三维目标识别方法
三维目标检测综述
三维目标检测综述三维目标检测是现代计算机视觉领域的热门研究方向之一，其主要目的是在三维场景中准确识别出不同种类的物体并确定它们的位置、形状和姿态。
在实际应用中，三维目标检测可以应用于自动驾驶、智能机器人、安保监控等众多领域中。
当前，三维目标检测的研究主要集中在两大类方法上。
一类是基于视觉图像数据，通过深度学习将其转化为点云数据，并在点云上进行处理；另一类是基于传感器采集的点云数据，直接在点云上进行处理。
下面我们将分别阐述这两种方式的研究进展。
基于视觉图像数据的三维目标检测方法基于视觉图像数据进行三维目标检测的方法主要分为两个阶段。
第一阶段是生成点云数据，第二阶段是在点云数据上进行目标检测。
下面我们将分别讨论这两个阶段的主要方法。
1. 生成点云数据的方法在生成点云数据的阶段，一般采用的主要方法是激光雷达和深度学习。
具体如下：（1）激光雷达：激光雷达是一种常用的获取三维点云数据的传感器，在三维目标检测中也有广泛的应用。
然而，由于激光雷达设备成本高昂，使用范围相对有限，因此研究者们也将目光转向了另外一种技术——深度学习。
（2）深度学习：深度学习是近年来计算机视觉领域中的热门技术，其所能解决的问题涉及分类、识别、检测、分割等多个方向。
在三维目标检测中，研究者们通过使用深度学习来生成点云数据，并在此基础上进行目标检测。
比如，PointNet++和PointRCNN就是基于深度学习的方法。
2. 目标检测的方法在点云数据上进行目标检测时，常用的方法有两种，分别是基于传统的局部特征描述子和使用深度学习的方法。
（1）传统方法：传统方法主要包括点特征提取、特征描述子、点匹配、模型匹配等环节。
此方法主要优点在于其速度较快，但容易出现误判。
例如，ROPS是一种常用的点特征描述子；SHOT，FPFH，NARF等是常用的特征描述子。
（2）深度学习方法：深度学习方法是当前目标检测领域中最受欢迎的方法之一。
在点云数据上进行目标检测时，目前已有多种基于深度学习的方法被提出。
《基于K决策树的三维目标识别与定位研究》
《基于K决策树的三维目标识别与定位研究》一、引言随着科技的飞速发展，三维目标识别与定位技术在众多领域中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在研究基于K决策树的三维目标识别与定位技术，以提高识别准确性和定位精度。
首先，我们将简要介绍三维目标识别的背景和意义，然后阐述本文的研究目的、研究方法以及论文结构。
二、研究背景与意义三维目标识别与定位技术是一种通过传感器、图像处理等技术，对三维空间中的目标进行识别和定位的技术。
该技术在机器人导航、无人驾驶、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
然而，由于三维空间中目标的多样性和复杂性，如何提高识别准确性和定位精度一直是该领域的研究重点。
K决策树作为一种有效的分类和决策工具，为解决这一问题提供了新的思路。
三、研究目的本文的研究目的是提出一种基于K决策树的三维目标识别与定位方法，以提高识别准确性和定位精度。
通过分析三维目标的特征，利用K决策树进行分类和决策，实现高效、准确的三维目标识别与定位。
四、研究方法1. 数据收集与预处理：收集三维目标的相关数据，包括形状、颜色、纹理等特征。
对数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以便后续的特征提取和分类。
2. 特征提取：利用计算机视觉、图像处理等技术，提取三维目标的特征。
这些特征包括形状特征、颜色特征、纹理特征等。
3. 构建K决策树：将提取的特征输入到K决策树中，构建决策树模型。
通过训练数据对模型进行训练，优化决策树的分类效果。
4. 目标识别与定位：利用训练好的K决策树模型，对三维目标进行识别和定位。
通过比较目标特征与决策树中节点的特征，确定目标的类别和位置。
5. 实验与分析：设计实验方案，对提出的方法进行实验验证。
