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已找到 95 条结果
- 基于自适应外点剔除与解耦算法的视觉里程计北大核心CSCDCSTPCD
- 基于双目强约束的直接稀疏视觉里程计
- 一种在线更新的单目视觉里程计北大核心CSTPCD摘要：现有的基于深度学习的视觉里程计(visual odometry,VO)训练样本与应用场景存在差异时,普遍存在难以适应新环境的问题,因此提出了一种在线更新单目视觉里程计算法OUMVO.其特点在于应用阶段利用实时采集到的图像序列在线优化位姿估计网络模型,提高网络的泛化能力和对新环境的适用能力.该方法使用了自监督学习方法,无须额外标注地面真值,并采用了 Transformer对图像流进行序列建模,以充分利用局部窗口内的视觉信息,提高位姿估计…查看全部>>
- 基于快速视觉里程计和大回环局部优化模型的改进VSLAM算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：从提高移动机器人视觉同时定位与地图创建(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)过程中的自主定位精度和实时性的角度出发,提出了一种基于快速视觉里程计和大回环局部优化模型的改进VSLAM算法.首先,在对特征点进行不确定性分析的基础上,对color GICP(color supported generalized iterative closest point)误差函数进行改进…查看全部>>
- 基于图像对齐和不确定估计的深度视觉里程计北大核心CSTPCD
- 基于独特性评价的特征点检测与视觉定位CSTPCD
- 一种鲁棒的单目视觉里程计算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于运动约束的无监督单目视觉里程计北大核心CSTPCD摘要：针对视觉里程计易受到动态物体及遮挡因素影响导致的位姿估计准确度低、鲁棒性差等问题,提出一种基于运动约束的无监督视觉里程计算法.首先通过最小重投影误差方法处理了大范围场景中的前景遮挡,考虑到现实场景中的运动物体影响,结合光流估计设计了一种运动掩膜处理方法,有效剔除了场景中动态物体像素信息;其次,对于场景中的重复结构和均匀纹理区域,通过数据驱动从轨迹数据中学习车辆的行为模式,建立运动学约束,将车辆运动模型建模为多源时间序列回归模型,避免陷…查看全部>>
- 基于BA的改进视觉/惯性融合定位算法
- 基于光流和自注意力的视觉里程计方法CSTPCD