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一种由粗至精的室内场景的空间布局估计方法

机器人 2019年第1期41卷 58-64页

作者：刘天亮顾雁秋曹旦旦戴修斌罗杰波南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室江苏南京210003 罗彻斯特大学计算机科学系美国罗彻斯特14627

为有效标注室内场景的布局关系,提出一种由粗至精的空间布局估计方法.首先,采用局部不连续自适应阈值检测场景的长直线段,根据直线段的方向将其分为竖直和水平直线段;基于投票机制和正交准则估计垂直与水平消失点,由这两个消失点等角度... 详细信息

为有效标注室内场景的布局关系,提出一种由粗至精的空间布局估计方法.首先,采用局部不连续自适应阈值检测场景的长直线段,根据直线段的方向将其分为竖直和水平直线段;基于投票机制和正交准则估计垂直与水平消失点,由这两个消失点等角度间隔地引出成对射线生成场景候选布局.其次,采用VGG-16全卷积神经网络估计相应场景的几何上下文和信息化边界,采用softmax分类器决策其fc7层特征以获取布局类别,融合信息化边界和布局类别生成全局特征以粗选取场景候选布局.接着,基于VGG空间多尺度卷积神经网络估计相应场景的法向图和深度图以提取法向特征和深度特征.然后,利用消失点射线夹角参数化3D盒式布局模型,利用几何积分图聚集候选布局中的直线段成员、几何上下文、法向量和深度等区域级特征,采用割平面法学习结构化模型参数.最后,对候选布局的结构化预测得分进行排序,将得分最高者选取为最终空间布局.Hedau和LSUN数据集实验表明,该方法能获得空间布局的精准区域面划分个数和精确边界位置.

关键词：室内场景布局估计卷积神经网络场景布局类别

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室内场景的布局估计与目标区域提取算法

计算机工程 2018年第8期44卷 257-262,267页

作者：吴晓秋霍智勇南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室南京210003

现有的目标提取方法在应用于复杂的室内场景图像时,容易出现小尺寸物体与平面区域中物体被忽视,以及因遮挡造成大物体提取错误等问题。为此,提出一种针对室内RGB-D场景的无监督布局估计与目标区域提取算法。利用3D点云进行平面分割与分... 详细信息

现有的目标提取方法在应用于复杂的室内场景图像时,容易出现小尺寸物体与平面区域中物体被忽视,以及因遮挡造成大物体提取错误等问题。为此,提出一种针对室内RGB-D场景的无监督布局估计与目标区域提取算法。利用3D点云进行平面分割与分类以完成布局估计,采用2种图像分割方法对RGB-D图像做过分割处理,并利用4种相似度衡量方式进行层次分组。在此基础上,根据布局估计的结果,对不同类别的区域采取不同的边界框匹配策略。实验结果表明,该方法无需预训练即可改善目标区域提取效果,在产生较少目标候选区的情况下提高边界框召回率,加快计算速度。

关键词：深度信息特征融合室内场景布局估计图像分割目标提取

室内场景中140 GHz无线信道测量与传播特性研究

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移动通信 2023年第5期47卷 26-31页

作者：宋国超周伟徐晓燕李明豫江甲沫中国信息通信研究院移动通信创新中心北京100083

太赫兹技术具有超大带宽的传输能力和超高精度的感知能力,因此成为了6G潜在关键技术方向之一。探明太赫兹信道空间传播特性是太赫兹基础理论创新和关键技术研发的基础。为此,开展了140 GHz室内场景中信道测量与传播特性研究。具体地,搭... 详细信息

太赫兹技术具有超大带宽的传输能力和超高精度的感知能力,因此成为了6G潜在关键技术方向之一。探明太赫兹信道空间传播特性是太赫兹基础理论创新和关键技术研发的基础。为此,开展了140 GHz室内场景中信道测量与传播特性研究。具体地,搭建了基于矢量网络分析仪的频域信道测量平台,并在数据中心、办公室、走廊等典型室内场景中进行了大量的信道数据采集。基于测量数据,完成了太赫兹信道的多径分量提取和分簇,分析了太赫兹信道传播特性。

关键词：太赫兹信道测量室内场景传播特性

基于激光雷达点云数据的虚拟室内场景搭建研究

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激光杂志 2024年第5期45卷 159-163页

作者：刘龙河南理工大学河南焦作454000

通过搭建虚拟室内场景实现室内视景重构,提出基于激光雷达点云数据的虚拟室内场景搭建技术,采用三维光学面扫描设备采集激光雷达点云数据,采用融合卡尔曼滤波方法实现对虚拟室内场景激光雷达点云数据滤波处理,减少点云数据干扰,提取虚... 详细信息

