一种融合直接法与点面特征法的室内RGB-D SLAM方法.pdf
文本预览下载声明
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117253003A
(43)申请公布日2023.12.19
(21)申请号202311216318.9
(22)申请日2023.09.20
(71)申请人盐城工学院
显示全部
文档详情
相似文档
-
室内动态环境下基于YOLO的RGB-D SLAM方法研究.docx
室内动态环境下基于YOLO的RGB-DSLAM方法研究
一、引言
随着科技的不断发展，机器人技术得到了广泛的关注和应用。在机器人导航和定位领域，同时定位与地图构建（SLAM）技术扮演着重要的角色。近年来，随着深度学习技术的发展，RGB-DSLAM技术越来越受到关注。特别是，基于深度学习物体检测的SLAM系统能够更加精准地处理室内动态环境下的信息。本文提出了一种基于YOLO的RGB-DSLAM方法，用于在室内动态环境下实现高精度的定位与地图构建。
二、相关技术背景
2.1RGB-DSLAM
RGB-DSLAM是一种结合了RGB图像和深度信息的SLAM技术。它通过获取场景的彩色图像和深度信息，实现
-
一种基于多模态特征融合的RGB-D图像语义分割方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114549439 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210126753.1 G06N 3/04 (2006.01)
-
融合深度语义及不确定度的室内动态SLAM方法研究.docx
融合深度语义及不确定度的室内动态SLAM方法研究
融合深度语义与不确定度的室内动态SLAM方法研究
一、引言
随着计算机视觉和机器人技术的飞速发展，室内定位与导航系统（SLAM）已经成为研究热点。在复杂多变的室内环境中，动态场景下的实时定位与地图构建（SLAM）技术面临诸多挑战。本文提出了一种融合深度语义与不确定度的室内动态SLAM方法，旨在提高系统在动态环境下的鲁棒性和准确性。
二、相关技术背景
SLAM（同时定位与地图构建）是机器人导航中的核心技术，其在未知环境中，能够通过自身的传感器和算法进行自我定位，同时构建出周围环境的地图。随着深度学习的发展，语义信息被广泛引入到SLAM中，可以提升
-
基于RGB-D特征融合的语义分割方法研究.docx
基于RGB-D特征融合的语义分割方法研究
一、引言
随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，语义分割作为图像处理领域的重要分支，正逐渐成为研究的热点。语义分割旨在将图像中的每个像素划分到对应的语义类别中，以实现图像内容的理解与解释。近年来，基于RGB-D特征融合的语义分割方法逐渐受到关注，其利用RGB图像的视觉信息和深度信息的融合，提高分割的准确性和鲁棒性。本文针对基于RGB-D特征融合的语义分割方法进行研究，提出了一种新的算法，并在相关数据集上进行了实验验证。
二、RGB-D特征概述
RGB图像通过捕获物体的颜色信息，可以有效地表示场景中的颜色和纹理等特征。然而，仅仅依赖RGB信息在某些场景
-
RGB-D多模态特征融合3D目标检测方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113408584 B
(45)授权公告日 2022.07.26
(21)申请号 202110545313.5 G06N 3/08 (2006.01)
-
基于RGB-T多模态特征融合的行人检测方法研究.pdf
摘要
摘要
行人检测广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互等多个领域，对提高公共安
全、优化交通管理、增强自动驾驶系统的环境感知能力等方面具有重要意义。通过融
合可见光和红外两种模态的信息，RGB-T行人检测技术不仅能够在光照条件不佳时保
持较高的检测性能，而且能够更好地处理遮挡和背景复杂等问题，显著提高行人检测
的准确性和鲁棒性。然而现阶段的RGB-T行人检测通常存在光照不平衡及特征不平衡
的问题，无法最大程度的发挥两个
-
基于RGB-D特征融合的语义分割方法研究.docx
基于RGB-D特征融合的语义分割方法研究
一、引言
随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展，语义分割作为计算机视觉领域的重要分支，已经得到了广泛的应用。语义分割旨在将图像中的每个像素分配到一个预定义的类别中，为图像理解提供了更丰富的信息。传统的语义分割方法主要基于RGB图像进行，然而，仅依靠RGB信息往往无法充分利用图像的深度信息和其他相关特征。因此，本文提出了一种基于RGB-D特征融合的语义分割方法，旨在提高语义分割的准确性和鲁棒性。
二、RGB-D特征融合
RGB-D特征融合是指将RGB图像和深度图像（D）的特征进行融合，以获取更丰富的图像信息。RGB图像提供了丰富的颜色和纹理信息，而深度
-
一种在视觉SLAM前端去除动态特征点的方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114565675 A
(43)申请公布日 2022.05.31
(21)申请号 202210202326.7 G06V 10/764 (2022.01)
-
一种基于水面多传感器融合的SLAM建图方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116399322 A
(43)申请公布日 2023.07.07
(21)申请号 202310335161.5
(22)申请日 2023.03.31
(71)申请人 江苏科技大学
-
一种激光雷达SLAM算法与惯导融合定位的方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112923933 A
(43)申请公布日
2021.06.08
(21)申请号 20191
-
一种GPS激光融合SLAM中坐标系动态对齐方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113343061 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110706466.3 G06F 16/2455 (2019.01)
-
基于RGB-D SLAM的场景物体级理解：技术、方法与应用.docx
基于RGB-DSLAM的场景物体级理解：技术、方法与应用
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，机器人技术与增强现实等领域的迅猛发展，对场景理解提出了前所未有的挑战与机遇。RGB-DSLAM（同时定位与地图构建）技术作为实现这一目标的关键手段，正逐渐成为学术界与工业界共同关注的焦点。它不仅能够实时获取场景的三维信息，还能为后续的物体级理解提供坚实的数据基础，对于推动机器人智能化与增强现实体验的提升具有不可估量的作用。
机器人在执行任务时，精准的场景感知与理解是其实现自主决策与交互的基石。例如，在智能家居场景中，清洁机器人需要准确识别家具、地面等物体，从而规划出合理的清洁路径，
-
点线特征与IMU融合的SLAM算法研究.pdf
目录
摘要I
AbstractIII
第1章绪论1
1.1研究背景与意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1视觉SLAM算法研究现状2
1.2.2视觉惯性SLAM算法研究现状7
1.3研究内容与章节安排9
第2章点线视觉惯性SLAM算法基本理论12
2.1相机
-
基于点线特征与多IMU融合的SLAM算法.docx
基于点线特征与多IMU融合的SLAM算法
目录
1.内容综述................................................2
1.1研究背景.............................................3
1.2研究意义.............................................4
1.3文档结构.............................................5
2.相关技术概述............................................6
3.点线
-
基于RGB-D特征融合学习的人体行为识别方法研究.docx
基于RGB-D特征融合学习的人体行为识别方法研究
一、引言
随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，人体行为识别成为了近年来研究的热点领域。其中，基于RGB-D特征融合学习的人体行为识别方法更是引起了广泛的关注。该研究方法能够充分利用彩色视频信息（RGB）和深度信息（D），实现更加精确和鲁棒的行为识别。本文将围绕基于RGB-D特征融合学习的人体行为识别方法进行深入探讨。
二、研究背景与意义
人体行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。在智能家居、智能安防、人机交互等领域，人体行为识别技术发挥着重要作用。传统的基于RGB特征的行为识别方法虽然能够提取出丰富的视觉信息，但在