三维目标识别方法
三维目标检测综述
三维目标检测综述三维目标检测是现代计算机视觉领域的热门研究方向之一，其主要目的是在三维场景中准确识别出不同种类的物体并确定它们的位置、形状和姿态。
在实际应用中，三维目标检测可以应用于自动驾驶、智能机器人、安保监控等众多领域中。
当前，三维目标检测的研究主要集中在两大类方法上。
一类是基于视觉图像数据，通过深度学习将其转化为点云数据，并在点云上进行处理；另一类是基于传感器采集的点云数据，直接在点云上进行处理。
下面我们将分别阐述这两种方式的研究进展。
基于视觉图像数据的三维目标检测方法基于视觉图像数据进行三维目标检测的方法主要分为两个阶段。
第一阶段是生成点云数据，第二阶段是在点云数据上进行目标检测。
下面我们将分别讨论这两个阶段的主要方法。
1. 生成点云数据的方法在生成点云数据的阶段，一般采用的主要方法是激光雷达和深度学习。
具体如下：（1）激光雷达：激光雷达是一种常用的获取三维点云数据的传感器，在三维目标检测中也有广泛的应用。
然而，由于激光雷达设备成本高昂，使用范围相对有限，因此研究者们也将目光转向了另外一种技术——深度学习。
（2）深度学习：深度学习是近年来计算机视觉领域中的热门技术，其所能解决的问题涉及分类、识别、检测、分割等多个方向。
在三维目标检测中，研究者们通过使用深度学习来生成点云数据，并在此基础上进行目标检测。
比如，PointNet++和PointRCNN就是基于深度学习的方法。
2. 目标检测的方法在点云数据上进行目标检测时，常用的方法有两种，分别是基于传统的局部特征描述子和使用深度学习的方法。
（1）传统方法：传统方法主要包括点特征提取、特征描述子、点匹配、模型匹配等环节。
此方法主要优点在于其速度较快，但容易出现误判。
例如，ROPS是一种常用的点特征描述子；SHOT，FPFH，NARF等是常用的特征描述子。
（2）深度学习方法：深度学习方法是当前目标检测领域中最受欢迎的方法之一。
在点云数据上进行目标检测时，目前已有多种基于深度学习的方法被提出。
《基于K决策树的三维目标识别与定位研究》
《基于K决策树的三维目标识别与定位研究》一、引言随着科技的飞速发展，三维目标识别与定位技术在众多领域中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在研究基于K决策树的三维目标识别与定位技术，以提高识别准确性和定位精度。
首先，我们将简要介绍三维目标识别的背景和意义，然后阐述本文的研究目的、研究方法以及论文结构。
二、研究背景与意义三维目标识别与定位技术是一种通过传感器、图像处理等技术，对三维空间中的目标进行识别和定位的技术。
该技术在机器人导航、无人驾驶、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
然而，由于三维空间中目标的多样性和复杂性，如何提高识别准确性和定位精度一直是该领域的研究重点。
K决策树作为一种有效的分类和决策工具，为解决这一问题提供了新的思路。
三、研究目的本文的研究目的是提出一种基于K决策树的三维目标识别与定位方法，以提高识别准确性和定位精度。
通过分析三维目标的特征，利用K决策树进行分类和决策，实现高效、准确的三维目标识别与定位。
四、研究方法1. 数据收集与预处理：收集三维目标的相关数据，包括形状、颜色、纹理等特征。
对数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以便后续的特征提取和分类。
2. 特征提取：利用计算机视觉、图像处理等技术，提取三维目标的特征。
这些特征包括形状特征、颜色特征、纹理特征等。
3. 构建K决策树：将提取的特征输入到K决策树中，构建决策树模型。
通过训练数据对模型进行训练，优化决策树的分类效果。
4. 目标识别与定位：利用训练好的K决策树模型，对三维目标进行识别和定位。
通过比较目标特征与决策树中节点的特征，确定目标的类别和位置。
5. 实验与分析：设计实验方案，对提出的方法进行实验验证。
通过对比实验结果和分析，评估方法的性能和优缺点。
五、实验与分析1. 实验设计：设计一系列实验，包括不同类型三维目标的识别与定位实验、不同环境下的实验等。
通过对比不同的方法，评估基于K决策树的三维目标识别与定位方法的性能。
曲率共生矩阵识别三维目标
方法和传 统方法相 比， 在不增加计算复杂度 的情况下 ， 提高 了
识别效率。
２ 利 用 平均 曲率描 述 空 间 曲面
空间曲面上任意一点 的曲率是 曲面的固有特 征 。曲面发
生刚体变换时 ， 曲率属 于不变量［ ”。因此 ， 以利用 曲面表 面 可
曲率来描 述其 形状特征 。离散情 况下 ， 给定 ห้องสมุดไป่ตู้维空 间中 的参
数 曲面 ：
体形 状相似 ， 但表 面却 有微小 的不 同 ， 据矩 不变量算 法 ， 根 无 法将两者进行 区分。
Ｓ（ ， ＝［ ｘ ） １ （ ＥＤ ｘ ） Ｙｆ（ ， ］’ ，） ，
（） １
■ ■
图 １ 矩 不变量无法 区分 的两个 目标
（） 中， － １式 Ｘ Ｙ平 面为三维 空间 的参 考平面 ， Ｄ为 曲面在此平
阵。通过 对曲率共 生矩阵的归一化 ， 设计 了一类与平移 、 和旋 转 变换 无关的不 变量。 实验表 明 ， 于 曲率 共生矩 尺度 基 阵的三维 目标识 别方法， 和传统方 法相 比， 在不增加运 算时间的情况下 ， 能够更好 地对形状丰富的 目标进行分 类。
关键词 平均 曲 率 ， 生 矩 阵 ， 分 几 何 ， 式识 别 共 微 模
目标边界进行提取 ， 目标边界在几何上就 体现 为空间曲 面。 而
好 的曲面匹配方法 除 了需要 针对 目标 的平移 、 尺度 和旋 转具
备 不 变 性 之 外 ， 需 要 具 有 较 好 的识 别 效果 ， 别 是 针 对 微 小 还 特
