一种基于TM-SRC的三维无纹理目标位姿估计方法.pdf

基于激光三维点云数据的目标位姿估计研究.docx 基于激光三维点云数据的目标位姿估计研究一、引言随着科技的不断进步，三维点云数据在机器人技术、自动驾驶、虚拟现实等领域的应用越来越广泛。其中，基于激光三维点云数据的目标位姿估计技术更是成为了研究的热点。目标位姿估计是指通过获取目标物体的三维空间位置和姿态信息，实现对目标的精准定位和姿态识别。本文旨在研究基于激光三维点云数据的目标位姿估计技术，为相关领域的应用提供理论支持和技术支撑。二、文献综述 目标位姿估计是计算机视觉领域的重要研究方向，其应用范围广泛。近年来，随着激光扫描技术的发展，基于激光三维点云数据的位姿估计技术逐渐成为研究热点。国内外学者在此领域进行了大量研究，提出了许多有效的算法

2025-05-04 约4.54千字 9页立即下载

水下单目视觉估计目标三维位姿的方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549629 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210166778.4 G06K 9/62 (2022.01)

2023-05-08 约2.25万字 21页立即下载

一种基于点云预处理和ShuffleNet的移动端三维位姿估计方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113362467 B (45)授权公告日 2023.04.07 (21)申请号 202110634620.0 G06V 10/82 (2022.01)

2023-06-21 约9.94千字 8页立即下载

基于匹配目标位姿的梨采摘位姿估计.docx 基于匹配目标位姿的梨采摘位姿估计 一、引言随着现代农业技术的发展，果实采摘作业的自动化与智能化已成为农业领域的重要研究方向。梨作为常见的水果之一，其采摘作业的效率与准确性直接关系到果农的劳动强度和经济效益。本文针对梨采摘过程中的位姿估计问题，提出了一种基于匹配目标位姿的梨采摘位姿估计方法，旨在提高梨的采摘效率和准确性。二、相关技术概述 2.1机器视觉技术机器视觉技术是现代智能农业中的重要组成部分，通过图像处理和模式识别等技术，实现对目标的检测、跟踪和识别。在梨采摘过程中，机器视觉技术可用于识别梨的位置和姿态，为采摘位姿估计提供依据。 2.2深度学习技术深度学习技术在图像识别和目标检测等

2025-05-01 约3.79千字 8页立即下载

基于三维点云的消防接口位姿估计方法研究.docx 基于三维点云的消防接口位姿估计方法研究一、引言随着三维点云技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。消防救援工作中，设备的快速定位与对接至关重要。本文针对消防接口的位姿估计问题，提出了一种基于三维点云的处理方法。该方法能够有效地对消防接口进行定位和姿态估计，提高消防救援工作的效率和安全性。二、背景及意义在消防救援过程中，设备接口的快速准确对接是保证救援工作顺利进行的关键。传统的位姿估计方法往往依赖于人工操作或简单的机械装置，存在效率低下、误差较大等问题。而基于三维点云的位姿估计方法，可以有效地解决这一问题。通过获取设备接口的三维点云数据，可以精确地估计接口的位姿，为消防救援工作提供

2025-02-15 约4.65千字 10页立即下载

一种基于标准球阵目标估计的机器人位姿矫正方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113386136 B (45)授权公告日 2022.05.20 (21)申请号 202110736372.0 (56)对比文件

2023-06-19 约1.53万字 12页立即下载

一种动态场景下基于实例分割的鲁棒性位姿估计方法.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 113362358 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110615548.7 (22)申请日 2021.06.02 (71)申请人东南

2023-06-17 约9.79千字 9页立即下载

一种基于纹理和颜色目标跟踪方法.pdf 28 1 2011 1 : 1006- 9348( 2011) 01- 0273- 04 李巍, 赵英凯,钱厚亮 (, 210009) : , ( Camshift) H, H (V ), , , HSV H, ( LBP), LBP LBP, LBP , C

