Visual SLAM in Human Populated Environments: Exploring the Trade-off between Accuracy and Speed of YOLO and Mask R-CNN Soares, Joao Carlos Virgolino, Marcelo Gattass, and Marco Antonio Meggiolaro. "Visual SLAM in human populated environments: exploring the trade-off betweenaccuracyand speed of Y...
为了提高性能,可以对YOLO另外开一个线程,这块涉及到了ORB-SLAM2的多线程系统设计,简单说一下: 多线程入口,仿照其他线程设计即可。看代码 #ifdef USE_YOLO_DETECTORstd::cout<<"[INFO] USE_YOLO_DETECTOR."<<std::endl;mpDetector=newYOLOv5Detector(mpFrameDrawer);mptDetector=newthread(&ORB_SLAM2::YOLOv5Det...
TensorRT推理yolov8:https://github.com/triple-Mu/YOLOv8-TensorRT (用的jetson detect 的demo,因为我的显卡不支持normal中的某些函数)YOLO+ORBSLAM3:https://github.com/YWL0720/YOLO_ORB_SLAM3, 视频播放量 4973、弹幕量 0、点赞数 72、投硬币枚数 56、收藏人数 240、
全新升级的Prometheus 230科研无人机(简称P230)是一款专为科研工作者及开发者设计的小型(250mm轴距)无人机实验平台。机载计算机升级为算力100TOPS的Allspark2-Orin NX,结合Prometheus自主无人机开源项目和Prometheus专业版地面站等软件,可实现室内(拒止)环境下视觉定位、视觉避障、YOLO点击跟踪等功能。 功能介绍 <<< ...
视觉SLAMORB-SLAM2方法神经网络YOLO复杂动态环境特征点剔除针对视觉SLAM的前端视觉里程计在实际路面应用中易受移动车辆,行人等动态目标影响而导致的错误对极约束问题,基于YOLO提出了一种去除动态特征点的方法,通过对路面动态目标进行识别,并对提取到的不稳定特征点进行剔除,实现对视觉SLAM定位性能的优化.利用公开的带参考...
Dynamic-VINS使用YOLOv3进行运动物体检测,然后使用深度阈值和IMU进行运动一致性检查。注意这里深度阈值的作用与普通的运动一致性检查不太一样,主要是考虑到动态对象的bounding box内还包含很多静态背景点,如果直接滤除则有点浪费,因此希望将这部分静态背景点保留。具体流程是: ...
我们使用最先进的物体检测网络YOLO 来获取视频帧中的物体检测结果,每个检测结果包括一个轴对齐的边界框、一个类别和一个检测分数。为了提高稳健性,我们只考虑分数大于0.5的检测结果,并丢弃其他结果。建立物体检测随时间的关联是我们系统的关键部分,给定当前帧中的一组检测结果,目标是将每个检测结果与现有的物体轨迹匹配...
内容提示: 本文档只有 word 版,所有 PDF 版本都为盗版,侵权必究动态场景下基于 5 YOLOv5 的的 M SLAM 算法目录一、内容概述...21. 背景介绍...22. 研究目的和意义...3二、YOLOv5 算法概述...41. YOLOv5 发展历程...
因为把相机放在了单车把手上,所以图像会有点晃 硬件:i7 11800H + RTX 3060 Latop + Intel RealSense D455 后续想法:目前已经把ORB3的位姿等信息pub到ROS中,后面可利用ORB_SLAM3 的定位信息,结合双目深度估计恢复稠密的点云地图,另外利用YOLO提供的 label & bounding b
动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法 王鸿宇1，吴岳忠1,2*，陈玲姣1，陈茜1 （1.湖南工业大学轨道交通学院，湖南株洲412007；2.湖南省智能信息感知及处理技术重点实验室，湖南株洲412007）摘要：目的移动智能体在执行同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）的复杂任务时，动态物体的...