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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：一种融合图像与点云信息的物料显著性检测方法、系统和设备，方法包括：将深度图像转换为点云；构建全流双向特征融合的特征提取网络，从输入图像与点云中提取出深度融合的像素与点云特征；构建显著性分割模块，在完成特征提取后对像素与点云融合特征进行显著性分割；对构建的全流双向特征融合的特征提取网络与构建的显著性分割模块组成的物料显著性检测模型进行训练；其系统和设备通过融合图像与点云信息的物料显著性检测方法对目标物料进行显著性检测；本发明通过全流双向特征融合机制使像素特征和点云特征能够彼此充分融合，有效提高了显著性检测算法在动态背景及前景遮挡等问题中的鲁棒性、可适应性及可靠性，得到目标物料的点云显著性掩膜，解决现有采用2.5D视觉方法的显著性检测模型不能适用于工作空间狭窄、设备密集的生产车间问题。
主权项：1.一种融合图像与点云信息的物料显著性检测方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1、将深度图像转换为点云；步骤2、构建全流双向特征融合的特征提取网络，从输入图像与点云中提取出深度融合的像素与点云特征；步骤3、构建显著性分割模块，在完成特征提取后对像素与点云融合特征进行显著性分割；步骤4、对由步骤2构建的全流双向特征融合的特征提取网络与步骤3构建的显著性分割模块组成的物料显著性检测模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种融合图像与点云信息的物料显著性检测方法、系统和设备
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