通过对比实验结果和分析，评估方法的性能和优缺点。
五、实验与分析1. 实验设计：设计一系列实验，包括不同类型三维目标的识别与定位实验、不同环境下的实验等。
通过对比不同的方法，评估基于K决策树的三维目标识别与定位方法的性能。
曲率共生矩阵识别三维目标
方法和传 统方法相 比， 在不增加计算复杂度 的情况下 ， 提高 了
识别效率。
２ 利 用 平均 曲率描 述 空 间 曲面
空间曲面上任意一点 的曲率是 曲面的固有特 征 。曲面发
生刚体变换时 ， 曲率属 于不变量［ ”。因此 ， 以利用 曲面表 面 可
曲率来描 述其 形状特征 。离散情 况下 ， 给定 ห้องสมุดไป่ตู้维空 间中 的参
数 曲面 ：
体形 状相似 ， 但表 面却 有微小 的不 同 ， 据矩 不变量算 法 ， 根 无 法将两者进行 区分。
Ｓ（ ， ＝［ ｘ ） １ （ ＥＤ ｘ ） Ｙｆ（ ， ］’ ，） ，
（） １
■ ■
图 １ 矩 不变量无法 区分 的两个 目标
（） 中， － １式 Ｘ Ｙ平 面为三维 空间 的参 考平面 ， Ｄ为 曲面在此平
阵。通过 对曲率共 生矩阵的归一化 ， 设计 了一类与平移 、 和旋 转 变换 无关的不 变量。 实验表 明 ， 于 曲率 共生矩 尺度 基 阵的三维 目标识 别方法， 和传统方 法相 比， 在不增加运 算时间的情况下 ， 能够更好 地对形状丰富的 目标进行分 类。
关键词 平均 曲 率 ， 生 矩 阵 ， 分 几 何 ， 式识 别 共 微 模
目标边界进行提取 ， 目标边界在几何上就 体现 为空间曲 面。 而
好 的曲面匹配方法 除 了需要 针对 目标 的平移 、 尺度 和旋 转具
备 不 变 性 之 外 ， 需 要 具 有 较 好 的识 别 效果 ， 别 是 针 对 微 小 还 特
区别 的曲面， 也能进行有效 的识别 。 传统 目标识别方法 中 ， 比较有 代表性 的是基 于傅 里 叶描 述子的边界描述方法＿ ， ＿ 该方法对 目标 刚体变换具有 不变性 ， 】 ］ 但需要进行复杂 的傅 里叶变 换 。在确 保精度 的同时 ， 为实现 不变性的归一化 ， 丢失 了一些信息 ， 并且受 到起 始点选择 的影 响［ 。此外 ， ２ ］ 轮廓 不变矩［ 描 述方法 、 ３ １ 自回归模型 法［ 、 ４ 几何 ］ 相关 函数方法［ 和神经 网络方法 ［ 虽然能够描述 目标 的轮廓 ５ ］ ６ ］ 边界特征 ， 但是 由于这 些方 法难以表达曲面 的固有特征 ， 针对 微小 区别 的曲面 ， 获得 的效果 不佳 。如图 １中的两个物体 ， 大
计算机视觉中的三维目标识别技术研究
计算机视觉中的三维目标识别技术研究一、简介计算机视觉是人工智能领域中最重要的分支之一，旨在帮助计算机识别并理解图像和视频中的内容。
当前，计算机视觉技术得到了广泛的应用，例如自动驾驶、人脸识别、安全监控等等。
本文将对计算机视觉中的三维目标识别技术进行研究探讨。
二、三维目标识别技术概述三维目标识别是计算机视觉中一个重要的领域，其目标是通过计算机对三维对象进行处理，以识别或检测目标。
与传统的二维目标识别技术不同，三维目标识别技术可以更加准确地识别物体，并提供更高的可靠性和精度。
三维目标识别技术通常使用三维几何模型作为目标，在图像或视频中进行分析和匹配。
该技术涉及到一系列技术，包括三维重建、特征提取、匹配和分类等。
下面将详细介绍这些技术。
三、三维重建三维重建是三维目标识别技术的第一步，其目标是将二维图像转换为三维模型。
这可以通过多种方法实现，例如从多个角度拍摄一个目标，然后应用三维重建算法将图像转换为三维模型。
三维重建技术的关键是识别和匹配来自不同视角的二维图像。
这可以通过选择图像的特定点或区域进行实现，然后比较它们在不同视角下的位置和方向。
同时，三维重建还可以使用结构光、激光雷达等设备进行实现。
四、特征提取特征提取是在三维模型中选择最明显的特征点或区域的过程。
它包括寻找物体的平面、边缘、角点和面法向量等特征。
