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基于realsense的室内3D场景重建方法研究

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现代电子技术 2020年第8期43卷 161-165页

作者：宋文龙赵永辉刘孟祎东北林业大学黑龙江哈尔滨150040

针对基于视觉的3D场景重建领域中设备昂贵、精度低、过程耗时的问题,提出一种采用realsense摄像头,以OpenVINO构建底层计算平台,实现室内3D场景重建的方法。首先在数据获取部分,通过realsense深度相机获取数据,实现了RGB数据、深度数据... 详细信息

针对基于视觉的3D场景重建领域中设备昂贵、精度低、过程耗时的问题,提出一种采用realsense摄像头,以OpenVINO构建底层计算平台,实现室内3D场景重建的方法。首先在数据获取部分,通过realsense深度相机获取数据,实现了RGB数据、深度数据与点云数据的同时获取;其次,在计算加速部分,采用以OpenVINO为开发工具的神经计算棒构建硬件计算平台,提高了数据的处理速度,减少了计算开销;最后在点云数据的配准与融合部分,基于传统ICP算法进行了改进,大幅度减少了所需计算的数据量,提高了算法效率与精确度。

关键词： 3D场景重建 realsense 构建计算平台 OpenVINO 计算加速点云配准

基于realsense图像信息的三维物体识别算法研究

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基于RealSense图像信息的三维物体识别算法研究

作者：张垒上海交通大学

学位级别：硕士

三维物体识别是计算机视觉领域的一项基础研究,也是各个科研机构研究的热点与难点之一,被广泛地应用于沉浸式虚拟交互,目标智能监测,物件自动装配,移动操控,机器人等领域。realsense是Intel推出的智能深度摄像头,可以同时获取场景中的... 详细信息

三维物体识别是计算机视觉领域的一项基础研究,也是各个科研机构研究的热点与难点之一,被广泛地应用于沉浸式虚拟交互,目标智能监测,物件自动装配,移动操控,机器人等领域。realsense是Intel推出的智能深度摄像头,可以同时获取场景中的深度与色彩信息,相比较于现有的智能深度摄像头,拥有更好的深度传感器和1080p色彩传感器,更加适应动态场景,除此以外,摄像头本身十分轻薄,在机器人、物联网、虚拟交互等领域将会有巨大的应用前景。因此,本文设计并实现了realsense管理与使用系统,并基于此系统和点云库,实现且改进了三维物体识别算法,以期未来应用于带有realsense的机器人等移动平台。本文首先介绍了联系二维图像与三维点坐标的相机模型,并简要说明realsense F200与realsense R200两类智能深度摄像头的模块结构以及深度传感器获取信息的原理,然后对三维图像处理中应用最为广泛的三维点云算法开源库进行概括性描述。由于realsense没有全平台点云库的支持,极大地限制了开发与研究人员的使用,本文设计了realsense设备管理与使用系统。整个设计并实现的系统分为管理子系统和使用子系统,管理子系统负责管理接入操作系统的realsense设备,并将设备抽象,供realsense使用模块使用。使用子系统负责向用户提供接口,并完成原始图像向点云格式数据的转换。实现的realsense设备管理与使用系统支持不同的realsense底层IO库与多设备同时接入功能,并拥有简单易用的用户接口,同时,多线程的使用保证了程序的性能。在通过realsense设备管理与使用系统成功获取图像信息后,本文详细介绍了基于realsense图像信息的三维物体识别算法,并对识别算法中的每一个环节给出了算法与参数选择。针对图像信息中含有过多非目标信息点的问题,本文分析了这类信息点的特征,并采用综合滤波的方式减少非目标信息点。根据目标物体颜色空间的特性,本文基于已有的快速点特征直方图描述符提取算法,提出了改进的快速点特征直方图描述符提取算法,对图像信息点进行描述。通过实验表明,综合滤波能够有效地提升图像中有效信息点比例,为物体识别做好铺垫,同时,改进的快速点特征直方图描述符提取算法在实时性以及准确性上取得了良好的效果,相较于准确率和实时性最为平衡的算法,识别准确率仅下降3%左右的情况下,实时性提高了27%。而整个改进的识别算法的实时性达到了基于快速点特征直方图描述符提取的三维物体识别算法的2.45倍,识别准确率提升了27.78%。