区别 的曲面， 也能进行有效 的识别 。 传统 目标识别方法 中 ， 比较有 代表性 的是基 于傅 里 叶描 述子的边界描述方法＿ ， ＿ 该方法对 目标 刚体变换具有 不变性 ， 】 ］ 但需要进行复杂 的傅 里叶变 换 。在确 保精度 的同时 ， 为实现 不变性的归一化 ， 丢失 了一些信息 ， 并且受 到起 始点选择 的影 响［ 。此外 ， ２ ］ 轮廓 不变矩［ 描 述方法 、 ３ １ 自回归模型 法［ 、 ４ 几何 ］ 相关 函数方法［ 和神经 网络方法 ［ 虽然能够描述 目标 的轮廓 ５ ］ ６ ］ 边界特征 ， 但是 由于这 些方 法难以表达曲面 的固有特征 ， 针对 微小 区别 的曲面 ， 获得 的效果 不佳 。如图 １中的两个物体 ， 大
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。
基于不变矩和SVM分类的三维目标识别方法
ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ，ａ ｎ ｖ ｌ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｗ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｄ ａ ｗｉ ｌ — ｉｗ ａ ｇ ｔｉ ｎｒ ｒ ｄ ｉ ｇ ｓ ｉ ｔ ｉ ｔｏ ｏ ｏ ｅ ｃ ｇ ｉ ｏ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｒｐ ｓ ｄ ｔ ｅ ｔ ｍｕｔ ｖ ｅ ｔ ｒｅ ｎ ｉｆ ｅ ｍａ ｅ ．Ｆ ｒ ｌ ｒ ｉ ｉ ｌ ｈ ｉ ａ ｓ ｙ，
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摘要 ： 在计算机视觉问题的研究 中， 针对三维 目标识别 ， 可综合应用图像的不变矩特征和支 持向量机分类方法 ， 为快 速 目标
识 别 ， 少 计算 量 ， 出 了 一种 红 外 图 像 中 多视 点 目标 的识 别 方法 。首 先 获 取各 类 三维 目标 的 若 干 二维 视 图 ， 视 图 放 在 一 减 提 将 起 进 行 标 准化 处 理 并 提 取 它 们 的不 变 特 征 矩 。然 后 对 每 组 视 图 的 Ｚ ｍｉｅ 进 行 聚 类 ； 聚 类 中心 对 应 的 Ｚ ｍｉｅ矩 作 为 此 ｅ ｋ矩 将 ｅ ｋ 类 飞 机 的特 征 矩 ， 完 成 了 三维 目特 性 视 图 的选 取 。 识 别 过程 中 ， 对 实 际 要识 别 的 目标 ， 取 它 的特 征 矩 并 应 用 支 持 向 量 就 针 提
超图神经网络及其在三维目标识别中的应用
现自主导航和避障。
自动驾驶
02
通过三维目标识别技术，自动驾驶车辆可以更准确地感知周围
车辆和行人，实现安全驾驶和避险。
虚拟现实
03
通过三维目标识别技术，虚拟现实场景可以更加真实和自然，
提高用户体验和沉浸感。
04
超图神经网络在三维目标识别 中的应用
基于超图的特征表示学习
超图神经网络用于学习三维数据的特征表示。
超图神经网络概述
超图神经网络是一种基于超图结 构进行建模和计算的神经网络模
型
它能够更好地捕捉事物之间的复 杂关系，具有更强的表达能力和
更高的计算效率
在计算机视觉、自然语言处理、 推荐系统等领域得到了广泛的应
用
超图神经网络的基本组成
超图神经网络由节点和边组成，节点 表示实体或概念，边表示它们之间的 关系
We compare our method with several state-of-the-art 3D shape classification methods, including PointNet, PointNet and DGCNN.
Results
Our method achieves the best performance among all the compared methods, with a mean per-class accuracy of 89.2%. PointNet and PointNet achieve a mean per-class accuracy of 86.9% and 88.4%, respectively. DGCNN achieves a mean per-class accuracy of 88.7%析和实验验证相结合的方法，首先对超图神经网络的基本原理和相关 技术进行深入剖析，然后构建适用于三维目标识别的超图神经网络模型，通过实验验证 其有效性和优越性。同时，针对三维数据的特性和应用场景，对超图神经网络进行优化
基于形态图的UVMS水下三维目标识别
发展 。Ｕ Ｍ Ｖ Ｓ是浮游基座多连接体水下机器人系统 中的一种 ， 较
本文利用电子罗盘及双 目 立体摄像机信息 ，结合局部特征
用 早 的 Ｕ Ｓ研究主要应用于 Ｒ Ｖ 机械手系统的遥控作业和半 跟踪算法 ，提出了一种基于形态图的水下三维 目标识别方法 ， ＶＭ Ｏ 一 Ｖ 作业时对 目标的实时识别 。最后利用一组实际采集 的 遥控作业 ， 随着水 下机器人总体技术 的发展 ， 利用 Ｕ ＭＳ进行水 于 Ｕ ＭＳ Ｖ
学 出版社 ，９ ８ １９
５ 刘宏伟． 基于虚拟样机技术 的机器人运 动学研 究［ｊ Ｊ． 机械设计 与制造 ，
２ ０ （） １４ １６ ０ ９ ５ ：９ ～ ９
参考文 献
械设计与制造 ，０ ９７ ：９～ ９ ２ ０ （ ）１ ５ １７ ２ 潘春萍， 盖永军 ， 王勇亮 ． 并联机器人响应幅值增 益的非线性校Ｉ ［３ Ｅ Ｊ． 长
第 ３期 ２ １ 年 ３月 ０１
文章编号 ：０ １ ３ ９ （ ０ ）３ ０ ６ — ３ １０ — ９ ７ ２ １ ０ — ２ ５ ０ １
机 械 设 计 与 制 造
Ｍａ ｈ ｎ ｒ Ｄｅ ｉ ｎ ｃ ｉｅｙ ｓｇ ＆ Ｍａ ｆ ｃｕ ｅ ｎｕ ａ ｔ ｒ ２６ ５
基 于形 态 图的 Ｕ ＭＳ水 下三 维 目标 识 别 水 Ｖ
Ｒａ ｉ ｃ ｉ ｉｇ １ ８ ４２ ～ ３ ｐｄＭａ ｈｎｎ ， ９ ９： ３ ４ ４
２６ ６
