本文關(guān)鍵詞：室內(nèi)場景物體同時(shí)識別與建模，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：服務(wù)機(jī)器人在人們生活中一直都扮演著非常重要的角色,并且隨著人們生活水平的不斷提升,對服務(wù)機(jī)器人的需求和要求也在不斷提高,所以對于機(jī)器人如何在陌生的室內(nèi)環(huán)境中識別物體和建立物體模型就變得十分重要,它直接影響到機(jī)器人的控制。我們提出了一個(gè)基本的框架來解決這一熱點(diǎn)問題,主要的問題集中在1)如何在復(fù)雜的室內(nèi)場景中在線的識別物體2)同時(shí)對識別到的物體建立三維模型使得既保留了物體的三維信息又能為下一次的識別提供方便。對于室內(nèi)移動機(jī)器人來說,需要在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中實(shí)時(shí)的在線識別物體并且建立物體模型是一個(gè)非常難的問題,主要體現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下識別算法的魯棒性以及時(shí)效性,而時(shí)效性又體現(xiàn)在物體識別速度和建立物體模型的速度。本文針對以上兩個(gè)問題進(jìn)行深入研究,并且提出了高效的識別和建模算法框架。主要工作包括如下幾個(gè)方面：1. 對室內(nèi)場景物體識別與建模方法進(jìn)行了分類總結(jié),介紹了物體識別算法的研究現(xiàn)狀,從二維到三維物體識別算法做簡要的概述,重點(diǎn)介紹三維物體識別以及位姿估計(jì)方法,物體三維建模以及數(shù)據(jù)存儲方法,詳細(xì)地分析了這些方法的優(yōu)點(diǎn)和不足。2. 在對物體進(jìn)行識別與建模之前,需要將物體從背景中分離出來,本文對二維物體分割算法,如顯著性分割算法和三維物體分割算法,如RANSAC算法,聚類分割算法等做了簡要概述。物體檢測前需剔除場景中的人物干擾,本文提出了一種應(yīng)用于靜態(tài)圖像人體分割的顯著性檢測方法剔除場景人物,之后對剩下的室內(nèi)物體進(jìn)行分割。3. 在Alvaro Collet Romea等人提出基于約束框架的室內(nèi)物體識別與建模方法中,發(fā)現(xiàn)了該方法對物體識別回召率低,并且不能在線識別等問題,本文在此基礎(chǔ)上,對算法進(jìn)行了改進(jìn),在基于約束框架的室內(nèi)物體識別與建模的框架上融入物體的二維SIFT特征和三維FPFH特征,不僅提高了物體識別率,而且提高了物體回召率,并且達(dá)到了在線識別的效果。4. 為了提高在線物體識別與建模的速度,提出了一種改進(jìn)的物體建模方法,融合位姿相同或差距較小的視圖,并且壓縮每個(gè)節(jié)點(diǎn)存儲的數(shù)據(jù)信息,只保留關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息。物體建模不僅是為了顯示物體的三維結(jié)構(gòu)信息,而且也要為物體的識別服務(wù)。提取物體的有效數(shù)據(jù),剔除冗余信息,不僅可以減輕圖的存儲壓力,也可以提高物體識別速度。論文中提到的方法在OpenCV和PCL圖像處理庫的幫助下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),證明了本文改進(jìn)方法的有效性,論文的最后對全文進(jìn)行總結(jié),說明了研究的創(chuàng)新點(diǎn)和主要成果,指出了未來的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：物體識別 三維建模 人體分割 物體發(fā)現(xiàn) 顯著性檢測
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-17
• 1.1 課題研究背景及意義12-13
• 1.2 室內(nèi)場景物體識別與建模國內(nèi)外發(fā)展概況13-15
• 1.3 論文研究的目標(biāo)和內(nèi)容15-16
• 1.4 課題創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 第二章 室內(nèi)場景物體同時(shí)識別與建模算法概述17-24
• 2.1 引言17
• 2.2 室內(nèi)場景物體同時(shí)識別與建模研究內(nèi)容17-20
• 2.3 基于約束框架的室內(nèi)物體識別與建模方法概述20-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 室內(nèi)場景物體分割算法24-40
• 3.1 引言24-25
• 3.2 物體分割算法介紹25-30
• 3.2.1 顯著性分割算法25-28
• 3.2.2 RANSAC分割算法28-29
• 3.2.3 聚類分割算法29-30
• 3.3 一種應(yīng)用于人體分割的顯著性檢測方法30-39
• 3.3.1 一種應(yīng)用于人體分割的顯著性檢測方法介紹30-35
• 3.3.2 一種應(yīng)用于人體分割的顯著性檢測方法實(shí)驗(yàn)35-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于SIFT和FPFH特征融合的物體同時(shí)識別與建模方法40-57
• 4.1 引言40-41
• 4.2 基于SIFT和FPFH特征融合的物體同時(shí)識別與建�？蚣�41-52
• 4.2.1 物體分割41-43
• 4.2.2 特征提取43-49
• 4.2.3 物體識別49-51
• 4.2.4 物體建模51-52
• 4.3 基于SIFT和FPFH特征融合的物體同時(shí)識別與建模仿真52-56
• 4.3.1 OpenCV圖像庫介紹52
• 4.3.2 PCL圖像庫介紹52-53
• 4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果53-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第五章 改進(jìn)的物體建模方法57-63
• 5.1 引言57-58
• 5.2 基于視圖圖的建模方法58-59
• 5.3 改進(jìn)的物體建模方法59-61
• 5.4 改進(jìn)的物體建模方法仿真61-62
• 5.5 本章小結(jié)62-63
• 總結(jié)與展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文71-73
• 致謝73-74