关键词：三维物体识别 realsense 点云库快速点特征直方图

基于realsense深度摄像头的3D手势识别及应用

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基于RealSense深度摄像头的3D手势识别及应用

作者：叶青山海南大学

学位级别：硕士

随着深度摄像头以及手势识别的技术不断提升,基于深度摄像头的手势识别技术广泛应用于现今各种人机交互场景中,如虚拟现实(VR)、游戏、智能机械手臂等。虽然手势识别模型借助深度摄像头得到的深度信息可以更好地排除背景光照、颜色信息... 详细信息

随着深度摄像头以及手势识别的技术不断提升,基于深度摄像头的手势识别技术广泛应用于现今各种人机交互场景中,如虚拟现实(VR)、游戏、智能机械手臂等。虽然手势识别模型借助深度摄像头得到的深度信息可以更好地排除背景光照、颜色信息敏感等问题,但仍然会出现环境异物干扰、准确性相对不高和深度信息没有得到充分利用,并且应用于网页操作存在时延高的问题。为了解决上述关键性问题,本文基于Intel Real Sense D415深度摄像头提出一种融合RGB图像与深度图像信息的3D动态手势识别网络模型(3D-DGR),并且将该模型应用于网页操作,成功实现用手势控制对应网页操作的自然人机交互。本文的主要研究内容如下:1.针对图像的预处理操作的问题,本文提出一种利用D415深度摄像头获得的深度信息同时对RGB与深度图像分割手势的方法。首先对RGB图像与深度图像进行对齐处理,再设置一定的深度距离阈值,即可完成RGB与深度图像中的手势同时进行分割,达到减少背景干扰的效果。2.针对手势识别模型应用在网页操作中出现准确率相对较低且实时性差的问题,本文提出一种新的融合RGB图像与深度图像信息的3D动态手势识别网络模型3D-DGR。基于自建的动态手势数据集,经过一系列对比实验结果表明,该方法准确率高达98.60%,比仅使用RGB图像的动态手势识别模型高出1.93%,并且性能比backbone使用Alex Net和VGG-16的模型要更加好。3.利用深度摄像头与3D-DGR通过Chrome Driver对网页进行相关的研究,成功实现网页上滑、下滑、放大、缩小等9种操作,且反应时间均小于0.73秒。通过手势识别操作网页实验,可证明本文提出的手势识别操作模型能够满足实时性等任务需求。综上所述,本文针对基于深度摄像头的手势识别模型应用的关键性问题,提出了准确率更高、鲁棒性更好的模型,并且将其应用在网页操作,用户体验顺畅。

关键词：动态手势识别深度图像信息 realsense 人机交互

基于realsense的教学手势识别研究与应用

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基于RealSense的教学手势识别研究与应用

作者：王聪华中师范大学

学位级别：硕士

信息技术的迅猛发展使得人机交互方式发生了巨大的改变,越来越多的人开始追求自然的人机交互体验。手势识别凭借表达信息丰富以及灵活性和直观性在自然人机交互领域备受重视。传统的基于数据手套或者视觉传感器的手势识别由于穿戴不便... 详细信息

信息技术的迅猛发展使得人机交互方式发生了巨大的改变,越来越多的人开始追求自然的人机交互体验。手势识别凭借表达信息丰富以及灵活性和直观性在自然人机交互领域备受重视。传统的基于数据手套或者视觉传感器的手势识别由于穿戴不便和易受外界干扰等问题,难以在实际场景中应用。结合手势识别与教师多媒体教学的相关应用研究较少,目前尚无一套适用于课堂教学的手势识别系统。针对上述问题,本文利用Intel realsense获取手部深度信息和骨骼关节信息,建立了一套教学手势数据库,基于该手势数据库,研究了手势的数据预处理,关键帧提取,特征选择,分类识别等相关技术,建立了一套适应于课堂教学的手势识别系统。本文的主要工作包括以下几个部分:首先,充分调研教师在课堂上操作工具软件的习惯,通过总结归纳,定义了一套可以覆盖教师大部分操作的手势集,并以该手势集为基础,建立了一个完备的且适用于教学的手势数据库(CCNU-RSTGD)。其次,提出一种等时间间隔采样和K-means聚类结合的算法来提取手势序列关键帧,以减少数据冗余;在详细分析手势特征的基础上选择了手部关节点的几何和空间等描述符共40维作为手势特征。再次,在分析各类分类算法的基础上,提出了一种将决策树、SVM和AdaBoost等三种分类器融合的分类算法DT-SVM-Boosting。实验证明,利用该分类器对对本文手势集进行分类识别,准确率达到98.63%。最后,在上述研究的基础上建立了一个适用于课堂的手势识别系统,并将该系统与starC教学平台结合进行实际应用测试,实现用手势对starC教学平台中教学工具软件的操作控制。本文为课堂教学提供了一套通用的手势集,并对教学手势的预处理、特征提取和分类识别等过程进行了深入的研究,最后将手势识别与教师多媒体教学结合起来,让教师课堂教学变得灵活生动。

