[发明专利]使用深度分割的图像数据中的对象检测

权利要求书

1.一种由一个或多个数据处理器实现的方法，所述一个或多个数据处理器形成至少一个计算设备的部分，所述方法包括：

由至少一个数据处理器接收用于视场的、由至少一个光学传感器生成的RGB-D数据；

由至少一个数据处理器将所述RGB-D数据分支成用于所述视场的(i)RGB数据和(ii)深度数据；

由至少一个数据处理器定义所述深度数据内的至少一个边界多边形，其各自表征视场内的封装对象的窗；

由至少一个数据处理器使用所述至少一个边界多边形裁剪所述RGB数据；以及

由至少一个数据处理器将图像处理应用到所裁剪的RGB数据以通过以下操作识别在其中的至少一个对象：

将两个或更多个不同类型的边界多边形检测技术应用到所裁剪的RGB数据以定义多个提议的边界多边形；

基于所述多个提议的边界多边形定义至少一个最终边界多边形；以及

使用所述至少一个最终边界多边形识别和分类所述至少一个对象；

其中第一边界多边形检测技术是深度分割且第二边界多边形检测技术是颜色分割。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述至少一个边界多边形的形状是矩形。

3.如权利要求1所述的方法，其中所述深度分割将具有在预定义的范围内的深度的像素分组以定义所述对象的外边缘。

4.如权利要求1所述的方法，其中应用图像处理包括：

将至少一个其它边界多边形检测技术应用到所裁剪的RGB数据以定义被用于识别并分类所述对象的至少一个第二边界多边形。

5.如权利要求4所述的方法，其中所述至少一个其它边界多边形检测技术包括从由以下各项组成的组中选择的技术：边缘框模型、SelectiveSearch、二元范数梯度(BING)、CPMC、Endres、测地线、多尺度组合分组(MCG)、Objectness、Rahtu、随机棱镜、Rantalankila、Gaussian、SlidingWindow、Superpixels、和均匀。

6.如权利要求4所述的方法，其中所述至少一个其它边界多边形检测技术包括颜色分割模型。

7.如权利要求1所述的方法，其中对所述至少一个最终边界多边形的定义包括：

在所述多个提议的边界多边形的联合上应用交集；以及

基于哪个提议的边界多边形具有与其它提议的边界多边形相交最多的区，选择所述至少一个最终边界多边形。

8.如权利要求7所述的方法，其中所述至少一个提议的边界多边形的形状是矩形。

9.如权利要求1所述的方法，还包括：

由至少一个数据处理器通过将深度数据内的相对于彼此具有预定义的范围的值的深度值的所有像素分组到至少两个组中的一个来生成分割的深度图像，每个组包括前景部分和背景部分；以及

由至少一个数据处理器生成包括单个前景对象的所述分割的深度图像的二值图像；

其中由边界多边形封装的对象是所述单个前景对象。