【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视觉识别，更具体地说，特别涉及一种视觉识别3d物体并标记空间方法。
技术介绍
1、视觉识别3d物体并标记空间方法是利用计算机视觉技术，通过对场景中的图像或视频数据进行分析和处理，实现对三维物体进行识别、定位和标记，并将其在三维空间中进行精准的定位和标记的技术方法。该方法主要包括数据采集、图像预处理、特征提取、物体检测、相机定位、3d重建、空间标记等步骤，可以通过多种传感器数据的融合和机器学习算法的应用，实现对多样化的物体在真实场景中的识别和标记，视觉识别3d物体并标记空间方法的应用场景非常广泛，包括但不限于：
2、1、智能交通：用于交通监控系统中的车辆和行人识别与跟踪，实现智能交通管理和道路安全监控；
3、2、工业自动化：用于机器人视觉系统，实现对工业场景中物体的快速识别和定位，提高生产效率和自动化水平；
4、3、智能物流：用于识别和跟踪仓库中的货物，实现智能化的物流管理和分拣系统；
5、4、增强现实(ar)和虚拟现实(vr)：用于ar和vr应用中，实现对现实世界中物体的识别和定位，提供更加沉浸式的用户体验；
6、5、智能家居：用于智能家居设备的视觉感知，实现对家居环境中物体的识别和交互；
7、6、医疗影像处理：用于医疗影像领域，实现医学图像中疾病部位的定位和标记，辅助医生进行诊断和治疗；
8、7、室内导航与定位：用于室内定位与导航，实现在建筑物内部物体的定位和标记，为用户提供室内导航服务。
9、常见的视觉识别3d物体并
10、1、对于复杂场景的处理能力有限：常见方法可能无法处理复杂的场景，对于复杂物体、多物体交互等情况的处理能力较弱；
11、2、难以适应不同环境：常见方法通常较为固定和死板，难以自适应于不同环境和任务，泛化能力相对较弱；
12、3、缺乏语义信息支持：常见方法主要关注物体的检测和标记，缺乏对语义信息的深入理解和应用，导致标记结果缺乏描述性和可理解性；
13、4、学习和优化效率低下：常见方法需要手动调整和优化模型参数，效率相对较低且不易实现自动化学习和优化；
14、5、无法实现实时定位跟踪：常见方法通常只能提供静态的空间标记，无法实现对物体的实时定位跟踪，限制了动态场景的处理能力。
15、于是，有鉴于此，针对现有视觉识别3d物体并标记空间方法的缺失予以研究改良，提供一种视觉识别3d物体并标记空间方法，以期达到更具有更加实用价值性的目的。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种视觉识别3d物体并标记空间方法，以解决上述的问题。
2、一种视觉识别3d物体并标记空间方法，包括以下步骤：
3、s1：数据采集；
4、s2：图像预处理；
5、s3：深度学习特征提取；
6、s4：特征提取；
7、s5：物体检测；
8、s6：多模态数据融合；
9、s7：相机定位；
10、s8：3d重建；
11、s9：实时定位追踪；
12、s10：空间标记；
13、s11：交互式标记；
14、s12：基于语义信息的标记；
15、s13：自动化学习和优化。
16、优选的，s3深度学习特征提取和s4特征提取包括以下步骤：
17、第一步：构建深度学习模型；
18、第二步：模型训练；
19、第三步：对特征进行提取；
20、第四步：特征融合。
21、优选的，s6多模态数据融合包括联合训练和数据关联，将融合后的特征输入到模型中进行联合训练，以提高多模态数据的整体表征能力，在识别和标记阶段，综合考虑多模态数据的信息，进行数据关联和校准，以准确推断物体的空间位置和属性。
22、优选的，s7相机定位包括以下步骤：
23、s71：相机标定；
24、s72：位姿估计；
25、s73：优化与迭代；
26、s74：反馈控制。
27、优选的，s83d重建包括以下步骤：
28、s81：图像拍摄；
29、s82：视角重建；
30、s83：点云重建；
31、s84：网格重建；
32、s85：表面重建；
33、s86：纹理映射；
34、s87：优化与修复。
35、优选的，s9实时定位追踪包括以下步骤：
36、s91：目标跟踪；
37、s92：实时更新；
38、s93：融合信息；
39、s94：动态处理；
40、s95：状态预测。
41、优选的，s10空间标记包括以下步骤：
42、s101：空间分割；
