基于多模态信息的固废对象分割

发布时间：2024-03-27 04:31

　　随着我国社会主义现代化建设不断深入,旧城改造和基础设施建设产生的建筑垃圾越来越多。对城市化进展过程中产生的建筑固废进行处理,并将之转换为资源和能源,是极佳的保护环境的经济发展模式。然而人工分拣处理存在着效率慢、污染严重、对人身危害大等问题。目前工业界在探索一种有效的基于机械臂自动抓取的建筑固废自动分拣系统,其中图像分割技术是非常必要的一个环节。但是工业现场的环境因素造成固废对象的颜色严重退化,会影响最终的固废对象分割。本课题主要从两个方面研究和优化固废对象的分割:基于多模态信息的深度卷积神经网络分割算法和基于卷积条件随机场的优化算法。具体完成的工作如下:针对建筑固废图像颜色严重退化、固废对象黏连堆叠严重、固废对象种类众多等情况造成分割对象难度大的现状,提出一种基于跨通道融合RGB信息特征和深度信息特征为多模态特征的深度神经网络方法解决固废对象分割问题。并在提出算法的基础上,通过条件随机场建立能量函数计算特征自适应的成对相关性,进一步提高算法精度。算法的主要流程如下,首先在颜色退化严重的场景下,把彩色图像和深度图一起作为深度卷积神经网络的输入,利用深度卷积神经网络进行高维特征学习,通过s...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1建筑垃圾（a）废旧混凝土（b）废旧木材（c）废旧管材（d）废砖石Figure1-1Traditionaltreatmentmethods(a)wasteconcrete(b)wastewood(c)wastepipe(d)waste

1.1研究背景与研究意义1.1.1建筑垃圾处理的现状旧城改造推倒重建[1]，城中村郊区老破小危房拆迁改造，城市的规模不断扩大，大量的建筑垃圾随之产生。建筑垃圾包围城市，占领城市郊区，已经迫在眉睫。据不完全统计，目前我国现存的建筑垃圾已经达到了35亿吨，而且在以每年15....

图1-2传统处理方式带来的危害（a）占用土地资源（b）污染水源Figure1-2Hazardsfromtraditionaltreatmentmethods(a)Occupationoflandresources(b)

图1-2传统处理方式带来的危害（a）占用土地资源（b）污染水源Figure1-2Hazardsfromtraditionaltreatmentmethods(a)Occupationoflandresources(b)Contaminatedwate....

图1-3ZenRobotics垃圾回收设备Figure1-3ZenRoboticsGarbageCollection我国每年产生的建筑垃圾约为20亿吨

图1-3ZenRobotics垃圾回收设备Figure1-3ZenRoboticsGarbageCollection我国每年产生的建筑垃圾约为20亿吨。目前我国对建筑垃圾的资源化利用率不足5%，而发达国家资源化利用率却高达95%。这表明我国建筑垃圾资源化还处于....

图1-4自动分拣系统中的固废对象Figure1-4Solidwasteobjectsintheautomaticsortingsystem

是非常必要的。然而由于工业现场的环境因素，摄像头往往：震动、高灰、物体的快速移动，在这些情况下获取到的固非常困难的。算法并不适用于固废图像分割。在工业环境下，固废表面常重退化。在固废分拣线上，固废通过皮带传输，需要经过多废的形状也变得不规则。固废在皮带上会出现堆叠的情况，以区分。....

本文编号：3940193