[发明专利]一种基于深度学习的RGB-D图像分类方法有效
| 申请号： | 202010344538.X | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111652273B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李珣;李林鹏;南恺恺;吴丹丹;时斌斌;马文哲 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/096 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的RGB‑D图像分类方法，首先使用计算表面法线的方法对深度图像进行可视化编码，将深度图像编码为三通道，然后对RGB图像和编码后的深度图像进行长边缩放的短边扩展的归一化预处理，使用卷积神经网络分别对RGB图像和深度图像进行训练，提取RGB图像和深度图像的高层次特征，其次，网络顶层RGB图像和深度图像的特征通过特征融合单元进行融合最后将融合后的RGB‑D特征作为GRU递归神经网络的输入生成新的序列，使用Softmax对递归神经网络输出的特征序列进行分类。本发明使用两个并行的卷积神经网络对RGB‑D数据进行联合分类，与手工特征的方法和浅层网络模型相比，分类精度明显提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 rgb 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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