2017-05-18 约1.04万字 4页立即下载

基于RGB图像与三维点云融合的物体位姿估计方法研究.pdf 基于RGB图像与三维点云融合的物体位姿估计方法研究摘要近年来，物体位姿估计在计算机视觉领域备受关注，其在自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域具有重要应用价值。而物体位姿估计则是相关技术的关键环节，同时由于计算机算力的提升，深度学习技术也逐渐应用于诸多领域，因此通过深度学习方法来完成物体位姿估计任务也成为相关技术研究的重要方向。然而，由于环境复杂性如物体遮挡、光照变化以及姿态多样性等挑战，传统的物体位姿估计方法在应对真实场景中的复杂情况时存在一定局限性。针对上述问题，本文对基于深度学习，对RGB 图像与三维点云融合的位姿估计方法进行了研究，利用深度学习技术优势提高位姿估计精度。

2025-04-24 约12.2万字 79页立即下载

基于ArUco的位姿估计方法研究.docx 目录 TOC\o1-3\h\z\u摘要 I Abstract II 第1章绪论 1 1.1选题背景与意义 1 1.2国内外研究概况 2 1.3论文的主要研究内容 3 第2章图形处理理论基础 5 2.1图像基础 5 2.2自适应阈值二值化 5 2.3特征提取 6 2.3.1轮廓检测 6 2.3.2角点检测 7 2.4图像识别 7 2.5本章小结 7 第3章基于pnp的目标位姿估计方法 8 3.1相机成像原理及模型概述 8 3.2相机的内参与外参 10

2024-10-07 约2.66万字 38页立即下载

一种结合深度学习和轮廓点云重建的目标位姿估计方法.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 113393524 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110676959.7 (22)申请日 2021.06.18 (71)申请人常州

2023-06-21 约1.62万字 14页立即下载

一种基于单目RGB相机回归深度信息的6D位姿估计方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113393522 B (45)授权公告日 2022.05.06 (21)申请号 202110583238.1 G06T 7/10 (2017.01)

2023-06-20 约1.84万字 14页立即下载

基于深度学习的非合作目标航天器位姿估计.docx 基于深度学习的非合作目标航天器位姿估计 一、引言在空间探测和深空探索中，航天器的位姿估计具有重要地位。特别是在处理非合作目标航天器时，由于其缺少先验的姿态信息和动力信息，其位姿估计的难度尤为突出。传统的位姿估计方法通常依赖于复杂的物理模型和大量的先验信息，但这些方法在处理非合作目标时往往存在局限性。近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在计算机视觉和模式识别领域取得了显著的成果。因此，本文提出了一种基于深度学习的非合作目标航天器位姿估计方法。二、深度学习与位姿估计 深度学习在位姿估计领域的应用主要是通过神经网络来学习和推断图像中目标的位置和姿态。与传统的位姿估计方法相比，深度学习方法能够自

2025-06-08 约4.17千字 8页立即下载

位姿估计的方法和装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114585879 A (43)申请公布日 2022.06.03 (21)申请号 202080010683.2 (74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任

2023-05-11 约1.24千字 1页立即下载

基于深度学习的相机位姿估计方法研究.docx 基于深度学习的相机位姿估计方法研究一、引言相机位姿估计是计算机视觉领域中的一个重要研究问题，它在自动导航、无人驾驶、机器人技术以及增强现实等领域有着广泛的应用。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的相机位姿估计方法已经成为当前研究的热点。本文旨在研究基于深度学习的相机位姿估计方法，分析其原理、方法及实现过程，为相关领域的研究和应用提供参考。二、深度学习与相机位姿估计 深度学习是一种通过模拟人脑神经网络的工作方式，从大量数据中自动提取特征和规律的学习方法。在相机位姿估计中，深度学习通过训练大量的图像数据，学习到图像中的特征和关系，从而实现对相机位姿的准确估计。三、基于深度学习的相机位

2025-05-02 约5.23千字 11页立即下载