关键词：手势识别 realsense 特征提取手势数据库 DT-SVM-Boosting

基于realsense的无人机避障算法的设计与实现

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基于RealSense的无人机避障算法的设计与实现

作者：王锐北京工业大学

学位级别：硕士

随着无人机相关行业的发展以及操作方式的日趋简单,无人机的机动性与载重能力大幅提高、环境适应性明显提升、价格及维修成本也日趋低廉。其功能已从最初的战斗、巡逻、侦查等军用领域逐步延伸至工业及民用领域,如电力巡线、军警消防、... 详细信息

随着无人机相关行业的发展以及操作方式的日趋简单,无人机的机动性与载重能力大幅提高、环境适应性明显提升、价格及维修成本也日趋低廉。其功能已从最初的战斗、巡逻、侦查等军用领域逐步延伸至工业及民用领域,如电力巡线、军警消防、测绘或是航拍等,这也使得无人机的安全问题受到越来越高的重视。为了进一步提升无人机的自主性能,提高其安全性,无人机需要具备避障能力。当在飞行路线上遇到如建筑、树木、电线杆等障碍物体时,无人机可及时感知并采取适当的方式进行避让。为了实现无人机的避障功能,参考了传统的避障算法,如VFH算法(Vector Field Histogram,向量场直方图)、人工势场法等,以及近几年应用较为广泛的基于机器学习实现避障的算法。本课题将realsense与无人机结合,获取无人机前进方向的深度数据,并基于该数据设计了两组不同的避障算法:一组在VFH算法的基础上提出一种三维VFH算法,将传统的二维避障算法应用于三维空间内;另一组则采用机器学习中的强化学习实现避障。两组避障算法均以深度数据作为输入数据,并结合无人机的尺寸及当前的目的飞行方向确定避障策略。测试结果表明两组算法均可实现无人机在三维空间的避障功能。论文主要围绕两组避障算法展开,首先简要介绍了设计中的软硬件结构,随后分别对三维VFH算法及基于强化学习的避障算法进行较为详细的介绍,最后论述测试部分。测试中先在仿真环境下测试两组避障算法,根据算法的避障效果进行优化,并最终迁移至真实环境内实现无人机的避障功能。其中仿真环境模拟室内的情况,实际中则选择地下停车场进行测试。

关键词：无人机 realsense 三维VFH 强化学习三维避障

基于realsense深度信息的枝上柑橘果实近景识别研究

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基于RealSense深度信息的枝上柑橘果实近景识别研究

作者：朱新新江苏大学

学位级别：硕士

目标果实的准确、快速识别是实现采摘机器人实用化的关键前提。针对现有以可见光图像为主的果实识别方法存在光照敏感性和重叠、遮挡对象难以分割的缺陷,而基于深度信息的果实识别方法主要依赖点云的三维重构和图像特征提取,仍存在分析... 详细信息

