深度信息

摘要： 自然场景下苹果采摘对目标的精准识别和三维定位是苹果智能采摘设备的关键技术。融合YOLOv3算法和双目视觉技术,通过YOLOv3算法对多种自然场景下的样本进行训练,构建识别模型,利用双目视觉获取苹果图像,运用YOLOv3模型得到图像中目标苹果的二维坐标,再利用双目视觉视差原理得到深度坐标信息,从而实现对目标苹果的三维空间定位。将该算法应用于不同自然场景下苹果的识别和定位,并进行识别效果和定位精度的评价。结果表明,在光照不均、果实上存在阴影并且存在相互遮挡的情况下,最小相对误差为0.193%,最大相对误差为3.670%;在夜晚光照不足且存在相互遮挡的情况下,最小相对误差为0.831%,最大相对误差为4.417%;有露水在苹果表面形成反射并且果实存在相互遮挡的情况下,最小相对误差为0.176%,最大相对误差为4.205%;在光线较弱、阴影小、存在遮挡时,最小相对误差为0.168%,最大相对为误差3.776%。研究中所运用的算法只需适量样本就可以满足不同场景下的识别和定位训练,在不同场景下的mAP(mean Average Precision)达96.60%。该算法具有较强的稳定性,能够识别重叠、夜间、光照折射等不同应用场景下的目标苹果,能够较好地满足智能机器人在识别定位方面的精度需求。

摘要： 立体匹配是计算机视觉的一项关键技术,它能够模拟人类视觉的方法,通过左右影像匹配快速获取三维场景深度信息。近年来,国内外学者针对立体密集匹配开展了广泛而深入的研究,但由于各种因素的影响,仍然存在着具有挑战性的研究问题。论文针对传统立体匹配方法,在弱纹理区域、视差不连续区域、遮挡区域存在的匹配困难和误匹配问题,设计了一个基于全卷积神经网络的端到端立体匹配网络,将传统密集立体匹配问题转化成一个视差学习和优化的任务问题。论文主要研究内容和研究结论如下。

摘要： 水下传感网络采用声波进行通信,具有长时延、高错误率和低能耗要求等技术挑战。为此,提出基于节点权重的地理位置路由(weight of node-based routing,WNBR)。在WNBR路由中,当源节点需要转发数据包时,依据深度适度因子构建候选下一跳转发节点集,利用节点剩余能量、距离和链路质量信息计算下一跳转发节点集中每个节点的权重。最后,选择具有最大权重的节点作为源节点的下一跳转发节点。仿真结果表明,提出的WNBR路由能够有效均衡能耗,降低端到端时延,提高了数据包传递率。

摘要： 针对基于机器视觉的牛体尺测量方法中图像背景复杂、特征点提取难度大的问题,提出了一种基于Kinect v4传感器的牛体尺测量方法来采集彩色和深度图像,并结合目标检测、Canny边缘检测、三点圆弧曲率等算法提取体征特征点进而计算体尺数据。首先,制作了牛体尺特征部位图像数据集,并利用深度学习YOLOv5目标检测算法检测牛体尺特征部位信息,以减少牛体其他部位和背景对体尺测点提取的干扰;其次,借助OpenCV图像处理库中的Canny边缘检测、轮廓提取等图像处理算法获取牛体尺测点所在的关键轮廓;然后,对关键轮廓采用多项式拟合和三点圆弧曲率等算法从而在二维图像中提取牛体尺测点;最后,利用深度信息将二维图像中的测点信息转换到三维坐标系下,并结合随机抽样一致(RANSAC)算法在三维坐标系下设计牛体尺测量方法。经过在复杂环境下传感器和牛体侧面成不同偏角时的实验测量结果和人工测量结果的比较得出,牛体尺数据中鬐甲高的平均相对误差为0.76%,体斜长的平均相对误差为1.68%,体直长的平均相对误差为2.14%,臀端高的平均相对误差为0.76%。实验结果表明,所提方法在复杂环境下具有较高的测量精度。

摘要： 针对水下机器人对于探测海洋具有的高灵敏度、低成本、易携带特点的要求,设计和实现面向水下目标的双目视觉测距检测方法。采用张正友标定算法,通过使用9×9棋盘获取水下双目相机的内外矩阵模型的参数,采用SGBM (Semi-Global Block Matching)立体匹配算法,增强了图像的对比度,削弱了图像色斑的影响,保证了算法的鲁棒性,提升了匹配搜索速度。将视差图通过矩阵运算转化成深度图,并将其映射成可视化点云,构建目标物体的三维立体信息。

