水滴污染对透明物体分割的影响
计算机视觉与模式识别
2024-05-22 v1
摘要
计算机视觉技术在工业应用（如过程监督和自主智能体，例如在医疗保健领域和危险环境中）中的应用正在兴起。尽管这些技术的普遍可用性很高，但仍存在具有挑战性的实际用例。特别是以玻璃门、防护罩或眼镜等日常物体形式出现的透明结构，对计算机视觉方法构成了挑战。本文评估了透明物体与环境效应（如雾霾）引起的（自然发生）污染相结合的情况。我们引入了一个新颖的公开可用数据集，包含 489 张图像，涵盖了透明结构上三个等级的水滴污染，并考察了由此对透明性处理产生的影响。我们的研究结果表明，受污染的透明物体更容易被分割，并且我们能够使用当前最先进的机器学习模型区分不同的污染严重程度。这反过来为增强计算机视觉系统对受污染防护罩导致的数据偏移的抵御能力提供了可能，或者实现自动清洁警报。
引用
@article{arxiv.2405.12861,
title = {Influence of Water Droplet Contamination for Transparency Segmentation},
author = {Volker Knauthe and Paul Weitz and Thomas Pöllabauer and Tristan Wirth and Arne Rak and Arjan Kuijper and Dieter W. Fellner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.12861},
year = {2024}
}