基于幾何單目3D目標(biāo)檢測(cè)的密集幾何約束深度估計(jì)器
基于幾何的單目3D目標(biāo)檢測(cè)通過(guò)2D-3D投影約束估計(jì)目標(biāo)的位置。具體來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)目標(biāo)的尺寸()，旋....
三軸加速度計(jì)、陀螺儀和磁力計(jì)的應(yīng)用原理
三軸加速度計(jì)是一種慣性傳感器，能夠測(cè)量物體的比力，即去掉重力后的整體加速度或者單位質(zhì)量上作用的非引力....
使用IMU與輪速計(jì)傳感器進(jìn)行雷達(dá)數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)畸變校正
輪速計(jì)就是安裝在電機(jī)上的編碼器，通過(guò)電機(jī)旋轉(zhuǎn)的圈數(shù)來(lái)計(jì)算機(jī)器人所走過(guò)的距離與角度，在ROS中稱(chēng)為Od....
UrbanScene3D大型數(shù)據(jù)集平臺(tái)用于研究城市場(chǎng)景感知和重建
本次導(dǎo)讀論文提出了一個(gè)用于研究城市場(chǎng)景感知和重建的大型數(shù)據(jù)平臺(tái)UrbanScene3D。該數(shù)據(jù)集包含....
基于金字塔的激光雷達(dá)和攝像頭深度融合網(wǎng)絡(luò)
自動(dòng)駕駛汽車(chē)的魯棒環(huán)境感知是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)，這使得多傳感器配置與例如相機(jī)、激光雷達(dá)和雷達(dá)至關(guān)重要。在....
基于全局特征的自頂向下分類(lèi)的混合錨系統(tǒng)
車(chē)道檢測(cè)是自動(dòng)駕駛和高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的基本組成部分，用于識(shí)別和定位道路上的車(chē)道標(biāo)記。雖然....
基于金字塔特征融合與全局上下文注意模塊實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)缺陷檢測(cè)
缺陷檢測(cè)是工業(yè)產(chǎn)品處理中的一項(xiàng)重要任務(wù)。當(dāng)前，已經(jīng)有很多基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的檢測(cè)方法成功應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)....
LT-mapper系統(tǒng)的原理和實(shí)現(xiàn)應(yīng)用分析
?。?） LT-SLAM， 在LT-SLAM模塊中，Kim團(tuán)隊(duì)利用multi-session SL....
LINS算法的框架與代碼分析
LINS是以濾波為主的IMU、激光雷達(dá)緊耦合的激光SLAM算法。該算法的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)就是用以 IESK....
基于幾何特征的桿狀物提取方法
魯棒、精確的定位是移動(dòng)自主系統(tǒng)的基本要求。交通標(biāo)志、電線(xiàn)桿、路燈等類(lèi)似桿子的物體，由于其獨(dú)特的局部性....
采用帶有transformer的端到端框架獲取對(duì)應(yīng)集合結(jié)果
最近將學(xué)習(xí)的方式引入點(diǎn)云配準(zhǔn)中取得了成功，但許多工作都側(cè)重于學(xué)習(xí)特征描述符，并依賴(lài)于最近鄰特征匹配和....
谷歌多模態(tài)大模型PaLI研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
語(yǔ)言和視覺(jué)任務(wù)的建模中，更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能獲得更好的結(jié)果，幾乎已經(jīng)是共識(shí)。在語(yǔ)言方面，T5、GPT....
工商網(wǎng)監(jiān)