目标果实的准确、快速识别是实现采摘机器人实用化的关键前提。针对现有以可见光图像为主的果实识别方法存在光照敏感性和重叠、遮挡对象难以分割的缺陷,而基于深度信息的果实识别方法主要依赖点云的三维重构和图像特征提取,仍存在分析过程复杂、运算量大、对贴碰果叶无法有效分割的不足,本文以在我国广泛种植的柑橘果实为研究对象,提出了一种基于realsense深度信息的果实识别方法并进行枝上柑橘果实的近景识别与试验验证。本文的主要工作如下:(1)以实现柑橘果实的近景识别为目标,文中首先进行了枝上柑橘对象深度信息的采集与预处理。为提供高精度、实时的深度信息,在对比几类主流RGB-D相机的相关参数后选择realsense F200摄像头作为深度采集设备,并确定适合柑橘采摘机器人识别作业的近景探测范围,而针对realsense F200获取的枝上柑橘原始深度点云中存在的冗余背景、空洞噪声和部分不稳定前景对象利用距离阈值分割得以有效剔除。(2)基于柑橘果、叶、枝对象分别具有实球体、片体、细柱体的三维几何特征与realsense F200可采集高精度深度信息的优势,提出了一种果实识别的深度球截线方法,并针对点云聚类与区域划分后的近景果、叶孤立和贴碰区域分别提出了孤立和贴碰果实的特征提取算法,进而提出了复杂枝上环境的果实识别策略。由于深度球截线方法直接利用原始深度值进行截线提取,可有效发挥realsense F200高精度数据的优势并大大降低果实特征提取过程的复杂性。(3)以成熟无核蜜桔为试验对象,利用提出的深度球截线方法进行枝上果实近景识别以验证算法的有效性。试验结果表明:深度球截线方法对184组孤立果叶的识别率高达97.8%,对120组单果多叶和120组两果多叶的识别率为74.2%和77.2%,而对80组三果多叶的复杂枝上环境的果实识别率为63.8%。其中,因果叶空间远近差异所导致的重叠、遮挡和少量贴碰情况也能保证较高的识别率,因而可以有效改善重叠、遮挡对果实识别造成的巨大困扰;而果叶严重贴碰时的果实可被探测表面的深度数据减少、截线圆形特征骤降,即使多次切割仍难以满足截线判据,从而出现果实未成功判别的漏判现象。(4)为进一步验证深度球截线方法对多类柑橘的适用性,考虑尺寸和形状特征差异,选择赣南脐橙、埃及橙、云南冰糖橙、四川丑橘和永春芦柑五类果实为研究对象,依次进行60组有光和60组无光条件下枝上单果两叶对象的近景识别。试验结果表明:赣南脐橙、埃及橙、云南冰糖橙、四川丑橘和永春芦柑在少量贴碰下的识别率分别为95.0%、100%、82.3%、90.0%和92.5%,而严重贴碰下因果实漏判现象增多导致各类果实识别率都有所下降,其识别率分别为68.3%、71.7%、58.0%、70.0%和68.8%。由回归分析可知,果实的尺寸与形状因素对其识别效果的影响依次降低,果实的尺寸越大识别率越高,在少量贴碰情况下的果实越接近标准圆形,其识别率越高。而有无光照条件对果实识别无明显影响,可有效克服可见光的光照敏感性,因此基于深度球截线的果实识别方法对多类柑橘果实具有良好的适用性,也为全天候果实的识别作业提供了新思路。综上,文中以低成本、高精度和新型集成化的realsense为深度信息采集设备,利用近景视野内对象数量少、结构较简单的优势,提出果实识别的深度球截线方法并实现枝上近景柑橘果实的识别,整体算法复杂度低、运算量小,能有效应对重叠遮挡和光线变化的影响,且对多类柑橘具有良好的适应性,对苹果、番茄等近球形果实的识别也具有重要的参考价值。

关键词：柑橘特征提取深度球截线 realsense 近景贴碰

基于realsense的苗期植株表型信息提取方法研究

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基于RealSense的苗期植株表型信息提取方法研究

作者：张璀璨仲恺农业工程学院

学位级别：硕士

植物表型是对植物可观察的物理、生理、生化等特征的综合描述,包括植株高度、果实数目、病虫害、产量及非生物胁迫等。农艺性状的鉴定通常通过表型选择来完成。传统的植物表型参数取得方式主要为标尺测量和人工目测,其中标尺测量一般会... 详细信息

