目标检测算法。

这些算法直接从原始数据中学习目标的位置和分类信息，而不依赖于领域专家的先验知识。

这一类算法的代表是Frustum PointNets，它首先利用2D目标检测的结果，确定感兴趣区域并提取点云数据，然后通过PointNet网络进行目标检测。

3D目标检测技术发展综述

3D目标检测技术发展综述作者：梁小芳余华平来源：《电脑知识与技术》2021年第01期摘要：目标检测是计算机视觉领域的一个重要分支，由于2D目标检测技术自身的发展限制和近年来硬件技术的发展与应用，3D目标检测技术逐步取得了较不错的成绩，并为目标检测技术打开了新的应用领域，如AR/VR、自动驾驶、文化遗产保护等。

文中从2个方向，4个分支介绍近年来3D检测技术领域的经典架构以及关键性知识，简要分析了各架构特点，并对3D目标检测技术的发展做出总结与展望。

关键词：目标检测;深度学习;激光雷达点云;图像数据;神经网络中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）01-0231-04Abstract： Target detection is an important branch in the field of computer vision， Due to the limitations of the development of 2D target detection technology and the development and application of hardware technology in recent years，3D target detection technology has gradually achieved relatively good results and opened up new possibilities for target detection technology. The application areas of the company， such as AR/VR， autonomous driving， cultural heritage protection， etc. The article introduces the classic architecture and key knowledge in the field of 3D detection technology in recent years from 2 directions and 4 branches， briefly analyzes the characteristics of each architecture， and summarizes and prospects the development of 3D target detection technology.Key words： target detection;deep learning;LIDAR point cloud; image data; neural network1引言在计算机视觉领域，目标检测是近些年来引发各界关注的主要方向之一，其理论的进步和在各大领域的广泛应用，很大程度上利用计算机视觉技术节约了对人力资源的消耗。

基于深度学习的三维目标检测算法综述

基于深度学习的三维目标检测算法综述邵昀岑（东南大学软件学院，江苏南京　211189）摘　要：随着自动驾驶行业的快速发展，基于深度学习的三维目标检测技术也得到了快速发展，目前自动驾驶汽车主要依赖图像与激光雷达点云进行环境感知。

基于这两种数据的三维目标检测技术可提取出物体的空间结构信息，包括物体的姿态、尺寸、运动方向、形状等，因此该技术不仅可用于自动驾驶的感知，还可用于工业机器人对物体的识别与抓取，以及仓储机器人的视觉导航等。

近年来，计算能力的提升、数据集的公开、深度学习的发展，为三维目标检测算法带来了巨大的变革。

关键词：3D目标检测；深度学习；激光雷达点云；计算机视觉；人工智能中图分类号：TP18；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）23-026-053D Object Detection Based on Deep LearningShao Yuncen(School of Software Engineering, Southeast University, Nanjing Jiangsu 211189, China) Abstract: With the rapid development of the automatic driving industry, 3D target detection technology based on deep learning has also developed rapidly. At present, self driving vehicles rely mainly on image and LIDAR point clouds for environmental perception. The three-dimensional target detection technology based on these two kinds of data can extract the spatial structure information of the object, including the attitude, size, moving direction, shape, etc. Therefore, the technology can be used not only for the perception of automatic driving, but also for the recognition and grasping of the object by the industrial robot, as well as the visual navigation of the storage robot, etc. In recent years, the improvement of computing power, the openness of data sets and the development of deep learning have brought great changes to 3D object detection algorithm.Key words: 3D Obeject Detection; deep learning; LIDAR point cloud; computer vision; artificial intelligence0　引言自动驾驶汽车依赖的传感器主要是图像摄像头与激光雷达，汽车需要依赖这两种传感器的数据来获知当前位置的环境信息，识别出前方的车辆、行人、物体等，识别的准确度会直接影响自动驾驶系统的行驶决策，这关乎着道路上的行驶安全，所以识别的准确度至关重要。

基于深度学习的三维目标检测算法综述

基于深度学习的三维目标检测算法综述近年来，随着深度学习技术的快速发展，三维目标检测算法在计算机视觉领域得到广泛地关注和研究。

三维目标检测算法的主要任务是基于给定的三维点云数据，检测并定位出其中的目标物体。

本文将对目前较为流行的基于深度学习的三维目标检测算法进行综述。

首先，基于点云的三维目标检测算法可以分为两大类：多视角投影法和三维卷积法。

多视角投影法将点云数据投影到二维图像平面上，然后使用二维目标检测算法进行目标检测。

三维卷积法则直接在三维点云数据上进行卷积操作，利用三维卷积网络对目标进行检测。

多视角投影法中，一种常见的方法是将三维点云数据转换为Bird's Eye View（BEV）视角，然后使用二维目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等进行目标检测。