43、s102：物体识别；
44、s103：位置标记；
45、s104：标记生成；
46、s105：标记可视化；
47、s106：标记验证；
48、s107：标记更新。
49、优选的，s11交互式标记包括以下步骤：
50、s111：用户交互；
51、s112：标记绘制；
52、s113：标记编辑；
53、s114：标记验证；
54、s115：交互反馈；
55、s116：增量标记；
56、s117：语义标记；
57、s118：标记导出。
58、优选的，s12基于语义信息的标记包括以下步骤：s121：语义分割；
59、s122：语义识别；
60、s123：语义标注；
61、s124：语义关联；
62、s125：知识库整合；
63、s126：语义查询；
64、s127：语义推理。
65、优选的，s13自动化学习和优化包括以下步骤：s131：自动化学习；
66、s132：模型优化；
67、s133：参数调优；
68、s134：特征选择；
69、s135：数据增强；
70、s136：模型评估；
71、s137：自适应学习；
72、s138：优化策略。
73、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
74、本专利技术中，通过引入深度学习能够学习到更抽象和高级的特征表示，从而提升对物体的准确识别能力，能够实时跟踪物体的位置和运动轨迹，提供动态的空间标记和交互式标记功能，将不同传感器获取的数据进行融合，提供更全面和多角度的信息来支持物体检测和标记，利用语义信息丰富物体标记内容，提供更深入和可理解的标记结果，通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种视觉识别3D物体并标记空间方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种视觉识别3D物体并标记空间方法，其特征在于，S3深度学习特征提取和S4特征提取包括以下步骤：
3.如权利要求1所述一种视觉识别3D物体并标记空间方法，其特征在于，S6多模态数据融合包括联合训练和数据关联，将融合后的特征输入到模型中进行联合训练，以提高多模态数据的整体表征能力，在识别和标记阶段，综合考虑多模态数据的信息，进行数据关联和校准，以准确推断物体的空间位置和属性。
4.如权利要求1所述一种视觉识别3D物体并标记空间方法，其特征在于，S7相机定位包括以下步骤：
5.如权利要求1所述一种视觉识别3D物体并标记空间方法，其特征在于，S83D重建包括以下步骤：
6.如权利要求1所述一种视觉识别3D物体并标记空间方法，其特征在于，S9实时定位追踪包括以下步骤：
7.如权利要求1所述一种视觉识别3D物体并标记空间方法，其特征在于，S10空间标记包括以下步骤：
8.如权利要求1所述一种视觉识别3D物体并标记空间方法
9.如权利要求1所述一种视觉识别3D物体并标记空间方法，其特征在于，S12基于语义信息的标记包括以下步骤：
10.如权利要求1所述一种视觉识别3D物体并标记空间方法，其特征在于，S13自动化学习和优化包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种视觉识别3d物体并标记空间方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种视觉识别3d物体并标记空间方法，其特征在于，s3深度学习特征提取和s4特征提取包括以下步骤：
3.如权利要求1所述一种视觉识别3d物体并标记空间方法，其特征在于，s6多模态数据融合包括联合训练和数据关联，将融合后的特征输入到模型中进行联合训练，以提高多模态数据的整体表征能力，在识别和标记阶段，综合考虑多模态数据的信息，进行数据关联和校准，以准确推断物体的空间位置和属性。
4.如权利要求1所述一种视觉识别3d物体并标记空间方法，其特征在于，s7相机定位包括以下步骤：
5.如权利要求1所述一种视觉识...
【专利技术属性】
技术研发人员：李智，黎洪彬，徐峰，麻振兴，
申请(专利权)人：成都市掌上食材科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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