通过搭建虚拟室内场景实现室内视景重构,提出基于激光雷达点云数据的虚拟室内场景搭建技术,采用三维光学面扫描设备采集激光雷达点云数据,采用融合卡尔曼滤波方法实现对虚拟室内场景激光雷达点云数据滤波处理,减少点云数据干扰,提取虚拟室内场景的空间分布域特征量,获取虚拟室内场景中被测量物体的全局标志点,通过逆向设计和三维边界轮廓特征点重构的方法实现对虚拟室内场景散乱点云重组和稀疏性特征点拟合,在拟合曲面采用纹理渲染方法实现对虚拟室内场景重构。仿真结果表明,采用该方法进行虚拟室内场景搭建的激光雷达点云数据重建能力较好,保留原始点云的特征信息较为饱满,能满足较好地重建几何精度场合,重建精度达到了0.98,并且重建时间仅为4.5 h。

关键词：激光雷达点云数据虚拟室内场景搭建

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一种面向室内场景的语义分割网络

激光与红外 2023年第4期53卷 615-625页

作者：顾嘉城龙英文吉明明郑旸上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

现有RGB-D语义分割方法难以充分地融合深度信息来实现对复杂场景的语义分割,为了能更精确地在室内场景RGB图中进行识别内部物体,提出一种基于通道注意力机制的非对称三分支结构型卷积网络语义分割模型。该方法能选择性地从RGB图和深度... 详细信息

现有RGB-D语义分割方法难以充分地融合深度信息来实现对复杂场景的语义分割,为了能更精确地在室内场景RGB图中进行识别内部物体,提出一种基于通道注意力机制的非对称三分支结构型卷积网络语义分割模型。该方法能选择性地从RGB图和深度图像中收集特征。先构建了一个具有三个并行分支的体系结构,并添加了三个互补的注意模块。且运用了双向跨模块特征传播策略,不仅可以保留原始RGB图像和深度图像的特征,还能充分利用融合分支的深度特征。在两个室内场景数据集(NYUDv2数据集和SUN-RGBD数据集)进行了对照实验和消融研究。结果表明,所提出的模型与目前最好的表现方法注意力互补网络(ACNet)对比下,像素精度、平均像素精度、平均交并比分别提高了0.9%、1.3%、1.7%,在镜子、书本、箱子等小物体的语义分割交并比指标提高了7.2%、9.6%、11.2%。验证了提出的模型在处理室内场景具更强的适用性。

关键词： RGB-D语义分割双向跨模块特征传播策略通道注意力机制室内场景

11 GHz不同室内场景的WBAN信道特性研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第2期44卷 53-61页

作者：魏苏皖杨丽花薛寒马嘉文杨钦吕文俊南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

为了探索高频段室内无线体域网通信的可行性,对11 GHz室内无线体域网的传播特性进行了测量与研究。基于大量的测量数据,给出了11 GHz频段室内无线体域网的路径损耗、阴影效应与均方根时延扩展的统计特性。针对体对体通信时人体相对角度... 详细信息

为了探索高频段室内无线体域网通信的可行性,对11 GHz室内无线体域网的传播特性进行了测量与研究。基于大量的测量数据,给出了11 GHz频段室内无线体域网的路径损耗、阴影效应与均方根时延扩展的统计特性。针对体对体通信时人体相对角度变化的场景,提出了一种具有相对角度影响的路径损耗模型,该模型利用了与身体角度相关的路径损耗指数、浮动截距以及身体角度因子修正相对角度变化引入的路径损耗。为了验证模型的适用性,对比分析了在小型空教室和大型会议室两种不同场景下相对角度变化对信道传播特性的影响。研究结果表明:在收发端距离固定的情况下,路径损耗指数、浮动截距和由相对角度引起的路径损耗(Path Loss caused by Relative Angle,PLRA)均与相对角度具有三角函数关系;在收发端相对角度固定时,PLRA与收发端距离无关,仅与相对角度有关。上述研究结果可以为11 GHz频段在未来室内无线体域网的使用提供理论基础与实践依据。