BEV视角可以将三维点云数据投影到一个二维平面上，使目标物体的形状更加清晰，方便进行目标检测。

此外，一些方法还引入了额外的信息，如法向量、颜色等，以提升目标检测性能。

例如，PointNet++在BEV视角下采样点云数据，并利用具有全局和局部信息的神经网络进行目标检测。

另一方面，三维卷积法直接在三维点云数据上进行卷积操作，以实现对目标的检测。

PointNet是一种最早提出的三维点云分类和分割网络，它通过学习点云的全局和局部特征来实现目标识别。

后续的研究发展出了一系列基于PointNet的改进模型，如PointNet++、DGCNN、PointWeb等，进一步提升了目标检测的性能。

此外，一些方法将多视角投影法和三维卷积法相结合，以充分利用二维和三维信息。

例如，PV-RCNN首先将三维点云数据投影到BEV视角，然后使用二维卷积网络进行特征提取，并利用三维卷积网络对BEV特征进行增强。

这种方法能够同时兼顾目标的准确性和三维尺度的表达能力。

除了上述方法外，还有一些研究尝试使用图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）对三维点云数据进行目标检测。

计算机视觉中的3D物体检测与识别研究综述

计算机视觉中的3D物体检测与识别研究综述随着计算机视觉技术的不断发展，3D物体检测与识别成为了该领域的研究热点之一。

本文将对计算机视觉中的3D物体检测与识别进行综述，介绍相关的研究方法和应用领域。

一、引言计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和解释图像或视频的一门学科。

3D物体检测与识别是计算机视觉中的一个重要研究方向，其目标是从图像或视频中准确地检测和识别出三维物体。

二、3D物体检测与识别的方法1. 基于深度学习的方法深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，对于3D物体检测与识别也有着重要的应用。

基于深度学习的方法通过构建深度神经网络模型，从输入的图像或视频中提取特征，并进行物体检测和识别。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

2. 基于点云的方法点云是由大量的三维点组成的数据形式，对于3D物体的表示和处理具有重要意义。

基于点云的方法通过对点云数据进行处理和分析，实现对3D物体的检测和识别。

常用的点云处理方法包括点云分割、点云配准和点云特征提取等。

3. 基于几何形状的方法几何形状是物体的重要特征之一，对于3D物体的检测和识别具有重要作用。

基于几何形状的方法通过对物体的几何特征进行建模和分析，实现对3D物体的检测和识别。

常用的几何形状处理方法包括形状描述子、形状匹配和形状分析等。

三、3D物体检测与识别的应用领域1. 自动驾驶自动驾驶技术是近年来的研究热点之一，其中3D物体检测与识别是实现自动驾驶的关键技术之一。

通过对道路上的车辆、行人和障碍物等进行准确的检测和识别，可以实现自动驾驶车辆的智能决策和行驶。

2. 工业制造在工业制造领域，3D物体检测与识别可以应用于产品质量检测、零件配对和机器人操作等方面。

通过对产品的三维形状和特征进行检测和识别，可以提高生产效率和产品质量。

3. 虚拟现实虚拟现实技术是一种模拟真实场景的技术，其中3D物体检测与识别可以应用于虚拟现实场景中的物体交互和虚拟环境的构建。

采用mART神经网络进行三维目标识别

采用mART神经网络进行三维目标识别
孙丽娜
【期刊名称】《光机电信息》
【年(卷),期】1998(000)008
【摘要】为了让可以抑制多目标的自动识别系统有实时自适应自组织能力，提出了经改进的自适应共振理论（ｍＡＲＴ）神经网络。

它是由自组织（ＳＯＭ）警戒测试法和实时自适应ＡＲＴ多目标算法组成。

这种神经网络能有效地采集几乎不受二维畸变影响的任意特征图，从而也就解决了三维困畸变问题。

【总页数】6页(P8-13)
【作者】孙丽娜
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.利用BP神经网络实现三维飞机目标识别 [J], 樊亚军;曲仕茹
2.采用粗BP神经网络和D-S证据理论的目标识别 [J], 齐博会;张金成;王程
3.采用Bayes多传感器数据融合方法进行目标识别 [J], 王俊林;张剑云
4.基于强分类器的神经网络三维目标识别 [J], 何灏;罗庆生;罗霄
5.采用优化卷积神经网络的红外目标识别系统 [J], 刘可佳;马荣生;唐子木;梁捷;刘斌
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