公丕亮等 ： 于形态图的 Ｕ Ｍ 基 Ｖ Ｓ水下三维 目 标识别
第３ 期
２局部特征及形态 图
２１基 于局部 特征 的 目标识 别 ．
三维视觉下的目标识别与位姿估计方法
三维视觉下的目标识别与位姿估计方法
王青;贾秀海;叶明露;王启宇;盛晓超
【期刊名称】《西安工程大学学报》
【年(卷),期】2022(36)1
【摘要】为了提高遮挡环境下三维目标点云的识别率,提出将聚类视点特征直方图(clustering viewpoint feature histogram,CVFH)算法与方向特征直方图(signature of histograms of orienTations,SHOT)算法相结合的特征融合识别(CV-SHOT)算法。
利用CVFH特征对分割的场景点云进行快速粗识别,提取相似目标点云SHOT特征并获得模型-场景对应点集,通过引入3D霍夫投票机制对场景目标进行精确识别并获得点云目标初始位姿。
基于迭代最近点(iterative close point,ICP)算法实现目标精确定位以及位姿估计并搭建实验环境,测试单物体场景以及多物体部分遮挡场景。
结果表明:CV-SHOT算法识别率达到90%以上,与传统的点云识别算法相比,识别率明显提高、鲁棒性更强,可对室内复杂场景目标进行有效识别与位姿估计。
【总页数】9页(P85-93)
【作者】王青;贾秀海;叶明露;王启宇;盛晓超
【作者单位】西安工程大学机电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种旋翼式无人机的视觉着陆位姿估计方法
2.一种基于视觉的无人机自主着陆位姿估计方法研究
3.一种非结构环境下目标识别和3D位姿估计方法
4.基于直接法视觉里程计与IMU融合的位姿估计方法
5.基于视觉的门把手位姿估计方法研究
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三维目标检测
三维目标检测三维目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是通过分析图像和点云数据，检测和识别三维环境中的物体。
与传统的二维目标检测相比，三维目标检测需要额外考虑物体在空间中的位置和姿态，具有更高的难度和复杂性。
三维目标检测的应用范围广泛，包括自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域。
其中，在自动驾驶领域，三维目标检测可以帮助车辆感知周围的障碍物和行人，从而避免事故发生，提高交通安全性。
在三维目标检测中，常用的数据来源包括图像和点云。
图像是最常见且易于获取的数据类型，通过图像可以获取物体的外观特征。
而点云是由激光雷达等传感器获取的，可以提供物体的三维坐标信息。
将图像和点云相结合，可以得到更全面和准确的三维环境信息。
三维目标检测主要包括物体检测和物体识别两个步骤。
物体检测是指在三维场景中，通过使用检测器来定位和检测场景中的所有物体。
常用的物体检测方法包括基于深度学习的方法和基于传统算法的方法。
其中，基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等网络结构，通过训练数据来学习物体的特征表示。
基于传统算法的方法通常使用特征提取和模型拟合等技术，通过提取物体的形状、纹理等特征来进行检测。
物体识别是指在检测到物体后，对其进行进一步的分类和识别。
常用的物体识别方法包括基于模型的方法和基于深度学习的方法。
基于模型的方法通过使用预定义的物体模型和特征匹配等技术，来进行物体识别。
基于深度学习的方法则通过训练数据来学习物体的特征表达能力，并通过使用卷积神经网络等网络结构来实现物体的识别。
三维目标检测的研究面临着许多挑战和困难。
首先，三维环境中的数据维度较高，并且存在着大量的噪声和不确定性。
其次，三维目标检测需要解决物体在空间中的遮挡、投影和尺度等问题。
此外，三维目标检测的计算复杂度较高，对计算资源的要求较高。
综上所述，三维目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其可以帮助实现自动驾驶、机器人导航等应用。
遥感图像三维目标多视点建模识别方法
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遥感 图像 三维 目标多视 点建模 识别 方法
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的 知 识 和 人 类 视 觉 感 知 经 验 ， 成 一 般 约 束 模 型 ； 动 视 觉 形 主
单目3d目标检测 算法流程
单目3d目标检测算法流程1.引言1.1 概述单目3D目标检测是一种利用单个摄像机进行目标检测和分析的技术。
传统的2D目标检测方法主要依靠图像中目标的2D视觉特征进行识别和定位，而单目3D目标检测则通过获取目标的三维空间信息，实现对目标的更精确的检测和定位。
单目3D目标检测算法流程主要包括两个关键步骤：算法原理和数据预处理。
首先，通过算法原理的研究和设计，可以实现对目标的三维形状和位置的推测和估计。
其次，数据预处理是为了提高算法的准确性和鲁棒性，包括图像的去噪、滤波、图像增强等操作，以及对目标的特征提取和描述。
这些步骤的有效组合可以实现对单目图像中目标的精确检测和定位。
单目3D目标检测在实际应用中有广泛的应用前景，例如机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。
通过利用单目摄像机进行目标检测，无需使用特殊设备或传感器，大大降低了系统成本和复杂性。
因此，单目3D目标检测算法的研究和应用具有重要的意义。
在本文中，我们将详细介绍单目3D目标检测算法流程的各个步骤，并进行深入的探讨和分析。
通过综合运用算法原理和数据预处理技术，我们可以得到精确的目标检测结果，并为后续的目标识别和跟踪提供基础。
本文的研究将为单目3D目标检测领域的进一步发展和应用提供有益的借鉴和指导。