关键词：高频段体域网室内场景路径损耗均方根时延相对角度

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室内场景二维拓扑识别及三维拓扑重建

室内场景二维拓扑识别及三维拓扑重建

作者：邵碧尧杭州电子科技大学

学位级别：硕士

场景的三维拓扑结构对场景的理解和重建至关重要,一直是计算机视觉领域的研究重点,其在房地产和家具设计等行业中非常具有应用前景。近年来随着深度学习,人工智能的飞速发展,如何结合深度学习的方法来更好的解决这一问题成为了众多研究... 详细信息

场景的三维拓扑结构对场景的理解和重建至关重要,一直是计算机视觉领域的研究重点,其在房地产和家具设计等行业中非常具有应用前景。近年来随着深度学习,人工智能的飞速发展,如何结合深度学习的方法来更好的解决这一问题成为了众多研究人员关注的热点问题。在本文中,我们提出了一种用于从单个二维图像重建室内场景的三维拓扑结构的完全自动的解决方案。基于我们目前已有的了解,这是第一个全自动实现室内场景下基于单张二维图像的场景三维拓扑结果重建的技术。我们提出的方法包含三个关键算法模块:（1）文中提出了一种新的全卷积神经网络,实现网络可以仅通过一个训练过程便直接识别得到组成房间二维拓扑的三类交线的位置,同时很大程度地提升了对交线位置识别的质量。（2）文中提出了一种新的二维拓扑节点优化算法（Topology anchor points optimization）,用于自动识别输入图像的布局拓扑,使用卷积神经网络提取得到特征对拓扑结构进行优化调整。（3）文中提出了一种场景三维拓扑重建算法,仅利用二维拓扑节点信息进行具有等式约束和非等式约束的非线性优化,以重建最终的场景三维布局。为了验证我们提出算法的鲁棒性和有效性,我们在公共数据集LSUN,Hedau和3DGP上分别进行了较为完整的实验证明,通过得到结果的对比可以定性地对方法效果进行评价,通过计算结果的平均像素误差可以定量地评价算法性能。实验结果表明,该方法可以处理不同图像中的不同布局拓扑,且可以在各种图像上实现精确的三维拓扑重建,同近年来领域内的工作对比有明显提升。

关键词：室内场景二维拓扑三维拓扑全卷积神经网络非线性优化

面向室内场景的6D位姿估计网络最新研究进展

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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计算机应用研究 2022年

作者：杨涵雍宇章福成上海理工大学机械工程学院

面向室内场景的6D位姿估计在机器人、增强现实和餐饮服务等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习在位姿估计领域的不断深入，大量研究成果涌现，目前缺乏对该方向的研究进展进行总结。为了分析室内场景的6D位姿估计方法的研究现状... 详细信息

面向室内场景的6D位姿估计在机器人、增强现实和餐饮服务等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习在位姿估计领域的不断深入，大量研究成果涌现，目前缺乏对该方向的研究进展进行总结。为了分析室内场景的6D位姿估计方法的研究现状和发展趋势，针对传统的和深度学习的位姿估计方式进行全面的总结。首先详细介绍了评估位姿估计网络性能的指标和基准数据集。然后以D、RGB和RGB-D为输入信息对室内场景中位姿估计网络进行分类阐述，并讨论网络之间的相关性和相互作用。最后对该领域目前存在的困难和未来可能研究热点问题进行总结，希望给予相关人员带来帮助。

关键词：深度学习室内场景位姿估计 RGB RGBD

基于改进BiSeNet的室内场景语义分割方法

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计量学报 2021年第4期42卷 515-520页

作者：张立国程瑶金梅王娜燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

室内场景的语义分割一直是深度学习语义分割领域的一个重要方向。室内语义分割主要存在的问题有语义类别多、很多物体类会有相互遮挡、某些类之间相似性较高等。针对这些问题,提出了一种用于室内场景语义分割的方法。该方法在BiSeNet(bi... 详细信息

室内场景的语义分割一直是深度学习语义分割领域的一个重要方向。室内语义分割主要存在的问题有语义类别多、很多物体类会有相互遮挡、某些类之间相似性较高等。针对这些问题,提出了一种用于室内场景语义分割的方法。该方法在BiSeNet(bilateral segmentation network)的网络结构基础上,引入了一个空洞金字塔池化层和多尺度特征融合模块,将上下文路径中的浅层细节特征与通过空洞金字塔池化得到的深层抽象特征进行融合,得到增强的内容特征,提高模型对室内场景语义分割的表现。该方法在ADE20K中关于室内场景的数据集上的MIoU表现,比SegNet高出23.5%,比改进前高出3.5%。

关键词：计量学语义分割特征融合室内场景 BiSeNet