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根据RGB-D为视障者分割和标记室内场景
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上传时间: 2021-03-30
详细说明：RGB-D传感器和3D点云的研究不断发展，在视障者避障方面取得了新进展。 然而，由于设计健壮和实时算法的困难，它仍然是一个具有挑战性的问题。 在本文中，我们专注于场景分割和标记。 由于人造室内场景包含许多平面区域和结构，因此平面分割和分类对于进一步的场景分析很重要。 这项工作提出了一种多尺度体素策略，以减少噪声的影响并改善平面分割。 然后将分割结果与深度数据和颜色数据进行组合，以应用基于图的图像分割算法。 之后，训练级联决策树以将不同的段分类为不同的语义类型。 该方法已在NYU深度数据集的一部分上进行了测试。 实验结果表明，该方法结合了深度数据和场景几何特征的优点，提高了场景分割和障碍物检测的效率。
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