1.2文章结构文章结构部分的内容可包括以下几个方面：1.2 文章结构本文共分为三个章节，分别是引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对单目3D目标检测进行概述，介绍其在计算机视觉领域的应用和重要性。
同时，我们还会明确文章的目的和意义，以及为读者提供预期的阅读内容。
在正文部分，我们将详细介绍单目3D目标检测算法的流程。
首先，我们会阐述该算法的原理和基本概念，强调其在三维物体检测和定位方面的优势。
接着，我们会详细描述数据预处理的步骤，包括图像采集、去噪、标定等。
此外，我们还会提及相关的技术和方法，以及它们在算法流程中的应用。
在第二章的另一个要点2中，我们会进一步探讨单目3D目标检测算法中的其他重要内容。
动态特征空间和三维运动目标的智能递推识别方法
增刊红外与激光工程：光电信息处理技术(摘要)335
动态特征空间和三维运动目标的智能递推识别方法
张天序，翁文杰，冯军
(华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室，湖北武汉430073)
摘要：在实际成像条件下，运动中的三维目标，其投影形状(s i m oue仕e)是变化的，因而其可识别性也处于变动中。
为了应对这类困难情况，本文定义了模式的动态特征空间和模式的动态可识别性等概念。
提出了处理三维目标运动图像序列的多尺度智能递推识别方法(M usⅡi R)。
构造了一种混合神经网络和逻辑决策模块的智能识别器，B P神经网和R B F网用作识别器的基本构成单元。
在训练阶段，该识别器使用目标的多尺度二值特性视图模型的规则矩不变量为样本特征向量。
在识别阶段，算法在递推识别序列目标图像过程中，充分利用了目标姿态不会突变以及有关成像过程的合理约束，达到了提高识别率目的。
关键词：三维目标识别；运动目标识别；动态特征空间；动态可识别性；计算机视觉；模式识别。
三维目标分类法
三维目标分类法三维目标分类法是一种将物体分为不同类别的方法，它基于物体的三维形状和结构特征。
这种分类方法在计算机视觉、机器人技术和模式识别等领域得到了广泛应用。
本文将介绍三维目标分类法的基本原理和常见的分类算法。
一、三维目标分类的基本原理三维目标分类是指根据物体的三维形状和结构特征将其分为不同类别。
三维形状和结构特征包括物体的几何形状、表面纹理、颜色分布等。
通过对这些特征的提取和分析，可以将物体进行分类。
二、三维目标分类的常见算法1. 基于特征匹配的分类算法：这种算法通过提取物体的几何形状和纹理特征，然后将其与已知类别的模板进行匹配，从而实现分类。
常用的特征包括形状描述子、表面纹理特征等。
2. 基于机器学习的分类算法：这种算法通过训练样本集，学习物体的分类规律，然后使用学习到的模型对新的物体进行分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
3. 基于深度学习的分类算法：这种算法利用深度学习网络对物体的三维形状和结构特征进行学习和提取，然后使用学习到的模型对新的物体进行分类。
常用的深度学习网络包括卷积神经网络、循环神经网络等。
三、三维目标分类的应用领域1. 机器人技术：三维目标分类可以帮助机器人识别和分类周围的物体，从而实现对环境的感知和理解。
这对于机器人进行自主导航、抓取物体等任务非常重要。
2. 计算机视觉：三维目标分类可以应用于图像和视频的分析，实现对物体的自动识别和分类。
这对于图像检索、视频监控等应用具有重要意义。
3. 模式识别：三维目标分类可以应用于模式识别领域，实现对不同类别物体的自动分类。
这对于语音识别、手写字符识别等任务非常有用。
四、三维目标分类的挑战和未来发展1. 多样性：物体的形状和结构具有很大的多样性，这给三维目标分类带来了挑战。
如何提取和描述不同物体的特征，是目前研究的重点之一。
2. 鲁棒性：三维目标分类在不同环境和光照条件下的鲁棒性是一个难点。
如何提高分类算法的鲁棒性，是未来研究的方向之一。
《面向自动驾驶场景的三维目标检测算法研究与应用》范文
《面向自动驾驶场景的三维目标检测算法研究与应用》篇一一、引言自动驾驶技术作为当今人工智能领域的热门话题，已成为国内外研究的重要方向。
在自动驾驶技术中，三维目标检测是关键技术之一，其能够实现对周围环境的准确感知和识别，为自动驾驶车辆提供决策支持。
本文将针对面向自动驾驶场景的三维目标检测算法进行研究，并探讨其应用。
二、三维目标检测算法概述三维目标检测算法是利用传感器数据，如激光雷达（LiDAR）和摄像头等，对周围环境进行感知和识别，从而实现对目标物体的三维定位和分类。
该算法在自动驾驶领域中具有重要意义，可以有效地提高自动驾驶车辆的安全性、稳定性和可靠性。
目前，主流的三维目标检测算法包括基于点云的方法、基于体素的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法具有较高的准确性和鲁棒性，在自动驾驶领域得到了广泛应用。
三、面向自动驾驶场景的三维目标检测算法研究针对自动驾驶场景的特点，本文提出了一种基于深度学习的三维目标检测算法。
该算法主要分为两个阶段：特征提取和目标检测。
在特征提取阶段，我们利用深度神经网络对传感器数据进行特征提取。
针对点云数据，我们采用PointNet等网络结构进行特征提取；针对图像数据，我们采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
在特征提取过程中，我们采用跨模态融合的方式，将点云数据和图像数据进行融合，以提高目标的识别精度。
在目标检测阶段，我们采用基于区域的方法（如Faster R-CNN等）进行目标检测。
我们首先将传感器数据进行预处理和标注，然后利用神经网络对目标进行分类和定位。
为了进一步提高算法的鲁棒性，我们采用多尺度、多视角的预测方式，实现对目标的全面检测。
四、算法应用该三维目标检测算法在自动驾驶场景中具有广泛的应用价值。
