【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及目標(biāo)視覺(jué)識(shí)別，具體為基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法。
技術(shù)介紹
1、隨著自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實(shí)(vr)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(ar)等技術(shù)的迅猛發(fā)展，三維目標(biāo)識(shí)別在這些領(lǐng)域中的應(yīng)用變得越來(lái)越重要。高效準(zhǔn)確的三維目標(biāo)識(shí)別方法不僅能夠提升這些技術(shù)的性能，還可以擴(kuò)展其應(yīng)用場(chǎng)景。
2、傳統(tǒng)的三維目標(biāo)識(shí)別方法主要依賴于單一視角的圖像數(shù)據(jù)。這些方法容易受到視角、光照條件以及物體遮擋等因素的影響，導(dǎo)致識(shí)別精度低且魯棒性不足。近年來(lái)，多視點(diǎn)數(shù)據(jù)的獲取和利用成為提高識(shí)別精度的重要手段。然而，傳統(tǒng)的多視點(diǎn)數(shù)據(jù)處理技術(shù)具有以下幾個(gè)方面的不足之處：
3、視角依賴性：傳統(tǒng)方法對(duì)視角的依賴性強(qiáng)，視角變化容易導(dǎo)致識(shí)別失敗；
4、數(shù)據(jù)噪聲：?jiǎn)我暯菙?shù)據(jù)容易受到光照、陰影和遮擋的影響，引入噪聲；
5、計(jì)算復(fù)雜性：多視點(diǎn)數(shù)據(jù)的處理需要大量的計(jì)算資源，具有較高的復(fù)雜性和計(jì)算成本；
6、因此，如何高效融合多個(gè)視角的數(shù)據(jù)并進(jìn)行準(zhǔn)確的三維目標(biāo)識(shí)別成為亟待解決的問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，能夠高效融合多個(gè)視角的數(shù)據(jù)并進(jìn)行準(zhǔn)確的三維目標(biāo)識(shí)別，來(lái)解決上述
技術(shù)介紹
中提出的技術(shù)問(wèn)題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案。
3、基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，具體包括以下步驟：
4、數(shù)據(jù)采集，多視點(diǎn)圖像采集，并記錄相機(jī)參數(shù)；
5
6、特征提取，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提取各視角特征圖；
7、特征融合，采用注意力機(jī)制對(duì)來(lái)自不同視角的特征進(jìn)行加權(quán)融合；
8、目標(biāo)分類與定位，利用全連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類和回歸處理；
9、模型訓(xùn)練，使用帶標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化深度學(xué)習(xí)；
10、實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別，實(shí)時(shí)獲取圖像并進(jìn)行分類與定位輸出。
11、優(yōu)選的，多視點(diǎn)圖像采集具體為：使用多個(gè)相機(jī)從不同角度拍攝目標(biāo)物體，獲取多視點(diǎn)的二維圖像數(shù)據(jù)；
12、記錄相機(jī)參數(shù)具體為：記錄每個(gè)視角的相機(jī)參數(shù)，包括相機(jī)位置、方向以及內(nèi)部參數(shù)。
13、優(yōu)選的，在多視點(diǎn)圖像采集步驟中至少需要布置三個(gè)相機(jī)，且各相機(jī)均布置在同一平面上，且相鄰兩個(gè)相機(jī)的鏡頭軸線之間的夾角不小于85°。
14、優(yōu)選的，在記錄相機(jī)參數(shù)步驟中，相機(jī)內(nèi)部參數(shù)為相機(jī)的焦距以及主點(diǎn)等。
15、優(yōu)選的，標(biāo)準(zhǔn)化處理具體為：對(duì)收集到的多視點(diǎn)圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，調(diào)整圖像大小至統(tǒng)一尺寸，并進(jìn)行去噪處理；
16、數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理具體為：通過(guò)對(duì)比度增強(qiáng)技術(shù)提高圖像的視覺(jué)質(zhì)量，使目標(biāo)物體特征更加明顯；
17、視角對(duì)齊處理具體為：利用相機(jī)參數(shù)對(duì)不同視角的圖像進(jìn)行對(duì)齊，確保后續(xù)特征提取的一致性。
18、優(yōu)選的，特征提取步驟具體包括以下步驟：
19、構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，提取各視角圖像的通用特征；
20、設(shè)計(jì)卷積層，設(shè)計(jì)多層卷積層和池化層，用于提取多尺度的特征，卷積層的輸出通過(guò)relu激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換；
21、生成特征圖，每個(gè)視角的圖像通過(guò)cnn生成特征圖，這些特征圖包含了目標(biāo)物體的空間結(jié)構(gòu)和紋理信息。
22、優(yōu)選的，特征融合步驟具體包括以下步驟；
23、設(shè)計(jì)特征融合層，設(shè)計(jì)特征融合層，將來(lái)自不同視角的特征通過(guò)加權(quán)融合的方式進(jìn)行整合；