摘要： 基于深度图像的虚拟视点绘制(Depth Image Based Rendering,DIBR)在双视图像融合后存在重叠、伪影和空洞等问题,为提高融合后图像质量,提出一种利用背景信息的虚拟视点图像后处理方法.首先,在图像融合时引入深度信息解决像素重叠问题.其次,根据视点移动方向定位左、右虚拟视图伪影区域,利用互补视点的背景像素擦除伪影.最后,利用不同视点参考图像信息之间的冗余性将左、右参考视点进行融合并消除前景像素,再进行正向映射得到虚拟视点背景图像填充双视融合后剩余的空洞.与基于图像分割的虚拟视点绘制算法相比PSNR值提高了0.6357dB,实验结果表明,该算法能有效提高绘制图像质量.

摘要： 针对传统的目标跟踪系统中,采用判别式相关滤波(DCF)视觉目标跟踪算法存在的精度和速度不平衡以及有遮挡时容易丢失目标的问题,将距离传感器量测的目标深度信息融入DCF框架,设计了一种基于深度-DCF算法(D-DCF)的跟踪系统。系统做出以下改进:(1)采用激光测距仪量测当前帧目标深度,而后基于恒定加速度模型,预测下一帧目标深度;(2)利用预测深度构建目标位置置信度判别式,提高跟踪准确性;(3)引入基于预测深度的自适应尺度因子,降低尺度滤波层级,提高尺度精确性和算法实时性。为说明所提方法的有效性和广泛通用性,以DSST和ECOHC两种具体算法为基础进行实验。结果表明:在有遮挡、背景复杂、目标运动的情形下,基于改进算法的跟踪系统跟踪概率更高、速度更快,与使用原算法的系统相比没有出现目标丢失现象。

摘要： 深度合成技术是以深度信息为主要合成数据的影视后期合成技术,最初在电影《猩球崛起》(2011)便已经被使用,该技术自正式被提出以来已经9年,但在国内的数字合成流程中并未得到广泛采用。为了弄清该技术的实际使用情况,进行了此项研究。此项研究采用模拟法,通过模拟3种在影视渲染与合成中常用的场景,分别采用传统的合成流程与深度合成流程,并对产生的影像结果与资源占用情况进行对比和分析,经过研究,可以确认深度合成流程在合成效果上优于传统的合成流程,但其数字信息较为庞大,需要占用更多的存储空间。从而得出结论,深度合成虽然相较于传统的合成流程有其自身的优势,但资源占用庞大这一劣势在一定程度上未能弥补其便利性,加上近些年来三维渲染技术新的发展,导致此项技术未能被广泛采用。

摘要： 坐姿检测在医疗健康、自动驾驶、辅助课堂教学等领域都有较高的应用价值。实际应用中,坐姿检测技术的速度与精度都需要达到较高的水平,为此,基于双目视觉,设计一种实时坐姿检测的方法。首先利用双目摄像头实时采集用户图像,然后利用简化的OpenPose模型提取人体骨骼关键点并根据关键点坐标计算头部倾斜角,接着用改进的半全局匹配算法获取双目图像的视差,并计算相应关键点的深度信息,由骨骼关键点坐标、头部倾斜角以及关键点的深度信息作为特征,设置阈值检测坐姿,当用户采取非正确坐姿时,进行语音播报提醒。

摘要： 目的提出一种光学定位技术辅助的手术场景全景拼接算法(panoramic stitching assisted by optical positioning technique,PSAOP),以提高全景拼接质量。方法通过光学定位系统获得手术场景高关注度区域中严格匹配的光学定位点对。结合SIFT特征匹配点对,建立更准确的局部单应性模型。为了进一步减少透视失真,提出基于深度信息优化的全局相似变换(depth optimized global similarity transformation algorithm,DOGST)算法来补偿摄像机的运动。结果对模拟手术场景进行拼接,该算法可以极大提高场景拼接的自然性,获得了高主观质量。对齐后,视图之间重叠区域的结构相似性(structural similarity,SSIM)得分平均高于其他算法。DOGST获得的全局相似矩阵最小旋转角度小于RANSAC获得的角度,提高了拼接结果的自然度。结论PSAOP能够提供更自然的拼接效果,在重叠区域中没有明显的重影,且进一步减少了非重叠区域中的透视失真。未来可与VR(virtual reality)结合使用,为远程医疗提供更身临其境、更立体直观的医疗场景。

