《基於深度與圖像信息融合的場景理解及套用》是依託山東大學，由王海波擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於深度與圖像信息融合的場景理解及套用
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：王海波
- 依託單位：山東大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
場景理解是一個在數字城市構建、機器人導航、無人駕駛和虛擬現實等諸多領域有著廣泛套用的重要研究方向。雖然有著多年的研究，但由於三維重建技術的不成熟，解析複雜的場景仍是一個難點問題。為此，本項目提出了一種基於深度和圖像信息融合的三維場景理解的新方法。利用深度圖像與可見光圖像的互補性，定義了判別性高且對光照變化、遮擋等干擾信號魯棒的三維低層基元特徵；在匹配過程中，加入了中層語義信息和可變先驗模型約束，並通過求解一個有約束的二次規劃問題實現三維場景匹配和姿態估計，最終實現完整的場景重建。在此基礎上，利用分類學習的方法識別地形、根據幾何信息的推理檢測障礙物和匹配三維場景實現場景識別，有效地解決了四足機器人平穩落足點的選擇、群機器人的自主避障和移動機器人的自主導航和定位等難點問題。
結題摘要
隨著RGB-D攝像頭的普及，深度信息的獲取變得更加容易，這大大緩解了計算機視覺尤其是三維視覺經典問題的困難程度，為此，本課題通過融合深度和RGB顏色信息，對三維視覺問題進行了重新解析，希望探求出新的視覺理論方法和工具。在過去的三年中，該課題主要針對三維姿態跟蹤、三維語義信息提取、深度信息修復、運動去模糊和深度人體行為識別等子問題進行了深入系統地研究，累計發表文章13篇，包括SCI期刊文章4篇，其中，2篇發表在視頻處理頂級期刊IEEE TCSVT上，1篇發表在IEEE JBHI上。另外，在ICPR、ICIP、ICASSP和ACPR等國際會議上累計發表文章9篇。該項目所取得的研究成果，不僅推動了該領域相關理論的進展，也解決了很多實際的工程問題，取得了很好的學術和工程成果。