提取的特征可以用来标识并识别目标。
特征提取的方法通常包括基于颜色、形状和纹理等特征的算法。
例如，颜色特征可以描述物体表面的颜色，而形状特征则可以描述物体的形状和尺寸。
五、匹配匹配是将图像和三维模型进行对比的过程。
匹配过程涉及到将图像上的特征与三维模型上的特征进行比较，并找到匹配的特征点。
匹配的方法通常包括基于特征的匹配方法和基于几何的匹配方法。
基于特征的匹配方法通常适用于小尺寸的目标，而基于几何的匹配方法更适用于大尺寸的目标。
六、分类分类是将匹配的特征点聚类为目标的过程。
分类可以通过各种方法进行实现，例如基于图像的分类和基于场景的分类等。
基于不变矩和SVM分类的三维目标识别方法
ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ，ａ ｎ ｖ ｌ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｗ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｄ ａ ｗｉ ｌ — ｉｗ ａ ｇ ｔｉ ｎｒ ｒ ｄ ｉ ｇ ｓ ｉ ｔ ｉ ｔｏ ｏ ｏ ｅ ｃ ｇ ｉ ｏ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｒｐ ｓ ｄ ｔ ｅ ｔ ｍｕｔ ｖ ｅ ｔ ｒｅ ｎ ｉｆ ｅ ｍａ ｅ ．Ｆ ｒ ｌ ｒ ｉ ｉ ｌ ｈ ｉ ａ ｓ ｙ，
ｗ ｓ ｕ ｅ ｅ ｉｅｔ ｅｍｕｔ ｔ ｇ ｔ ｌ ｓ ｃ ｔ ｎ Ａ ｌ ｇ ｕ ｅ ｆ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｔｓｓｏ ｌ － ｉｗ ｔ ｇ ｔ ｎｉ ｒ ｅ ａ ｓｄ ｔ ｒ ａ ｚ ｌ — ａ ｅ ａ ｉ ａｉ ． ｅｎ ｍｂ ｒｏ ｃ ｇ ｉ ｏ ｔ ｎ ｍｕ ｔ ｖｅ ｅｓｉ ｎ ａ ｄ ｏ ｌ ｈ ｉ ｒ ｃｓ ｆ ｉ ｏ ｒ ａ ｒ ｉ ｅ ｉ ｒ ａ ｆｒ
摘要 ： 在计算机视觉问题的研究 中， 针对三维 目标识别 ， 可综合应用图像的不变矩特征和支 持向量机分类方法 ， 为快 速 目标
识 别 ， 少 计算 量 ， 出 了 一种 红 外 图 像 中 多视 点 目标 的识 别 方法 。首 先 获 取各 类 三维 目标 的 若 干 二维 视 图 ， 视 图 放 在 一 减 提 将 起 进 行 标 准化 处 理 并 提 取 它 们 的不 变 特 征 矩 。然 后 对 每 组 视 图 的 Ｚ ｍｉｅ 进 行 聚 类 ； 聚 类 中心 对 应 的 Ｚ ｍｉｅ矩 作 为 此 ｅ ｋ矩 将 ｅ ｋ 类 飞 机 的特 征 矩 ， 完 成 了 三维 目特 性 视 图 的选 取 。 识 别 过程 中 ， 对 实 际 要识 别 的 目标 ， 取 它 的特 征 矩 并 应 用 支 持 向 量 就 针 提
超图神经网络及其在三维目标识别中的应用
现自主导航和避障。
自动驾驶
02
通过三维目标识别技术，自动驾驶车辆可以更准确地感知周围
车辆和行人，实现安全驾驶和避险。
虚拟现实
03
通过三维目标识别技术，虚拟现实场景可以更加真实和自然，
提高用户体验和沉浸感。
04
超图神经网络在三维目标识别 中的应用
基于超图的特征表示学习
超图神经网络用于学习三维数据的特征表示。
超图神经网络概述
超图神经网络是一种基于超图结 构进行建模和计算的神经网络模
型
它能够更好地捕捉事物之间的复 杂关系，具有更强的表达能力和
更高的计算效率
在计算机视觉、自然语言处理、 推荐系统等领域得到了广泛的应
用
超图神经网络的基本组成
超图神经网络由节点和边组成，节点 表示实体或概念，边表示它们之间的 关系
We compare our method with several state-of-the-art 3D shape classification methods, including PointNet, PointNet and DGCNN.
