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Multiple Hypotheses Segmentation-Guided 3D Object Detection and Pose Estimation

机译:多重假设分割指导的3D对象检测和姿势估计

摘要

A machine vision system and method uses captured depth data to improve the identification of a target object in a cluttered scene. A 3D-based object detection and pose estimation (ODPE) process is use to determine pose information of the target object. The system uses three different segmentation processes in sequence, where each subsequent segmentation process produces larger segments, in order to produce a plurality of segment hypotheses, each of which is expected to contain a large portion of the target object in the cluttered scene. Each segmentation hypotheses is used to mask 3D point clouds of the captured depth data, and each masked region is individually submitted to the 3D-based ODPE.
机译:机器视觉系统和方法使用捕获的深度数据来改善混乱场景中目标物体的识别。基于3D的物体检测和姿态估计(ODPE)过程用于确定目标物体的姿态信息。该系统依次使用三个不同的分割过程,其中每个后续的分割过程都会产生更大的片段,以便产生多个片段假设,每个假设都希望在杂乱的场景中包含大部分目标对象。每个分割假设用于掩盖捕获的深度数据的3D点云,并且每个掩盖的区域分别提交给基于3D的ODPE。

著录项

  • 公开/公告号US2018144458A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-05-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SEIKO EPSON CORPORATION;

    申请/专利号US201615356848

  • 申请日2016-11-21

  • 分类号G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62;H04N13/02;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:03:42

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