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公开(公告)号：CN104657985B
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201510053316.1
申请日：2015-02-02
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T7/70
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图像遮挡信息的静态视觉目标遮挡规避方法，首先从初始观测方位获取视觉目标的一幅深度图像，并根据遮挡检测算法获取深度图像的遮挡相关信息；从三角网格模型中的三角小剖面入手，利用三角小剖面组成的子区域的法向量来确定候选观测方向集合，再利用这些候选观测方向和各三角小剖面法向量的夹角信息确定出每个候选观测方向的可视空间，进而计算出下一最佳观测方位，从而达到遮挡规避的目的。本发明根据遮挡信息对遮挡区域建立数学模型，无需获取视觉目标的先验知识；对视觉目标的形状无特殊要求，适用于不同型面的视觉目标。
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2.发明授权公开(公告)号：CN103810700B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410015961.X
申请日：2014-01-14
Applicant: 燕山大学
Abstract: 具有不同型面的视觉目标。本发明公开了一种利用深度图像中的遮挡信息确定下一最佳观测方位的方法，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：获取视觉目标的一幅深度图像及其遮挡边界和摄像机内外参数；根据已获得的深度图像中的遮挡边界信息确定出每个遮挡边界点对应的最大深度差相邻点；利用深度图像中的遮挡边界点及其对应的最大深度差相邻点的三维坐标以及摄像机的当前观测方位计算遮挡区域外接表面上各小平面对应的候选参考观测方向及观测中心点；基于投影降维思想确定遮挡区域外接表面最佳小平面集合并基于(56)对比文件Joseph E. Banta等.A Next-Best-ViewSystem for Autonomous 3-D ObjectReconstruction《.IEEE TRANSACTIONS ONSYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS—PART A:SYSTEMS AND HUMANS》.2000,第30卷(第5期),第589-598页.Michael Krainin等.AutonomousGeneration of Complete 3D Object ModelsUsing Next Best View ManipulationPlanning《.2011 IEEE InternationalConference on Robotics and Automation》.2011,第5031-5037页.
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公开(公告)号：CN104657985A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510053316.1
申请日：2015-02-02
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图像遮挡信息的静态视觉目标遮挡规避方法，首先从初始观测方位获取视觉目标的一幅深度图像，并根据遮挡检测算法获取深度图像的遮挡相关信息；从三角网格模型中的三角小剖面入手，利用三角小剖面组成的子区域的法向量来确定候选观测方向集合，再利用这些候选观测方向和各三角小剖面法向量的夹角信息确定出每个候选观测方向的可视空间，进而计算出下一最佳观测方位，从而达到遮挡规避的目的。本发明根据遮挡信息对遮挡区域建立数学模型，无需获取视觉目标的先验知识；对视觉目标的形状无特殊要求，适用于不同型面的视觉目标。
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公开(公告)号：CN103810700A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410015961.X
申请日：2014-01-14
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种利用深度图像中的遮挡信息确定下一最佳观测方位的方法，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：获取视觉目标的一幅深度图像及其遮挡边界和摄像机内外参数；根据已获得的深度图像中的遮挡边界信息确定出每个遮挡边界点对应的最大深度差相邻点；利用深度图像中的遮挡边界点及其对应的最大深度差相邻点的三维坐标以及摄像机的当前观测方位计算遮挡区域外接表面上各小平面对应的候选参考观测方向及观测中心点；基于投影降维思想确定遮挡区域外接表面最佳小平面集合并基于该最佳小平面集合的信息计算下一最佳观测方位。本发明无需预先获取视觉目标的先验知识及将摄像机的观测位置限定在固定表面上，适用于具有不同型面的视觉目标。
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