首先，它可以实现对周围环境的准确感知和识别，为自动驾驶车辆提供决策支持。
其次，它可以提高自动驾驶车辆的安全性、稳定性和可靠性，减少交通事故的发生率。
此外，该算法还可以应用于无人驾驶汽车、无人配送等领域，推动智能化交通的发展。
三维目标检测算法
三维目标检测算法引言三维目标检测是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向之一。
它的目标是从三维场景中对目标进行精确和准确的识别和定位。
三维目标检测算法在无人驾驶、智能交通系统、机器人导航等领域有着重要的应用价值。
本文将详细探讨三维目标检测算法的原理、方法和应用。
三维目标检测算法概述三维目标检测算法的核心任务是从三维场景中检测出目标的位置和姿态，并对其进行分类。
相比于传统的二维目标检测算法，三维目标检测算法能够提供更加准确和精确的定位信息，从而能够更好地理解和解释三维场景。
传感器与数据获取在三维目标检测算法中，传感器起着至关重要的作用。
常用的传感器包括激光雷达、相机和雷达等。
激光雷达能够提供高精度的距离和深度信息，而相机能够提供丰富的视觉信息。
雷达可以通过测量目标的回波信号来获取目标的位置和速度信息。
融合这些传感器数据可以提高目标检测算法的性能和鲁棒性。
三维目标检测算法原理三维目标检测算法的原理主要包括目标表示、特征提取和目标分类三个步骤。
目标表示目标表示是三维目标检测算法的关键步骤之一。
通常，目标可以被表示为点云、三维包围盒或多边形等形式。
点云是由激光雷达或相机采集到的一系列离散的点构成。
通过对点云进行处理和分析，可以提取目标的特征信息。
特征提取是三维目标检测算法的另一个重要步骤。
通过对目标点云或图像进行处理，可以提取出与目标形状、纹理和颜色等相关的特征。
常用的特征提取方法包括形状描述子、纹理特征和颜色直方图等。
目标分类目标分类是三维目标检测算法的最后一步。
通过训练分类器，可以将目标点云或图像与预定义的目标类别进行匹配。
常用的目标分类方法包括支持向量机、深度学习和随机森林等。
三维目标检测算法方法三维目标检测算法可以分为基于几何的方法和基于深度学习的方法两大类。
基于几何的方法基于几何的方法主要利用点云的几何特征进行目标检测。
常用的方法包括基于投影的方法、基于聚类的方法和基于模型匹配的方法。
基于投影的方法通过将点云投影到二维图像平面进行目标检测。
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。
三维目标检测算法
三维目标检测算法三维目标检测算法是一种用于从给定的3D点云数据中检测和识别目标的技术。
它可以应用于自动驾驶、机器人技术、环境感知等领域。
本文将介绍几种常见的三维目标检测算法。
1. VoxelNet算法：VoxelNet是一种基于三维点云的目标检测算法，它将点云数据转换成体素化表示，然后通过卷积神经网络进行处理。
VoxelNet算法首先将点云数据划分成三维体素网格，并将每个体素内的点云信息编码成一个特征向量。
然后，这些特征向量经过多层卷积神经网络进行处理，最后输出目标的位置和类别信息。
2. PointPillars算法：PointPillars是一种基于点云数据的三维目标检测算法，它采用了一种特殊的编码方式来处理点云数据。
PointPillars算法首先将点云数据投影到一个二维的平面上，然后通过卷积和全连接网络提取特征。
最后，通过回归网络预测目标的位置和类别信息。
3. Frustum-PointNet算法：Frustum-PointNet是一种将图像和点云数据结合起来进行目标检测的算法。
它首先从图像中检测出目标的二维边界框，然后根据边界框在点云数据中提取对应的三维区域（frustum）。
Frustum-PointNet算法将这些三维区域中的点云数据作为输入，通过PointNet网络进行处理，最后输出目标的位置和类别信息。
4. AVOD算法：AVOD（Aggregate View Object Detection）是一种通过融合多个视角信息进行目标检测的算法。
它首先将点云数据投影到多个二维平面上，并将每个平面上的点云数据输入到一个单独的2D目标检测器中。
然后，通过将这些2D检测结果转换到三维空间，从而获得最终的目标位置和类别信息。
这些算法是当前常见的三维目标检测算法，它们通过不同的方式对点云数据进行处理，从而实现目标的检测和识别。
同时，这些算法也面临着一些挑战，如点云数据的不规则性、数据量大等问题。
对新课程三维目标的概念辨析与测评建议
1．能认读所学词语； 2．能根据拼读的规律，读出简单的单词； 3．能读懂教材中简短的要求或指令； 读 4．能看懂贺卡等所表达的简单信息； 5．能借助图片读懂简单的故事或小短文，并养成按意群阅读的习惯； 6．能正确朗读所学故事或短文。
对新课程三维目标的概念辨 析与测评建议
新课程关于三维目标的阐述 三维目标的内涵与结构 对三维目标测评的建议
一、新课程关于三维目标 的阐述
《基础教育课程改革纲要》 学科课程标准
《基础教育课程改革纲要》
“国家课程标准是国家管理和评价课程的基 础，也是教材编写、教学、评估和考试命 题的依据。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 价值观等方面的基本要求，规定各门课程 的性质、目标、内容框架，提出教学和评 价建议。”
情感态度价值观是由情感、行为（态度） 和认知（价值观）三个部分组成的有机整 体。
情感 行为 认知 情感态度价值观
知识与技能
过程与方法
事物
（四）如何实现三维目标的整合
基于“事物/现象”的整合 基于“测试”的整合
1、基于“事物/现象”的整合
情感态度价值观
AO
AK
AP
事物/现象
KO
PO
知识与技能
AO
AK
AP
KO
能说出组成日光的7 种不同的色光。
PO
PK
根据提示进行实验， 证明日光是由7种不同 的色光组成的。
No problems cannot be solved between friends.
