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基于机器学习的视觉物体识别软硬件系统

基于机器学习的视觉物体识别软硬件系统-电子游戏登录

文字: 手机页面二维码 2020/3/31     浏览次数:    

产品概述

系统将人工智能技术运用于室内目标识别,可检测出常见的物体,如杯子、瓶子、书本、植物、手机等。结合点云处理技术,例如点云的生成和分割技术,将图像信息映射到三维空间,提取出属于目标的点云,可以获得目标在空间中的位置和姿态,作为终端的位姿信息。

深度图像点云技术:三维地图构建和处理是三维重建技术的核心内容。这一过程是通过图像传感器等设备扫描待测场景,根据扫描设备的原始位置,生成一系列的数据点,这些点包含了相对于采集设备的位置信息、纹理信息,最后将采集的数据传输到计算机中,通过对原始数据的数据预加工,构建出待测

场景的三维虚拟模型。研究人员就可以通过对模型旋转等操作,进行更为细致的观察研究。



实物图例构架图




深度视觉应用:

基于rgb-d深度相机视觉的三维重建技术及深井应用开发

三维重建作为深度视觉技术中最为热门的研究方向之一,包括图像处理、立体视觉、模式识别等多个学科体系。能使机器能感知三维环境中物体的几何信息,包括它的形状、位置、姿态、运动等,而且能对它们进行描述、储存、识别与理解。

深度视觉三维重建技术更重要的应用使在苛刻环境下替代人工,构建环境三维地图,不仅能够降低人力资源消耗,更能够提供更加丰富和精确的环境信息,建立环境数据库,实现对环境的精确认知。


深井作业开发应用:

在地下工井的环境中,利用深度相机采集环境图像,构建井下三维地图,通过地图确定工井中特征点之间的空间信息,以此对工井进行检测和验收,可以减少人力资源消耗,降低建设成本。另外,三维地图能够提供更加全面的深井线路参数信息。

 

工井局部三维重建地图示意图



实物图:

 

86-0551-65887808
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