摘要： 基于Kinect深度信息提出一种精确稳定的无标记手势分割和3D定位方法.基于深度阈值方法在实验空间中检测出手部二值图像.根据一般手势行为特性,提出基于目标手势端点检测和动态阈值算法无标记地分割出精确手势.为避免不精确的分割结果,对分割手势基本形态阈值限定.选取精确目标手势的重心坐标和纵向平均深度灰度值对手势3D定位.实验表明:该手势分割方法比已有无标记方法更精确稳定,3D定位比Kinect SDK的骨骼点手势定位稳定可靠、无奇异点.

摘要： 本文提出了一种基于Kinect彩色图像和深度信息的人体目标检测方法.首先,在Kinect所获取的彩色图像上设计人脸检测器来寻找图像中可能的人脸,然后利用基于边缘特征的模板匹配方法在获取的深度图像上定位头部用以筛选人脸区域.同时使用NITE提供的用户手部识别函数检测手部位置,并结合人脸区域确定出图像的感兴趣区域.最后,利用距离信息和形态特征,提出了一种最优位置搜索算法用于确定主体所在的最佳区域并且抽取出主体的整体轮廓,实现人体检测.实验结果表明我们的方法不仅有好的鲁棒性同时也获得较快的检测速率.

摘要： 传统RGB图像容易受到光照、姿态、遮挡等因素的影响,深度信息的研究为计算机视觉的发展提供了新思路.该文首先研究了Kinect深度图像成像原理,仿真分析了深度图像的性质及其分割优势,并在Ubuntul2.04系统下基于OpenCV设计了利用深度信息实现快速目标检测与分割的系统.

摘要： 把单目视频转换成立体视频是一个不错的选择方案.在这项转换技术中,如何从单目视频中提取出深度图像至关重要.本文从介绍立体视频的背景开始,详细论述了从单目视频序列中获取图像深度信息的方法,该研究方向为立体视频深度图像的绘制提供了一些可行性方案,同时也为立体视频技术的发展提供一些宝贵思路.rn 根据提取图像的不同，图像深度信息提取技术可以分为单幅图像(一幅图像)、单目图像(一个摄像头拍摄的视频序列)、双目图像(两个摄像头拍摄的视频)以及多目图像(两个以上摄像头拍摄的视频)。针对目前立体电视的应用，本文主要研究单目图像的深度信息提取。从目前的技术看，获得深度信息有多种方法:一种方法是用直接带有测距功能的摄像机，另一种方法是直接用双目摄像机拍摄到具有视差的一组视频，再通过视差信息与深度信息的关系，由视差信息恢复出深度信息。针对这些情况，只有采用基于图像与视频处理的方法，经过人为分析或者计算机的视觉处理，才能获取所需要的深度信息。根据人的参与程度，这种获取深度信息的方法还可以再分为两大类;全自动的深度图生成方法半自动的深度图生成方法。

摘要： 针对图像检测中存在目标点遮挡的问题,研究基于深度信息和最佳分割阈值迭代的目标遮挡防干扰图像检测算法.通过分析灰度图像阈值分割方法研究现状和深度图像成像特点,采用最佳分割阈值迭代法检测目标遮挡区域.首先进行深度图像预处理获得深度差值图像,然后根据最佳分割阈值迭代对深度差值图像进行阈值迭代获得最佳阈值,最后使用一次阈值分割实现目标遮挡检测.该算法利用视觉目标的深度图像信息可以有效地检测出深度图像中存在的自遮挡点.

摘要： 针对农业采摘机器人自主导航和采摘过程中的障碍物树枝定位问题,为了得到树枝障碍的空间三维信息,主要对障碍树枝的三维视觉定位方法进行研究.首先,通过基于形态学细化的方法对树枝骨架进行提取,并经去除假分支以及遮挡恢复处理,得到树枝的特征骨架,然后提取骨架上的端点和分支点作为匹配特征点,并采用基于特征的立体匹配算法进行立体匹配,继而根据三角测量原理,获取树枝障碍的深度信息.最后,对苹果树树枝的定位实验结果显示,定位误差在±6.2mm以内,其中,在距离目标1000mm～1060mm范围内进行定位时,误差仅为±1.5mm,可满足采摘机器人对目标定位精度的要求.