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 代松;李偉生;;基于親和傳遞聚類的多類物體識別方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2009年14期

2 鄒利華;;三種基于特征的物體識別算法對比與分析[J];軟件導(dǎo)刊;2010年05期

3 連靈;游旭群;;三維物體識別的心理表征:角度依賴還是角度獨(dú)立[J];心理學(xué)報(bào);2011年09期

4 王喜順;劉曦;史忠植;隋紅建;;一種基于特征整合理論的物體識別模型(英文)[J];中國科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào);2012年03期

5 胡敏;齊梅;王曉華;許良鳳;;基于顯著區(qū)域詞袋模型的物體識別方法[J];電子測量與儀器學(xué)報(bào);2013年07期

6 余少波;鞠發(fā)平;肖英明;;物體識別不變性方法比較分析(Ⅱ)——解析方法[J];海軍工程學(xué)院學(xué)報(bào);1993年01期

7 曾建超，，柳慧群，林學(xué);基于規(guī)則的物體識別定位方法[J];高技術(shù)通訊;1995年04期

8 李育賢,王洪波,趙莉;二維物體識別的暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J];陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2000年01期

9 邵潔;董楠;;基于相關(guān)向量機(jī)的物體識別[J];上海電力學(xué)院學(xué)報(bào);2011年02期

10 楊雄;彭剛;徐濤;劉利;蘭遠(yuǎn)東;;物體識別的精神物理學(xué)實(shí)驗(yàn)測試[J];惠州學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳柘;趙榮椿;;幾何不變性及其在3D物體識別中的應(yīng)用[A];信號與信息處理技術(shù)——第一屆信號與信息處理聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C];2002年

2 連靈;張敏;;三維物體識別的心理表征:角度依賴還是角度獨(dú)立[A];增強(qiáng)心理學(xué)服務(wù)社會的意識和功能——中國心理學(xué)會成立90周年紀(jì)念大會暨第十四屆全國心理學(xué)學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2011年

3 周程;吳飛;莊越挺;;基于層次反饋機(jī)制的物體識別[A];第十五屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

