Segmentarea și clasificarea obiectelor cu ajutorul unei camere de distanță 3-D

Acest articol propune un sistem de viziune care utilizează o cameră de distanță 3-D pentru segmentarea scenei și clasificarea pietonilor. Sistemul detectează și segmentează obiectele din prim-plan, măsoară distanțele acestora față de cameră și le clasifică în pietoni și obstacole non-pietonale. Combinarea imaginilor de distanță și a imaginilor de intensitate permite o segmentare rapidă și precisă a obiectelor și oferă indicii utile de navigare, cum ar fi distanța și tipul obiectelor din apropiere și suprafața solului. În cadrul abordării propuse, o imagine de distanță tridimensională este segmentată folosind procesarea histogramei și gruparea cu deplasare medie. Suprafața solului este detectată prin estimarea vectorului său normal în spațiul 3D. Descriptorii Fourier și GIST sunt apoi aplicați pe fiecare regiune detectată pentru a extrage caracteristicile de formă și textură. În cele din urmă, mașinile cu vectori de suport sunt utilizate pentru a clasifica obiectele; în această lucrare ne concentrăm pe diferențierea regiunilor pietonale și ne-pietonale. Performanța sistemului propus este evaluată cu două seturi de date. Un set de date pentru segmentarea obiectelor și clasificarea pietonilor este achiziționat de noi cu ajutorul unei camere de distanță 3D; celălalt este un set de date RGB-D public pentru detectarea persoanelor. Rezultatele experimentale arată că sistemul propus are performanțe favorabile în comparație cu unele abordări existente de segmentare și extragere a caracteristicilor.

Leave a Reply

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.