Results
Our method achieves the best performance among all the compared methods, with a mean per-class accuracy of 89.2%. PointNet and PointNet achieve a mean per-class accuracy of 86.9% and 88.4%, respectively. DGCNN achieves a mean per-class accuracy of 88.7%析和实验验证相结合的方法，首先对超图神经网络的基本原理和相关 技术进行深入剖析，然后构建适用于三维目标识别的超图神经网络模型，通过实验验证 其有效性和优越性。同时，针对三维数据的特性和应用场景，对超图神经网络进行优化
基于形态图的UVMS水下三维目标识别
发展 。Ｕ Ｍ Ｖ Ｓ是浮游基座多连接体水下机器人系统 中的一种 ， 较
本文利用电子罗盘及双 目 立体摄像机信息 ，结合局部特征
用 早 的 Ｕ Ｓ研究主要应用于 Ｒ Ｖ 机械手系统的遥控作业和半 跟踪算法 ，提出了一种基于形态图的水下三维 目标识别方法 ， ＶＭ Ｏ 一 Ｖ 作业时对 目标的实时识别 。最后利用一组实际采集 的 遥控作业 ， 随着水 下机器人总体技术 的发展 ， 利用 Ｕ ＭＳ进行水 于 Ｕ ＭＳ Ｖ
学 出版社 ，９ ８ １９
５ 刘宏伟． 基于虚拟样机技术 的机器人运 动学研 究［ｊ Ｊ． 机械设计 与制造 ，
２ ０ （） １４ １６ ０ ９ ５ ：９ ～ ９
参考文 献
械设计与制造 ，０ ９７ ：９～ ９ ２ ０ （ ）１ ５ １７ ２ 潘春萍， 盖永军 ， 王勇亮 ． 并联机器人响应幅值增 益的非线性校Ｉ ［３ Ｅ Ｊ． 长
第 ３期 ２ １ 年 ３月 ０１
文章编号 ：０ １ ３ ９ （ ０ ）３ ０ ６ — ３ １０ — ９ ７ ２ １ ０ — ２ ５ ０ １
机 械 设 计 与 制 造
Ｍａ ｈ ｎ ｒ Ｄｅ ｉ ｎ ｃ ｉｅｙ ｓｇ ＆ Ｍａ ｆ ｃｕ ｅ ｎｕ ａ ｔ ｒ ２６ ５
基 于形 态 图的 Ｕ ＭＳ水 下三 维 目标 识 别 水 Ｖ
Ｒａ ｉ ｃ ｉ ｉｇ １ ８ ４２ ～ ３ ｐｄＭａ ｈｎｎ ， ９ ９： ３ ４ ４
２６ ６
公丕亮等 ： 于形态图的 Ｕ Ｍ 基 Ｖ Ｓ水下三维 目 标识别
第３ 期
２局部特征及形态 图
２１基 于局部 特征 的 目标识 别 ．
三维视觉下的目标识别与位姿估计方法
三维视觉下的目标识别与位姿估计方法
王青;贾秀海;叶明露;王启宇;盛晓超
【期刊名称】《西安工程大学学报》
【年(卷),期】2022(36)1
【摘要】为了提高遮挡环境下三维目标点云的识别率,提出将聚类视点特征直方图(clustering viewpoint feature histogram,CVFH)算法与方向特征直方图(signature of histograms of orienTations,SHOT)算法相结合的特征融合识别(CV-SHOT)算法。
利用CVFH特征对分割的场景点云进行快速粗识别,提取相似目标点云SHOT特征并获得模型-场景对应点集,通过引入3D霍夫投票机制对场景目标进行精确识别并获得点云目标初始位姿。
基于迭代最近点(iterative close point,ICP)算法实现目标精确定位以及位姿估计并搭建实验环境,测试单物体场景以及多物体部分遮挡场景。