植物表型是对植物可观察的物理、生理、生化等特征的综合描述,包括植株高度、果实数目、病虫害、产量及非生物胁迫等。农艺性状的鉴定通常通过表型选择来完成。传统的植物表型参数取得方式主要为标尺测量和人工目测,其中标尺测量一般会对目标样本造成破坏性取样测量,费时费力、效率低;人工目测可用于植株的病害程度、旱涝胁迫等,工作繁琐重复量大,测量结果主观性强,准确率得不到保证。现如今针对植株表型数据获取的方案较少,大多基于价格昂贵的专业三维扫描设备与专业分析软件,难以实现普及和应用。根据现代农业多维度农业信息获取与植物表型数字化表达发展的需求,研究低成本、无损的植物表型信息提取方法意义重大。蝴蝶兰因其艺术观赏性和花卉耐久性被认为是园艺工业中最受欢迎的兰花属,因难以杂交繁殖,目前主要依靠工厂化培育。本文以工厂蝴蝶兰苗期植株为研究对象,以Real Sense L515深度相机为主要研究工具,通过对Real Sense L515性能分析设计并搭建数据采集平台,从图像和点云数据两方面对植株表型信息提取方法开展研究,为工厂利用现代农业机械化手段进行管控培育等提供数据支撑。主要研究内容如下:(1)分析研究并搭建研究数据采集平台,采集试验数据。通过分析Real Sense L515相机性能,搭建数据采集平台,利用旋转台分别从8个角度采集彩色、红外深度图像数据,得到彩色点云原始数据。(2)植株病害表型信息提取方法研究。使用YOLOv5单阶段目标检测算法,提取蝴蝶兰植株的病害表型信息,如黄化、炭疽、煤烟等具有显著的位置和色彩特征。在YOLOv5模型上添加两种注意力机制,基于色彩通道的SENet和基于色彩与空间双重注意力机制的CBAM,更准确地获取病害表型的颜色信息与病害在叶子上的空间信息。对比分析发现,融合注意力机制的YOLOv5最优网络模型比原生YOLOv5模型,对病毒、黑霉、黄化、炭疽、疫病、软腐共6中病害的识别准确率从80.3%到91.1%提升12%。(3)基于点云数据三维重建方法研究。对原始点云数据进行滤波降噪、点云配准等步骤获得蝴蝶兰植株三维点云模型。通过建立统一的旋转台坐标系,将各角度点云还原到原始相对位置上完成初始配准,采用ICP算法和基于法向量夹角的ICP算法分别进行精配准,本研究采用的基于法向量夹角的ICP算法减小对应点间距离,点云对应点距离误差达到理想范围,并获得了完整的蝴蝶兰植株三维点云模型。(4)基于点云模型表型信息提取方法研究。通过对获得的蝴蝶兰植株三维点云模型采用HSI色彩空间分割结果提取植株株高植株、最小有向包围盒体积表型信息,利用叶片三角网格化提取叶面积表型信息。并将计算值与人工测量值比较,结果表明计算值与人工测量值间有良好的线性关系,且算法在植株上的效果大植株比小植株更好。

关键词： realsense 表型信息三维重建点云分割

基于realsense的采摘机器人视觉伺服控制系统设计

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基于RealSense的采摘机器人视觉伺服控制系统设计

作者：周尧南京林业大学

学位级别：硕士

针对现有的基于视觉伺服的采摘机器人系统,存在图像数据过多、处理太过耗时,系统实时性差、定位精度低等;部分利用可见光搭建的视觉伺服系统,对光照异常敏感,果实的识别准确度差、识别效率低等问题,本文构建了一种,利用RGB-D相机以Jagua... 详细信息