摘要： 自动理解图像或者视频序列中的人体运动,一直是计算机视觉重点研究的领域.人体运动分析正是其中的关键技术之一,它包含运动人体的检测、目标的追踪以及对人体动作的识别和行为的理解等内容.本文采用了基于时空兴趣点的人体运动表征方法,采用一种过滤方法来从深度视频中提取时空兴趣点.对时空兴趣点进行立方体描述并提取了深度立方体相似特征,用K-means算法与欧氏距离对提取的特征集合聚类建立了时空码本.利用基于时空码本的SVM动作分类器完成对动作的分类.

摘要： 车载的行人检测需要在复杂环境下工作,而传统的基于行人检测方法没有考虑到车载系统的一些特性,导致车载行人检测存在实时性较差、虚警率较高等问题.本文提出一种基于几何限制的车载行人快速检测方法.该方法主要创新点在于根据车载摄像头中行人的几何信息和深度信息来过滤图像中行人的大小及可能出现的位置,以此来代替传统的滑动窗口遍历检测法.考虑几何信息和深度信息的行人检测方法在Caltech行人数据库上的测试结果表明,在复杂的车载环境下,本方法优于原来的行人检测方法,行人检测的实时性得到提高并且虚警率也有所降低.

摘要： 针对视觉图像的深度信息的获取,提出了一种基于马尔可夫随机场的散焦特征参数的模型,将散焦特征深度信息的获取转化为能量函数的优化问题.采用混沌粒子群优化(PSO)方法防止预测模型的局部优化,可以使预测率显著提高.实验与仿真证实了模型和算法的有效性和可能性.

摘要： 由中国气象局主办、作为国家级公共气象服务和气象防灾减灾平台的中国气象频道,立台宗旨是"防灾减灾、服务大众",所以对各种自然灾害的报道就成为了频道的重点报道任务.这其中,对于台风的报道因其特殊性又成为各种自然灾害报道中的重中之重.经过多年的努力,目前中国气象频道对台风的报道已经取得了一定的成果,获得了良好的社会反响,也形成了相对固定的报道模式,那就是"以气象数据为骨架、以灾害现场为血肉、以专家解析为灵魂".不过笔者在实践中也发现,在目前的台风报道模式中,它所呈现出来的最大特性是"即时性",这既是最大的优点,也是最大的缺点,它使得台风报道的"时效"和"深度"成为了一对突出矛盾.本文采用案例分析法,通过分析中国气象频道针对2015年第9号台风"灿鸿"的报道这一案例,具体展示现有的台风报道模式,探讨该模式的优缺点,并提出了三点建议,分别是提前进行预热报道、建立报道资源库、全媒体联合报道,以期能调和现有模式中"时效"和"深度"的矛盾,取得更好的报道效果和社会反响.

摘要： 本发明公开一种深度信息产生器、深度信息产生方法及深度调整装置。所述深度信息产生器包括接收电路及具有第一深度信息产生电路的深度信息产生块。所述接收电路用以接收多视角视频流，所述多视角视频流传输分别对应于不同视角的多个影像。所述第一深度信息产生电路耦接于所述接收电路，用以通过对所接收到的所述多个影像的一部份进行处理，来产生第一深度信息输出。本发明的深度信息输出并未采用传统三维视频深度调整设计所使用的立体匹配技术，因此，提供了一种具有较少的存储器频宽耗费、较低的硬件成本及/或较低的计算复杂度的深度信息产生机制。

摘要： 本发明提供一种深度信息获取装置、终端设备及深度信息获取方法，该深度信息获取装置包括：光信号收发模块，包括发射模块和接收模块；光信号反射模块，所述光信号反射模块包括至少两个反射模块，所述至少两个反射模块中的至少一个反射模块可转动；所述光信号反射模块中的至少两个反射模块配合使用，以使所述发射模块所发射的光信号沿不同的传输路径传输后由所述接收模块接收；控制模块，分别与所述发射模块和所述接收模块电连接，用于根据所述发射模块发射光信号和所述接收模块接收所述光信号的时间差值获取被测对象的深度信息。通过本发明提供的深度信息获取装置，可以得到不同角度范围内被测对象的深度信息，增大深度信息测量范围。

