RGB+3D-Anomalieerkennung und -Segmentierung

Die Aufgabe der RGB+3D-Anomaliedetektion und -Segmentierung besteht darin, abnorme Objekte und Bereiche durch die Kombination von Farbbildern (RGB) und dreidimensionalen Daten (3D) zu identifizieren und zu klassifizieren. Ihr Ziel ist es, Anomalien in komplexen Szenen präzise zu lokalisieren und zu kategorisieren, um die Robustheit und Genauigkeit der Detektion zu erhöhen. Diese Technologie hat erheblichen Anwendungswert und Potential in Bereichen wie industrieller Qualitätsprüfung, medizinischer Bildanalyse und autonomem Fahren.