24、設(shè)計(jì)注意力機(jī)制，采用多頭注意力機(jī)制，對(duì)不同視角的特征圖進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)，使得模型能夠更加關(guān)注重要特征；
25、融合結(jié)果，融合多視角信息的特征圖，用于后續(xù)的目標(biāo)分類和定位。
26、優(yōu)選的，目標(biāo)分類與定位具體包括；
27、分類層:在特征融合后，通過(guò)全連接層進(jìn)行目標(biāo)分類，采用softmax函數(shù)作為分類器的輸出層，輸出目標(biāo)類別的概率分布；
28、回歸層：在分類的同時(shí)，通過(guò)回歸分析確定目標(biāo)的三維位置及姿態(tài)，回歸層的輸出為目標(biāo)物體的三維坐標(biāo)和旋轉(zhuǎn)矩陣；
29、損失函數(shù)：采用交叉熵?fù)p失函數(shù)進(jìn)行分類損失計(jì)算，均方誤差損失函數(shù)進(jìn)行回歸損失計(jì)算，并通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化來(lái)提高模型性能。
30、優(yōu)選的，模型訓(xùn)練步驟具體包括以下步驟；
31、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備，使用標(biāo)注的三維目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)集應(yīng)包含不同視角、不同光照條件下的圖像；
32、選擇訓(xùn)練策略進(jìn)行訓(xùn)練，采用分階段訓(xùn)練策略，首先訓(xùn)練特征提取網(wǎng)絡(luò)，然后固定特征提取網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，訓(xùn)練分類和回歸網(wǎng)絡(luò)；
33、選擇優(yōu)化器進(jìn)行優(yōu)化，選用adam優(yōu)化器進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化，調(diào)整學(xué)習(xí)率以適應(yīng)不同訓(xùn)練階段的需要；
34、訓(xùn)練監(jiān)控，通過(guò)驗(yàn)證集監(jiān)控模型訓(xùn)練過(guò)程，防止過(guò)擬合，確保模型的泛化能力。
35、優(yōu)選的，實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別具體包括；
36、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)多個(gè)相機(jī)實(shí)時(shí)捕捉目標(biāo)物體的圖像數(shù)據(jù)；
37、實(shí)時(shí)處理，利用訓(xùn)練好的多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像處理，提取特征并進(jìn)行融合；
38、識(shí)別結(jié)果輸出，輸出目標(biāo)物體的識(shí)別類別及其在三維空間中的位置和姿態(tài)，供后續(xù)應(yīng)用使用。
39、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果如下。
40、本專利技術(shù)提供的基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，通過(guò)多視點(diǎn)數(shù)據(jù)的綜合利用，減少了單視角數(shù)據(jù)的局限性，提高了識(shí)別精度，通過(guò)共享權(quán)重的多視點(diǎn)cnn和注意力機(jī)制，模型能夠更好地捕捉目標(biāo)物體的特征，通過(guò)注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整特征權(quán)重，增強(qiáng)了模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)能力，且即便在光照變化、遮擋和視角變化的情況下，模型仍能保持較高的識(shí)別精度，共享權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)減少了模型的參數(shù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜性，適合實(shí)時(shí)應(yīng)用，此外，通過(guò)分階段訓(xùn)練和優(yōu)化器的選擇，模型能夠在較短時(shí)間內(nèi)收斂，提高了訓(xùn)練效率。
本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于：
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6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于：
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9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于：
【技術(shù)特征摘要】
1.基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多視點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于：
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【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周曉丹，李晟，程陶，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：廣西師范大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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