单目图像

作品数：82被引量：252H指数：8
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道路环境下动态特征视觉里程计研究被引量：2
《计算机工程与应用》2022年第23期197-204,共8页杨斌超 续欣莹 程兰 冯洲 
国家自然科学基金(62073232);山西省自然科学基金(201801D121144);先进控制与装备智能化山西省重点实验室开放课题基金(ACEI202101)。
针对道路环境下移动车辆导航和定位的问题,提出了一种基于道路环境动态语义特征的单目视觉里程计。设计了一个自监督的卷积神经网络,对单目连续图像建模,直接预测深度图和位姿向量,不再依赖人工设计的特征点。针对道路环境下动态物体破...
关键词：视觉里程计 语义分割 自监督 卷积神经网络 单目图像 
融合自监督单目图像深度估计的视觉里程计被引量：1
《计算机工程与应用》2021年第15期230-236,共7页成立明 陈建新 陈瑞 陈志敏 
国家自然科学基金(61901227);南京邮电大学项目(NY217021,NY218014)。
针对直接法DSO(Direct Sparse Odometry)存在的明显的尺度不确定性问题,对尺度不确定性给系统定位精度带来的影响进行分析,提出将对单幅图像进行深度估计的深度学习网络和DSO相结合的融合算法;针对DSO后端耗时问题,提出运用预处理共轭梯...
关键词：深度估计 视觉里程计 尺度 预处理共轭梯度 定位 
基于全卷积编解码网络的单目图像深度估计被引量：5
《计算机工程与应用》2021年第14期231-236,共6页夏梦琪 郝琨 赵璐 
国家自然科学基金(61902273);天津市自然科学基金(18JCYBJC85600)。
针对传统方法在单目图像深度估计时精度低、速度慢等问题,提出一种全卷积编码-解码网络模型,该模型将稀疏的深度样本集和RGB图像作为输入,编码层由Resnet和一个卷积层组成,解码层由两个上采样层和一个双线性上采样层组成,上采样层采用...
关键词：单目图像深度估计 卷积神经网络 深度残差网络 稀疏深度测量 
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