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基于YOLOv3和RGBD的车内人耳识别与深度定位
引用本文:金银强,王岩松,张伟伟,王孝兰. 基于YOLOv3和RGBD的车内人耳识别与深度定位[J]. 计算机与数字工程, 2021, 49(10): 2096-2101. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.028
作者姓名:金银强  王岩松  张伟伟  王孝兰
作者单位:上海工程技术大学机械与汽车工程学院 上海 201620
摘    要:定位人耳空间深度坐标是车内主动降噪研究的关键环节.论文基于YOLOv3深度卷积网络的目标检测算法对乘员耳部进行检测,并结合RGBD多源视觉传感系统动态定位车内人耳深度坐标.首先,采集车内乘员侧面RGB图像作为人耳数据集,并在人耳区域进行标定.然后结合YOLOv3的Darknet-53网络训练得到人耳检测模型.最后,融合RGBD视觉传感系统,完成人耳识别与深度坐标定位系统.实验表明,该方法在多种光照下,对车内人耳动态跟踪速度达到7fps,检测准确率在95%以上.同时,空间深度定位精度达到±3.5cm,可为车内主动降噪系统提供准确的噪声信号定位反馈.

关 键 词:主动降噪  深度卷积网络  YOLOv3  人耳检测  深度坐标定位

On-board Human Ear Recognition and Depth Coordinates Location Based on YOLOv3 and RGBD
JIN Yinqiang,WANG Yansong,ZHANG Weiwei,WANG Xiaolan. On-board Human Ear Recognition and Depth Coordinates Location Based on YOLOv3 and RGBD[J]. Computer and Digital Engineering, 2021, 49(10): 2096-2101. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.028
Authors:JIN Yinqiang  WANG Yansong  ZHANG Weiwei  WANG Xiaolan
Abstract:
Keywords:
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