针对现有的基于视觉伺服的采摘机器人系统,存在图像数据过多、处理太过耗时,系统实时性差、定位精度低等;部分利用可见光搭建的视觉伺服系统,对光照异常敏感,果实的识别准确度差、识别效率低等问题,本文构建了一种,利用RGB-D相机以Jaguar移动机器人平台为基础,搭建eye-in-hand采摘机器人视觉伺服系统。通过视觉传感器,获取目标对象的颜色和深度信息,分别利用色彩信息和色彩、深度信息融合的方法,对树上果实进行识别和定位,并采用远近景手眼协调控制策略,减轻图像处理的计算量、提高树上果实的定位精度。本文的主要研究内容如下:(1)采摘机器人视觉伺服系统软硬件架构的设计,本文首先介绍了realsense sr300这款RGB-D相机,以及控制对象:Drrobot机器人系统、团队成员自行设计的多级剪叉、360°旋转台、末端执行器等,并根据机械结构的结构尺寸以及各关节的运动形式,给出采摘机器人的运动学方程,作为采摘机器人控制的条件基础,根据现有的软硬件接口,搭建采摘机器人的系统框架。(2)树上果实的识别与定位,为了实现树上果实自主采摘,需要自主识别、定位树上成熟的果实,因此,本文在第三章研究了分别利用深度信息、颜色和点云信息融合的方法,实现树上果实的识别,并通过点云三维坐标,获得目标对象相对于realsense sr300的位置,并进而根据机器人的运动学方程,计算得出果实相对于机器人坐标系的位置,实现目标果实相对于机器人的定位。(3)远近景手眼协调控制策略的研究,针对当前采摘机器人手眼协调控制的不足,主要是图像信息繁杂、细节特征表现不足,提出并采用了远近景手眼协调控制策略,能够有效降低数据处理量、提高深度探测精度、采摘机器人视觉伺服系统实时性等。(4)实验验证,在实验室的简化环境下,利用仿真果实和自行设计的双面板刻度作为主要测量工具,对采摘机器人样机进行了采摘机器人样机系统精度误差测试和机械臂远近景协调动作精度实验,模拟真实果园采摘作业,实验结果表明,采摘机器人的动作误差能够满足采摘作业要求。综上,利用RGB-D相机realsense sr300构建采摘机器人手眼视觉系统,并利用其颜色和深度信息,实现树上果实的自主识别和定位,并采用远近景手眼协调策略,减少数据处理量,提高定位精度,实验结果表明,该系统的动作精度误差能够满足采摘需要。本文的研究工作对于推动采摘机器人的实用化具有重要意义。

关键词：采摘机器人 realsense 视觉伺服手眼协调

基于Intel realsense技术的3D人脸变形研究

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基于Intel RealSense技术的3D人脸变形研究

作者：曹燕安徽大学

学位级别：硕士

近几年来,很多学者都致力于三维模型变形研究,这使得三维变形算法日益成熟且被更广泛的应用到了如整容、医疗、动画等行业中。对现有模型进行变形不仅实现了模型的重复利用,也减少了手工绘制模型带来的人力物力的损耗。本文采用基于加权... 详细信息

近几年来,很多学者都致力于三维模型变形研究,这使得三维变形算法日益成熟且被更广泛的应用到了如整容、医疗、动画等行业中。对现有模型进行变形不仅实现了模型的重复利用,也减少了手工绘制模型带来的人力物力的损耗。本文采用基于加权T样条的自由变形技术对基础头部模型做局部变形,并将这些做了局部变形的模型预设进系统,用户可以通过操纵滑块实现多种变形效果的组合从而创建出更多的新的模型。此外,本文采用Intel realsense技术实现人脸和京剧脸谱的三维数据的获取,并将其迁移到基础头部模型上,与三维模型的变形技术相结合,实现了人脸的即时三维数据获取与变形。这个系统可以用于科技馆展览,与传统电子哈哈镜的二维变形相比,本系统的变形效果更加立体逼真,系统运行流畅,用户体验较好。本文主要研究内容如下:(1)采用Intel realsense技术实现了人脸3D信息的获取。通过对深度图应用边缘检测、区域聚类和形状分析的算法得到3D面部信息,此外本文还做了京剧脸谱的3D信息获取,与人脸3D数据获取不同的是京剧脸谱的78个特征点需要手动标记。(2)将3D人脸或京剧脸谱映射到基础头部模型。根据锚点以及左右眼间距对获取的3D人脸或京剧脸谱做平移缩放后,计算保存头部顶点在特征网格三角面片中的质心坐标。然后根据3D人脸或京剧脸谱的特征点坐标改变特征网格,最后结合保存的质心坐标更新头部模型的顶点位置完成映射。(3)使用基于加权T样条的自由变形算法对基础头部做眼睛变大、耳朵拉长、鼻子拉长、头变大等局部变形。将这些做了局部变形的头部模型预设进系统,系统读取和计算这些模型与基础头部模型的顶点法线差值,通过调整差值的比例来实现变形的幅度,一个模型可以实现多种变形效果的叠加。

关键词：加权T样条自由变形 realsense 3D人脸