Objektum szegmentálás és osztályozás 3D-s távolsági kamerával

Ez a cikk egy 3D-s távolsági kamerát használó látórendszert javasol a jelenet szegmentálására és a gyalogosok osztályozására. A rendszer felismeri és szegmentálja az előtérben lévő objektumokat, megméri a kamerától való távolságukat, és gyalogosokra és nem gyalogos akadályokra osztályozza őket. A távolság- és intenzitásképek kombinálása lehetővé teszi a gyors és pontos objektumszegmentálást, és hasznos navigációs támpontokat ad, például a közeli objektumok távolságát és típusát, valamint a talajfelszínt. A javasolt megközelítésben a 3D-s távolsági képet hisztogram-feldolgozással és mean-shift klaszterezéssel szegmentáljuk. A talajfelszínt a háromdimenziós térben a normális vektorának becslésével detektáljuk. Ezután Fourier- és GIST-deszkriptorokat alkalmazunk minden egyes észlelt régióra az alak- és textúrajellemzők kinyerése érdekében. Végül támogató vektor gépeket használunk az objektumok osztályozására; ebben a tanulmányban a gyalogos és nem gyalogos régiók megkülönböztetésére összpontosítunk. A javasolt rendszer teljesítményét két adatkészlettel értékeljük. Az egyik, a tárgyak szegmentálására és a gyalogosok osztályozására szolgáló adathalmazt mi magunk szereztük egy 3D-s távolsági kamera segítségével; a másik egy nyilvános RGB-D adathalmaz az emberek felismerésére. A kísérleti eredmények azt mutatják, hogy a javasolt rendszer kedvezően teljesít néhány létező szegmentálási és jellemző-kivonási megközelítéshez képest.

Leave a Reply

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.