多视点识别三维运动目标新方法
第21卷第4期1999年7月机器人 R OBOT Vol.21,No.4 J uly,1999文章编号:1002-0446(1999)04-0241-08多视点识别三维运动目标新方法栾 新 朱铁一(青岛海洋大学计算机系 266003)摘 要:本文讨论了从多视点识别三维运动目标问题.该方案基于对连续输入的二维图像聚类,构成三维目标的特征视图和转移矩阵,利用极-对数坐标变换(L PM)和离散付立叶变换(D FT)提取出与目标二维特征视图的位置、比例和旋转无关的特征向量.A RT-2模型作为目标特征信息的存储器和分类器.实验中对A R T-2神经网络进行了改进,取得了满意的结果.关键词:神经网络;目标识别;特征视图中图分类号: T P24 文献标识码: A1 引言神经网络方法具有两个特点.第一,神经网络的结构是并行且相互连接的,神经元之间的连接在整个系统的函数中起着重要的作用.第二,在为解决一个问题而建立一个系统时,神经网络是采用启发式的学习过程代替精确的计算编程.也就是说,一个神经网络应具有代表数据,也叫训练数据,以及一些可推导出数据规则的学习过程.每个神经元中的传送函数的修正是根据训练数据集通过实验确定的,使得输出目标最大.神经网络的使用有两个阶段,即学习阶段和执行阶段.在学习阶段,网络按一定的程序从训练集中取数据作为网络输入,并且通过调整连接权值来完成需要的分类任务.在执行阶段,神经网络从外部世界获取数据并将其分类到相应的输出结点.采用自适应谐振理论(A RT)模型,它是Carpenter和Grossberg提出的[1].该模型是非监督聚类、学习,可实现按任意序列输入的模拟信息的自组织分类.这个特点使得自适应模式识别很容易应用于广泛的大信息源和大数据库的自适应处理问题中.在机器视觉系统中,三维目标的表示和识别是重要问题.目前有两种方案解决这个问题,一种方法是基于模型的目标识别.这种方法通常在实际和一般的环境中表现出很差的识别能力,且很难应用于新的环境中[2].另一种方法是从三维目标的二维图像或多视点所获取的图像来完成识别任务[3～5].显然这种方法是合理的,与人类的视觉识别机制有一定的相似之处.这种识别方案的成功与否取决于对目标二维方面图的特征提取策略.随着视觉不变量理论的出现和人工神经网络模型在图像处理和识别领域中的应用,以目标运动过程中多个特征方面图进行目标的识别显示出巨大的潜力[6,7].2 人工神经网络2.1 ART-2神经网络ART-2神经网络是Carpenter和Gr ossberg提出的自适应谐振理论(ART)的模型.该模 收稿日期:1998-10-12图1 典型的AR T -2结构型是非监督学习、聚类,可以完成对任意顺序输入的模拟向量的模式分类.A RT -2神经网络的结构如图1所示.ART -2神经网络的算法可描述如下:(1)F 1场中z j =x j +au j ;q j =z j e + Z ;v j =f (q j )+b f(s j ),u j =v j e + V ;s j =P j e + P;P j =u j +M -1i =0g (y i )w 1ji (2)F 2场中 t i = N -1j =0w ij p j ;y I =1(t I =m ax (t i ,i =0…(M -1))),y i =0(i ≠I )这里 ・ 是求向量的范数运算,e 是一个正的小实数(0<e 1).(3)LT M 等式自顶向下:W ′ji (k +1)=W ′ji (k )+g {y i (k )}{p j (k )-W ′ji (k )}i =0-(M -1),j =0-(N -1)自底向上:W ij (k +1)=W ij (k )+g {y i (k )}{p j (k )-W ij (k )}i =0-(M -1),j =0-(N -1)(4)重置等式r j =(u j +ep j )/(e + V +e p )若 R <p (0<p <1),F 2重置.p 为警戒参数.通常,在(1)、(2)、(3)和(4)中的参数取值如下:a =b =10c =0.1d =0.9g (y i )=d 0 i =I i ≠I f (x )=2 x 2/(x 2+ 2)x 0≤x ≤ x >0=1N,N 是向量维数2.2 ART -2神经网络的改进任何一种神经网络模型,其记忆功能都是通过网络中结点间连接权值来体现的,ART -2神经网络也不例外.在ART -2神经网络中,LTM 的自顶向下和自底向上的记忆权值,其数目随着输入模式的增加、新类型的不断建立而增多.同时各权值将作一定调整,从而体现新模式的特征,即所谓模式信息融合.当然,LT M 中的原有信息将减少.神经生理学家的研究表明,在人脑细胞反复经受某个对象刺激而保持连续兴奋的时候,只有这种刺激达到一定强度后,脑细胞才会留下“记忆痕迹”.这个机制在神经网络中可以通过迭代来实现.正如人的记忆过程一样,对新见到的目标,总是在记忆中搜索,若有与其类似的目标,则根据异同程度,在原有记忆基础上加以记忆.否则,作为一个特殊的目标加以记忆.从神242 机 器 人1999年7月经网络角度来讲,输入的模式之所以选中某一个输出结点的类别,正是由于该网络中已存有输入模式的部分信息(知识).含有信息的多少体现为相似的程度.因此,对所有的输入模式都采用相同的学习方法是没有必要的.基于上述分析,对ART-2神经网络作如下改进:(1)网络中的F 1场、F 2场间的LTM 权重系数的学习采用迭代策略,使得新学习的信息充分地融合于网络中.迭代次数采用动态管理机制,尽量减少信息的冗余.迭代次数采用递减方式.在实验中发现,步长为2或3时效果很好.(2)F 2场中每个输出结点中开辟一个新的记忆单元,用以存放本结点权系数调整的迭代次数.经实验表明,其初值选取在15-20间的整数效果最佳,清0后再重新置为初值.(3)调整子系统采用双警戒:匹配警戒参数p 1和学习警戒参数p 2(0<p 1<p 2<1).重置原则为: R <p 1时, F 2场需重置.P 1< R <p 2时,F 2场中结点被选中,网络进入学习状态.R >p 2时,F 2场中结点被选中,网络保持不变.3 三维运动目标识别特征的选择与提取在模式识别中至关重要.要识别一个三维目标,一定要获取目标所特有的关键特征.三维目标可以利用一种图形结构来表示,该结构包括目标的特征方面图和它们之间的拓扑联系,目标的形状便是一种几何结构.通过对目标形状的分析发现,相似的目标具有相似的形状.在一般的情形下,形状虽然不能包含目标的全部信息,但它足以支持视觉任务的完成[8].一些三维目标具有相似的方面图,例如长方体和立方体可能有相同的特征视图(可能都有一个正方形作为一个侧面),还有一些不同类型的飞机,具有极其相似的方面图(例如F -16战斗机和F -18战斗机).