结果表明:CV-SHOT算法识别率达到90%以上,与传统的点云识别算法相比,识别率明显提高、鲁棒性更强,可对室内复杂场景目标进行有效识别与位姿估计。
【总页数】9页(P85-93)
【作者】王青;贾秀海;叶明露;王启宇;盛晓超
【作者单位】西安工程大学机电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种旋翼式无人机的视觉着陆位姿估计方法
2.一种基于视觉的无人机自主着陆位姿估计方法研究
3.一种非结构环境下目标识别和3D位姿估计方法
4.基于直接法视觉里程计与IMU融合的位姿估计方法
5.基于视觉的门把手位姿估计方法研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 重叠和复杂背景情况下都有较好的稳健性 • 局部图像区域的选择和基于这些区域的特征计算
基于局部特征匹配的方法
• 感兴趣点检测器和描述子
– – – – 基于 Harris 角点检测器的方法 基于局部直方图的描述子 基于几何区域和基于强度区域的方法 应用于宽基线立体视觉复性比较了检测到的点，在给定场景下各种视角变 化情况下的不同图像的几何稳定性。 – 信息内容测量了一个感兴趣点的独特性。独特性基于 局部灰度值描述子的似然性，在所有观察到的点中的 描述子进行计算。
基于局部特征匹配的方法
• 比较结论：
– Harris 角点检测器的性能稍稍优于其他检测器; – 描述子的优劣和感兴趣点检测器无关，SIFT 描 述子性能最好，导向滤波器其次，推荐使用维 度较低的导向滤波器; – 不存在对所有场景类型和所有图像变换类型都 最优的一种检测器。为了获得最好的性能，可 尝试同时使用多种检测器。
三维目标识别方法
常见研究思路
• • • • • 基于模型或几何的方法 基于外观或视图的方法 基于局部特征匹配的方法 光学三维目标识别 基于深度图像的三维目标识别
基于模型或几何的方法
• 从输入图像数据中得到物体描述，并与模型描述 进行匹配，以达到对物体进行识别及定位目的。
– – – – 模型产生：CAD方法、传感器产生法 目标描述：基于不变性特征法、表面模型法 模型描述：同上 模型匹配：距离法、最小二乘匹配法及树匹配法
• 运算量大、不适用复杂背景、物体间遮挡、噪声 干扰等环境
基于视图的方法
• 步骤：
– 首先，通过不同光照条件和三维物体在二维图 像中呈现出的不同姿态，来自动地学习物体的 表示或训练系统； – 然后，在一幅未知的二维图像中判断是否存在 目标物。
• 对重叠较为敏感，需要较好的图像分割。 • 关键：如何准确有效地用多个视角图像来 描述一个物体。图像/特征
光学三维物体识别
• 基于光学运算实现的模式识别，主要是对 图形或图像类对象进行描述、分类和识别。 • 国外有采用相移数字全息和整体图像进行 三维物体识别的报道，但主要是进行计算 机模拟，未实现实时识别，限制了在实际 中的应用。
基于深度图像的三维物体识别
• 一般使用激光相机来获取三维物体的深度 数据，可得到精确的表面描述，但设备较 为昂贵，基于深度数据的方法计算量也较 大。
基于局部特征匹配的方法
• 从物体的图像中学习并构造物体的模型，同时提 取局部图像块的特征用于匹配。
– 在无需人工干预的情况下，从训练视图中自动地学习 构造出物体的表示
• 通过改变视角, 检测得到视图中三维物体的局部区域 • 通过局部测量计算得到不变量来表示物体
– 识别阶段，测试视图也按照同样的方式构造物体的表 示。 – 识别问题=从测试视图和数据库里的训练视图中，搜索 有相似区域的几何一致性的集合。