摘要
本发明提供一种视觉识别3D物体并标记空间方法,涉及视觉识别技术领域,包括S1数据采集、S2图像预处理、S3深度学习特征提取、S4特征提取、S5物体检测、S6多模态数据融合、S7相机定位、S83D重建、S9实时定位追踪、S10空间标记、S11交互式标记、S12基于语义信息的标记、S13自动化学习和优化,通过引入深度学习能够学习到更抽象和高级的特征表示,从而提升对物体的准确识别能力,能够实时跟踪物体的位置和运动轨迹,提供动态的空间标记和交互式标记功能,将不同传感器获取的数据进行融合,提供更全面和多角度的信息来支持物体检测和标记,利用语义信息丰富物体标记内容,提供更深入和可理解的标记结果。
技术关键词
标记
深度学习特征提取
语义
物体检测
多模态数据融合
视觉识别技术
推断物体
深度学习模型
相机标定
特征选择
图像
多角度
动态
点云
纹理
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合规检测方法
动态图形用户界面
合规性
命名实体识别模型
命名实体模型
巡检数据
特征值
数据分析模型
数据分析方法
支持向量机模型
客户端
数据推送方法
摘要
数据推送装置
语义向量
自动化生成系统
数据采集模块
互联网
正则化技术
超参数
富文本编辑器
语义标签
更新方法
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