但是特征方面图间的拓扑关系却是不同的,即不同的目标具有不同的拓扑结构.3.1 三维目标表示结构的定义三维目标的方面图表示,是指具有如下结构特点的图形结构:・图形结构中的每一个结点代表三维目标的一个特征视图,这个特征视图是一个可在其视点及视点周围最大范围内所见到为相同(或相似,聚为一类)的特征视图的一个代表.・图形结构中的每一条弧线代表一个视点转移,它只发生在两个相邻的且具有不同特征视图的视点集的边缘处.・目标的每一个视图,在图形结构中都有一个结点与之相对应,并且是唯一的.・每一个视点间的转移,在图形结构中都有一条弧与之相对应,并且是唯一的.根据上述定义,我们可以得出一个较为理想的目标特征视图表示结构,如图2所示.显然,这种表示结构中包含三维目标的拓扑信息,结点因拓扑位置的不同而相区别.因此,不同的可见边、顶点,在该结构中确定一个不同的结点.结点间的弧与一个可见拓扑结构的变化相对应.这种结构表示,既使一个简单的正方体,也要比图2复杂、细致得多.3.2 极-对数坐标变换和离散付立叶变换极-对数坐标变换是一种坐标变换模型,它是基于神经生理学家对人类视觉的研究,模拟人眼与大脑皮层间的映射结构而提出的一种模型[9].它体现了人类视觉的工作方式,并将输入图像转换为一个新的几何结构.当变换的中心与旋转和比例变换的的中心重合,经极-对数坐243第21卷第4期栾 新等: 多视点识别三维运动目标新方法图2 理想状态方面图表示标变换,目标的旋转将变为垂直方向的平移,比例变换将变为水平方向的平移.极-对数坐标变换规则如图3(a )所示.通常,选择三维目标的二维方面图的质心作为坐标变换的中心.极-对数坐标变换的方程如下:W =ln(Z )=u +j v =ln(r )+jU =K u ×ln(r /r min);v =K v ×arctg (y /x )r =x 2+y 2上式中,复数W 和Z 分别代表图像空间和特征空间.经极-对数坐标变换后,笛卡尔坐标系(W -平面)中的点(x ,y )在极-对数坐标系(Z -平面)中坐标为(u ,v ).K u 、K v 是两个比例因子,其取值与输入图像的分辨率有关:对N ×N 的图像,K u =(N 一1)/ln (r max /r min ) K v =N /2半径r min 与目标的复杂程度有关,取值为1～5间的整数.由上述原理和公式容易看出,输入图像旋转、比例变换,经极-对数坐标变换表现为输出图像在垂直和水平方向的平移变化.这种特性也被称为与位置、比例及旋转无关的特性.严格地讲,这里的比例变化无关性是指目标比例变化后,其极-对数坐标变换结果的主要边缘不变,它与目标的轮廓相对应.提取极-对数坐标变换后在W -平面中的主要边缘,它只是比例不变的,还将随着目标的旋转变换作垂直方向上的“周期性”的平移.如果采用相关匹配来测量目标的旋转或识别,将需要大量的运算.因此,离散付立叶变换用来处理所提取的主要边缘.离散付立叶变换的结果是一个一维向量,其与原图像中的目标旋转无关,当然也与比例变换无关.目标轮廓的特征提取过程可分为四步,如图3(b )所示.首先利用矩方法计算出变换的中心,然后在中心的周围进行极-对数坐标变换,提取变换后的主要边缘,最后对其进行离散付立叶变换,取得结果的幅值,这图3(a )极对数坐标变换 图3(b)极对数坐标变换提取特征的4个过程个一维向量便是识别过程所用的特征.4 实验实验环境为待识目标已知,以单目摄像机获取已知目标的各角度图像,经ART-2神经网244 机 器 人1999年7月络进行训练生成特征方面图类,结合各特征方面图的邻接(转移)关系,建立目标的机内表示.识别时,三维目标在视觉范围内运动,系统便可以对其进行识别.实验中采用三类飞机模型作为识别对象.学习过程中,使3种飞机模型分别在摄像机前作三维运动,在ART -2神经网络中共建立26个输出类.每个飞机模型包含至少10个输出类别,而且每个输出结点至少属于一种飞机模型.3种飞机模型的特征方面图分别如图4(a )、图5(a )、图6(a )所示.特征方面图之间的联系分别示于图4(b )、图5(b )、图6(b ).方面图之间的连接权值取为(0.7)n -1.这里n 是两个方面图之间相互连接的最少边数.3个飞机模型的方面图之间的转移矩阵分别示于图4(c)、图5(c)、图6(c)中.表1中为图4(a)、图5(a )、图6(a)中所示的特征方面图在ART -2神经网络中的聚类结果.(a) 特征视图 (b)方面图(c)转移矩阵图4 模型A的信息(a) 特征视图 (b)方面图图5245第21卷第4期栾 新等: 多视点识别三维运动目标新方法(c)转移矩阵图5 模型B的信息(a) 特征视图 (b)方面图(c )转移矩阵图6 模型C的信息图7 实验结果表1 模型A ,B,C 的特征是图的聚类结果246 机 器 人1999年7月图7(a )、图7(b)、图7(c)给出了一些输入该系统待识别的序列图像.表2、表3、表4是相应的结果.从这些结果可以看出,该系统可以对已学习的三种类型的飞机进行正确的识别,同时对一些学习过程中未见过的方面图仍能正确分类并学习,丰富系统的知识.例如在图8(c)中的方面图X 1,被识别为模型C 的某一方面图(X 1在ART -2中与第23输出类相对应),但结果表明该序列是模型B 的一个子序列.识别结束后,模型C 的信息被加人到ART -2神经网络中,也就是说,X 1具有二义性,它既是模型B 的特征方面图,又是模型C 的某一方面图.模型B 和模型C 的转移矩阵也将作一定的修改.5 结论在本文中所给出的三维运动目标识别策略,以ART -2神经网络作为信息的存储器和处理中心,不仅能够正确识别已学目标,而且利用ART -2神经网络的自适应性,解决了三维运动目标运动不确定性所引起的学习困难问题.改进的ART-2神经网络的工作方式更接近人脑的工作机制,表现出很好的学习和识别能力.参 考 文 献1 Carpenter G A ,Gros sberg S .ART -2:Self -Or ganiz ation of S table Category Recognition C odes for Analog Input Patter ns ,Applied Optics ,1987,26(25):4919-49302 Chin R ,Dyer C .M odel -Bas ed Recognition in Robot Vision .Computer S urv ,1986,18:67-1083 Low e D G .3D Object Recognition from 2D Im age ,Ar tificial Intelligence ,1987,314 S eibert M ,W axm an A M .Adaptive 3D Object Recognition from M u ltiple View s .IEEE Trans ,Pattern An alys is and247第21卷第4期栾 