注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于SVM模型的单目红外图像深度估计

  2. 提出单目图像深度估计新算法，具有一定的实用性

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-05-26
    • 文件大小：656384
    • 提供者：kscnn

  1. [2018 CVPR] Competitive Collaboration

  2. 使用一个对抗神经网络结构（Generative Adversarial Networks），从未标注的自动驾驶（Automotive）单目视频输入中，估计单目深度（Single View Depth）、相机运动（Camera Motion）和光流（Optical Flow），并对静态环境（Static Scene）和动态目标（Moving Regions）进行分割（Segmentation）。本文认为以上四个任务是相互关联的，各个任务之间可以相互支援提升最终性能。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_39277458

  1. Basics_Opto-Engineering_2017_CN.pdf

  2. 工业相机的信号类型有模拟信号和数字信号两种。模拟相机必须有图像采集卡，标准的模拟相机分辨率很低，采集到的是模拟信号，经数字采集卡转换为数字信号进行传输存储。工业数字相机采集到的是数字信号，数字信号不受电噪声影响，因此，数字相机的动态范围更高，能够向计算机传输更精确的信号。光学器件 何一种镜头的基本用途都是收集物体所故射的光线,并在光敏“传感器”上重现物体的 图像(通常基于(CD或CMOS) 选择光学器件时必须考虑泉些参数,包括必须成像的区域的大小(视场)、物体或感兴趣特征 的厚度(景深).绕头与

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_41051036

  1. Python-MonoDepthPyTorchPyTorch无监督单目深度估计

  2. MonoDepth-PyTorch - PyTorch无监督单目深度估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_39840588

  1. 改进的单目视觉实时定位与测图方法.pdf

  2. 改进的单目视觉实时定位与测图方法.pdf,针对经典单目实时定位与测图（SLAM）采用卡尔曼滤波（EKF）滤波和FAST特征角点所存在的非线性误差和鲁棒性较差的问题，提出了一种改进的单目视觉实时定位与测图方法。该方法采用相机中心的迭代EKF(IEKF)滤波方法，将特征点在当前相机坐标系下表达，并在线性化展开点附近迭代更新，不断逼近最优位置，从而最小化线性化误差；针对特征点跟踪的鲁棒性、高效性及分布不均的问题，选用具有尺度和旋转不变性，且探测和匹配效率更高的ORB特征作为特征角点，并采用一种由探测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38744270

  1. 基于单目图像的人脸深度估计.pdf

  2. 基于单目图像的人脸深度估计

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. Overview of Single Image Depth Estimation

  2. 我们主要介绍了一些使用深度学习来进行单目深度估计的例子。Multi-layer的结构，形状大小各异的知名pre-trained网络将神经网络这种函数模拟器的优点发挥的淋漓尽致。但是这类方法有一个缺点就是在训练的过程中，我们需要预先知道大量的输入的图片所对应深度值的参考标准作为训练的约束，从而对神经网络进行反向传播，训练出我们的神经网络用来对于相似的场景进行深度预测

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-28
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_41054702

  1. 单目图像深度估计综述

  2. 在需要对三维环境感知的领域中，如机器人避障、自动驾驶、增强现实等，二维的图像信息很难满足需求，深度估计技术可以很好的提供场景的深度信息。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-11-28
    • 文件大小：87031808
    • 提供者：weixin_41054702

  1. 基于双焦单目立体视觉的多层次特征检测算法

  2. 基于双焦单目立体视觉的多层次特征检测算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：535552
    • 提供者：weixin_38697328

  1. 面向无人机自主飞行的无监督单目视觉深度估计

  2. 针对双目视觉深度估计成本高、体积大以及监督学习需要大量深度图进行训练的问题,为实现无人机在飞行过程中的场景理解,提出一种面向无人机自主飞行的无监督单目深度估计模型。首先,为减小不同尺寸目标对深度估计的影响,将输入的图像进行金字塔化处理;其次,针对图像重构设计一种基于ResNet-50进行特征提取的自编码神经网络,该网络基于输入的左视图或右视图以及生成对应的金字塔视差图,采用双线性插值的方法重构出与其对应的金字塔右视图或左视图;最后为提高深度估计的精度,将结构相似性引入到图像重构损失、视差图一致性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38623000

  1. 基于深度卷积神经网络的道路场景深度估计

  2. 提出了一种基于深度卷积神经网络的单目视觉深度估计方法，该方法采用端到端学习框架来构建模型。采用残差网络（ResNet）作为神经网络模型框架的编码部分来提取深度信息特征。采用密集连接卷积网络（DenseNet）对编码后的信息进行译码。通过Skip-Connections实现编码和解码的信息流的集成，避免了层间信息传输的丢失。实验结果表明，与其他单目视觉深度估计方法相比，使用深度卷积神经网络可以更有效准确地估计视觉深度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38610012