摘要： 本发明公开一种深度信息产生器、深度信息产生方法及深度调整装置。所述深度信息产生器包括接收电路及具有第一深度信息产生电路的深度信息产生块。所述接收电路用以接收多视角视频流，所述多视角视频流传输分别对应于不同视角的多个影像。所述第一深度信息产生电路耦接于所述接收电路，用以通过对所接收到的所述多个影像的一部份进行处理，来产生第一深度信息输出。本发明的深度信息输出并未采用传统三维视频深度调整设计所使用的立体匹配技术，因此，提供了一种具有较少的存储器频宽耗费、较低的硬件成本及/或较低的计算复杂度的深度信息产生机制。

摘要： 公开了一种被配置为生成深度信息的电子装置。该电子装置包括：存储器，其存储一个或多个指令和图像数据；以及至少一个处理电路，其被配置为通过执行一个或多个指令生成关于图像数据的深度信息，其中，所述至少一个处理电路还被配置为获取图像数据的照度数据，通过使用被配置为提取视差特征的第一人工神经网络生成照度数据的绝对深度数据，以及基于绝对深度数据来生成深度信息。

摘要： 本公开提供一种深度信息处理方法、深度信息处理装置、计算机可读存储介质与电子设备，涉及图像处理技术领域。所述深度信息处理方法包括：获取由飞行时间TOF传感器采集的多个第一像素点的原始信号；将相邻的第一像素点的原始信号进行叠加，生成第二像素点的增强信号；基于所述增强信号输出深度信息。本公开可以准确有效的确定深度信息，提高深度图像的完整性与精度。

摘要： 提供了一种电子装置。所述电子装置包括第一相机、第二相机和处理器。处理器被配置为使用第一相机获得第一图像并且使用第二相机获得第二图像，使用第一图像和第二图像确定与外部对象相应的深度信息，当深度信息的属性满足第一指定条件时，结合第一图像和第二图像存储深度信息，并且当所述深度信息的属性满足第二指定条件时，跳过结合第一图像和第二图像的深度信息的存储。

摘要： 公开了一种深度信息确定方法、深度信息确定装置及电子设备。该深度信息确定方法包括：基于二维图像确定M个深度信息图像，其中M为大于或等于2的整数；确定二维图像对应的点云数据，其中，点云数据包含第一深度信息集，并且点云数据与二维图像时间同步；基于第一深度信息集和M个深度信息图像生成第二深度信息集。本申请实施例借助二维图像弥补了点云数据中的第一深度信息集的稠密度较低的缺陷，并且充分利用了点云数据中所包含的高精度的深度信息，从而最终提高了所确定的深度信息的稠密度和精度。

摘要： 公开了一种深度信息确定方法、深度信息确定装置及电子设备。该深度信息确定方法包括：基于二维图像确定深度信息图像；基于深度信息图像确定深度梯度信息；确定二维图像对应的点云数据，其中，点云数据包含第一深度信息集合，并且点云数据与二维图像时间同步；基于第一深度信息集合、深度梯度信息和深度信息图像生成第二深度信息集合。本申请实施例借助二维图像弥补了点云数据中的第一深度信息集合的稠密度较低的缺陷，并且充分利用了点云数据中所包含的高精度的深度信息，从而最终提高了所确定的深度信息的稠密度和精度。

摘要： 本发明提供一种深度信息获取装置、终端设备及深度信息获取方法，该深度信息获取装置包括：光信号收发模块，包括发射模块和接收模块；光信号反射模块，所述光信号反射模块包括至少两个反射模块，所述至少两个反射模块中的至少一个反射模块可转动；所述光信号反射模块中的至少两个反射模块配合使用，以使所述发射模块所发射的光信号沿不同的传输路径传输后由所述接收模块接收；控制模块，分别与所述发射模块和所述接收模块电连接，用于根据所述发射模块发射光信号和所述接收模块接收所述光信号的时间差值获取被测对象的深度信息。通过本发明提供的深度信息获取装置，可以得到不同角度范围内被测对象的深度信息，增大深度信息测量范围。

摘要： 一种深度信息建构系统，用以产生一输出信号，以供一处理电路根据所述输出信号建构一物件的深度信息。所述深度信息建构系统包含一结构光产生器、一扩散透镜组以及一感测器。所述结构光产生器用以投射一结构光至所述物件上以产生一反射结构光。所述扩散透镜组设于邻近所述结构光产生器处，其中所述扩散透镜组用以接收所述反射结构光并产生一滤过光。所述感测器用以感应所述滤过光以产生所述输出信号。