新等: 多视点识别三维运动目标新方法248 机 器 人1999年7月M achin e Intelligence,1992,14(7):107-1245 Liu C H,T sai W H.3D C urved Object Recognition from M ultiple2D Camera Views.C VGIP,1990,50:177-1876 Steven F Kimball.Aircr aft Silhouette Iden tification U sing a Neural Netw ork Clas sifier w ith S cale and Rotation Invariant Features,M as ter Th esis.U nivers ity of N H USA,19867 M und y J L,Zis sermanA.Geom etric Invarian ce in Computer Vis ion.th e M IT press,19928 Peter J Van Otter loo.A Contour-oriented Approach to Sh ape Analysis.Prentice Hall,19919 M es sner R A.An Image Processin g Architecture for Real Tim e Gen eration of Scale an d Rotation In variant Patter ns.1985,CVGIP(3):50-60THE NEW METHOD OF RECOGNIZING THREE-DIMENSIONAL MOVING OBJECT FROM MULTIPLE VIEWLUAN Xin ZHU Tieyi(De p ar tment of Comp uter S cie nce,Ocean Univ ersity of Qing dao,266003) Abstract:T his paper addr esses the pr o blem o f r eco gnizing thr ee-dimensional(3D)mo ving object fr om mult iple views.I t is based o n t he2D pr ocessed fr ames of a video sequence w hich ar e cluster ed into view categ or ies called feature aspects o f the object and t heir tr ansit ions.L og-polar mapping(L M P)a nd Discr ete Fo urier T r ansfo rmat ion(DF T)are used for g etting the posit ion,scale and ro tation inv ariant featur e vecto rs of2D char acter istic v iew s.A RT-2mo del is used as memo ry and classifier o f t he feature infor mation o f the object.Impr oved A RT-2neura l netw or k is used in ex per iment,and the r esults ar e sat isfactor y. Key words:N eur al net wo rk;object r ecog nitio n;featur e a spect作者简介: 栾 新:女工学博士副教授.研究领域:计算机视觉、模式识别、人工智能. 朱铁一:男,工学博士,工程师.研究领域:计算机视觉,机器人运动规划.。
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• 重叠和复杂背景情况下都有较好的稳健性 • 局部图像区域的选择和基于这些区域的特征计算
基于局部特征匹配的方法
• 感兴趣点检测器和描述子
– – – – 基于 Harris 角点检测器的方法 基于局部直方图的描述子 基于几何区域和基于强度区域的方法 应用于宽基线立体视觉复性比较了检测到的点，在给定场景下各种视角变 化情况下的不同图像的几何稳定性。 – 信息内容测量了一个感兴趣点的独特性。独特性基于 局部灰度值描述子的似然性，在所有观察到的点中的 描述子进行计算。
基于局部特征匹配的方法
• 比较结论：
– Harris 角点检测器的性能稍稍优于其他检测器; – 描述子的优劣和感兴趣点检测器无关，SIFT 描 述子性能最好，导向滤波器其次，推荐使用维 度较低的导向滤波器; – 不存在对所有场景类型和所有图像变换类型都 最优的一种检测器。为了获得最好的性能，可 尝试同时使用多种检测器。
三维目标识别方法
常见研究思路
• • • • • 基于模型或几何的方法 基于外观或视图的方法 基于局部特征匹配的方法 光学三维目标识别 基于深度图像的三维目标识别
基于模型或几何的方法
• 从输入图像数据中得到物体描述，并与模型描述 进行匹配，以达到对物体进行识别及定位目的。
– – – – 模型产生：CAD方法、传感器产生法 目标描述：基于不变性特征法、表面模型法 模型描述：同上 模型匹配：距离法、最小二乘匹配法及树匹配法
• 运算量大、不适用复杂背景、物体间遮挡、噪声 干扰等环境
基于视图的方法
• 步骤：
– 首先，通过不同光照条件和三维物体在二维图 像中呈现出的不同姿态，来自动地学习物体的 表示或训练系统； – 然后，在一幅未知的二维图像中判断是否存在 目标物。
• 对重叠较为敏感，需要较好的图像分割。 • 关键：如何准确有效地用多个视角图像来 描述一个物体。图像/特征
光学三维物体识别
• 基于光学运算实现的模式识别，主要是对 图形或图像类对象进行描述、分类和识别。 • 国外有采用相移数字全息和整体图像进行 三维物体识别的报道，但主要是进行计算 机模拟，未实现实时识别，限制了在实际 中的应用。
基于深度图像的三维物体识别
• 一般使用激光相机来获取三维物体的深度 数据，可得到精确的表面描述，但设备较 为昂贵，基于深度数据的方法计算量也较 大。
基于局部特征匹配的方法
• 从物体的图像中学习并构造物体的模型，同时提 取局部图像块的特征用于匹配。
– 在无需人工干预的情况下，从训练视图中自动地学习 构造出物体的表示
• 通过改变视角, 检测得到视图中三维物体的局部区域 • 通过局部测量计算得到不变量来表示物体
– 识别阶段，测试视图也按照同样的方式构造物体的表 示。 – 识别问题=从测试视图和数据库里的训练视图中，搜索 有相似区域的几何一致性的集合。