  1. 基于双向递归卷积神经网络的单目红外视频深度估计

  2. 考虑到红外视频的深度特征具有单帧图像的独特性和视频全局的连续性, 在单目红外视频深度估计问题上提出一种基于双向递归卷积神经网络(BrCNN)的深度估计方法。BrCNN在卷积神经网络(CNN)能够提取单帧图像特征的基础之上引入循环神经网络(RNN)传递序列信息机制, 使其既具有CNN良好的图像特征提取能力, 能够自动提取视频中每一帧图像的局部特征, 又具有RNN良好的序列特征提取能力, 能够自动提取视频中每一帧图像所包含的序列信息, 并向后递归传递这种信息。采用双向递归的视频序列信息传递机制来估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38673924

  1. 基于地平面的单目视觉辅助激光雷达SLAM研究

  2. 融合视觉传感器和激光雷达可以实现优于单一传感器的同时定位与建图(SLAM)系统,现有的视觉和激光雷达融合算法仍然存在计算复杂度高、系统精度及稳定性受错误的深度匹配影响等问题。为了更加高效、鲁棒地融合视觉和激光雷达的信息,充分利用图像和激光点云中的地平面信息,提出了高效的视觉辅助激光雷达SLAM算法。首先,从激光点云中分割出地面点云用于提取图像中的地面ORB特征点,并通过单应性变换中的交比不变性校验特征匹配,从而高效鲁棒地利用单应性矩阵分解实现绝对尺度相机运动估计。然后,将得到的相机运动估计以李群

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38658086

  1. 基于航天应用的多圆特征识别和姿态估计

  2. 为了实现多圆特征识别和姿态估计, 将航天器常见的几何特征如旋转体(SOR)应用于姿态估计, 提出了一种基于椭圆归类的单目视觉姿态估计方法。在图像中采用基于弧段的椭圆检测方法检测目标上的椭圆特征; 提出一种基于SOR空间圆平行性和垂直性约束的椭圆归类方法, 得到合理的椭圆特征; 利用这些特征估计航天器和摄像机之间的姿态。实验结果表明：该方法具有较好的椭圆归类效果和姿态估计精度, 对于含有0~16%的椒盐噪声的仿真图, 归类精确率不低于97%; 实物实验中, 角度误差不超过1°, 深度方向(小于10

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38537968

  1. 基于红外与雷达的夜间无人车场景深度估计

  2. 单目红外图像的深度估计是夜间无人车场景理解的关键, 针对夜间无人车场景的深度估计, 提出一种基于深度卷积-反卷积神经网络的深度估计方法。将红外图像和雷达距离数据作为深度卷积-反卷积神经网络的输入, 并将深度估计问题转化为像素级分类任务进行深度估计模型的训练。将雷达的距离数据根据深度值的范围量化为与红外图像像素一一对应的离散值并对其做标记, 然后训练过程采用分类的思想解决深度估计问题。实验结果表明, 利用训练得到的深度估计模型对夜间无人车获取的红外图像进行深度估计的时间为0.04 s/frame,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38687904

  1. 点线特征融合的单目视觉里程计

  2. 为了解决地下工程场景下巡逻机器人的定位与建图问题, 提出了一种基于点线特征融合的半直接单目视觉里程计(SVO)算法。本文算法可分为特征提取、状态估计和深度滤波器3个线程。特征提取线程负责图像点、线特征的提取；状态估计线程利用点、线特征不同的匹配与跟踪策略获得相机的6自由度位姿, 并通过帧与帧、特征与特征、局部帧之间的约束关系进一步优化相机位姿；而深度滤波器线程通过概率分布的方式刻画三维路标点相对于相机光心的深度信息, 该方式相对于固定深度值的方式能够提高深度估计的稳健性。本文算法在Euroc公开

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38691703

  1. 融合扩张卷积网络与SLAM的无监督单目深度估计

  2. 针对由一般卷积神经网络预测的粗糙特征生成的深度图质量低、监督学习处理任务限制数据量等问题,提出一种新颖的融合扩张卷积神经网络和同时定位与建图(SLAM)的无监督单目深度估计方法。该方法采用视图重构的思想估计深度,利用光学一致性误差约束网络训练,扩大感受野,考虑图片细节特征。同时采用SLAM算法优化相机姿态,并将其嵌入视图重构框架中,实现单目图片与其深度图的直接映射。利用该方法在公开的KITTI数据集上进行实验,结果表明,与经典的sfmlearner方法相比,误差度量指标绝对差、平方差、均方差和对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38537541

  1. 先进驾驶辅助系统中基于单目视觉的场景深度估计方法

  2. 针对先进驾驶辅助系统对车辆前视景深信息的需求,在无监督学习框架下提出了一种基于单目视觉的场景深度估计方法。为了降低不同尺寸的前视目标对景深估计结果的影响,采用金字塔结构对输入图像进行预处理;在训练过程中,将深度估计问题转化为图像重建问题,利用双目图像设计了新的损失函数代替真实深度标签,解决了真实场景景深数据难以获取的问题;将中间多尺度的视差图与原输入图像的尺寸统一,改善了深度图中的空洞现象,提升了景深估计精度。在KITTI和Make3D数据集上的定量与定性对比结果表明,本方法可以获得准确度较高的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-22
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_38665449

  1. 基于姿态估计的实时跌倒检测算法

  2. 为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38603936