4 孫彥良;任衍具;;真實(shí)場景中朝向和背景對物體識別的影響[A];第十二屆全國心理學(xué)學(xué)術(shù)大會論文摘要集[C];2009年

5 郭明瑋;朱明清;趙宇宙;王建;陳宗海;;基于生物視覺的物體識別方法研究現(xiàn)狀分析[A];第13屆中國系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)年會論文集[C];2011年

6 艾浩軍;朱榮;張敏;李俊;方禹;王紅霞;;基于SIFT尺度分量的兩級匹配物體識別算法研究[A];第七屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議（HHME2011)論文集【poster】[C];2011年

7 熊英;馬惠敏;;SIFT特征在三維物體識別中的應(yīng)用[A];圖像圖形技術(shù)研究與應(yīng)用2009——第四屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

8 魯?shù)?姜志國;;基于圖元檢測的物體識別方法研究[A];全國第一屆信號處理學(xué)術(shù)會議暨中國高科技產(chǎn)業(yè)化研究會信號處理分會籌備工作委員會第三次工作會議�？痆C];2007年

9 杜建洪;梁子長;;車輛走向定位技術(shù)的研究[A];通信理論與信號處理新進(jìn)展——2005年通信理論與信號處理年會論文集[C];2005年

10 宋廣青;高莉;孫秀萍;劉新民;;物體識別實(shí)驗(yàn)在東莨菪堿致大鼠學(xué)習(xí)記憶障礙中的應(yīng)用[A];2013年全國老年性癡呆與相關(guān)疾病學(xué)術(shù)會議論文匯編[C];2013年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陸王天宇;受生物啟發(fā)的物體識別算法研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

2 王靜;視網(wǎng)膜假體中人工視覺信息處理及優(yōu)化表達(dá)研究[D];上海交通大學(xué);2014年

3 齊勇剛;基于草圖和邊緣的物體識別[D];北京郵電大學(xué);2015年

4 黃穎;基于圖理論的圖像處理與物體識別算法的研究[D];電子科技大學(xué);2012年

5 劉光燦;基于機(jī)器學(xué)習(xí)的物體識別[D];上海交通大學(xué);2013年

6 徐勝;三維物體識別研究[D];電子科技大學(xué);2010年

7 王興剛;物體識別中的形狀建模和弱監(jiān)督學(xué)習(xí)[D];華中科技大學(xué);2014年

8 王利明;機(jī)器視覺中物體識別方法的研究與探討[D];復(fù)旦大學(xué);2009年

9 彭紹武;基于形狀與語義建模的物體識別[D];華中科技大學(xué);2009年

10 陶維東;非面孔物體識別倒置效應(yīng)[D];西南大學(xué);2009年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 周淼;物體識別中與特征整合相關(guān)的腦電活動研究[D];電子科技大學(xué);2012年

2 劉杰;小型地面移動機(jī)器人視覺圖像特征提取[D];新疆大學(xué);2015年

3 王沁波;基于分層結(jié)構(gòu)的多物體圖像識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

4 李元輝;換墊料應(yīng)激損害大鼠新穎物體識別記憶再激活后提取及其膽堿能受體機(jī)制[D];南華大學(xué);2015年

5 李額;Apelin-13改善強(qiáng)迫游泳應(yīng)激誘導(dǎo)大鼠新穎物體識別記憶損傷[D];南華大學(xué);2015年

6 齊梅;基于詞袋模型的物體識別方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2014年

7 張禹tD;基于移動機(jī)器人的動態(tài)物體識別[D];吉林大學(xué);2015年

8 宋文豪;基于圖像的計(jì)算機(jī)物體識別研究[D];河北科技大學(xué);2015年

9 李慧霞;室內(nèi)智能移動機(jī)器人規(guī)則物體識別與抓取[D];北京交通大學(xué);2016年

10 劉苗苗;基于2D和3D SIFT特征融合的一般物體識別算法研究[D];東南大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：室內(nèi)場景物體同時(shí)識別與建模，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：339402