摘要
本发明请求保护一种基于双目相机和激光雷达的条状废钢三维检测方法,涉及深度学习,计算机视觉领域。(1)构建了一个基于transformer的多模态三维检测网络,(2)制作了一个图像和点云相关联的数据集,(3)采用了迁移学习的策略对解码输出网络微调训练,(4)将模型搭载在检测系统上,实现了利用双目相机和激光雷达实时获取条状废钢的类别概率和姿态估计。本发明可以用在条状钢的回收处理上,具有反应精确,速度快的特点。
技术关键词
三维检测方法
双目相机
激光雷达
图像
旋转角
特征提取网络
解码器
条状钢材
特征提取器
非暂态计算机可读存储介质
三维检测系统
坐标
编码器架构
特征融合网络
三维点云数据
KNN算法
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视频时空特征
视频生成模型
文本
动作特征
图像编码
联合标定方法
红外响应材料
红外热成像仪
非线性映射关系
视觉相机
输电设备状态监测
注意力
可见光图像
物联网传感器网络
风险
可视化检测系统
积灰
清洁光伏板
图像校正单元
云监测平台