本发明提供一种基于ORB特征匹配与yolo的空气开关状态检测方法,包括如下步骤:A、拍摄包含空气开关的设备图像样本以建立数据集;B、进行yolo模型的训练与导出;C、制作标准模板;D、拍摄包含待检测空气开关的设备图像,并对该设备图像进行ORB特征点提取和生成对应的特征向量;E、进行特征匹配以定位出待检测空气开关,并对步骤D...
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 5973、弹幕量 1、点赞数 81、投硬币枚数 59、收藏人数 271、
ORB-SLAM3继承了ORB-SLAM系列的高效性和鲁棒性,同时增加了对多传感器融合的支持,如IMU(惯性测量单元),进一步提高了系统的定位精度和稳定性。ORB-SLAM3广泛应用于无人机导航、自动驾驶、机器人探索等领域。 ORB-SLAM3的官方GitHub仓库提供了详细的文档和代码:ORB-SLAM3 GitHub YOLOv8与ORB-SLAM3的结合点 YOLOv8与...
为提高用户使用单目相机在室内动态场景下定位的稳定性和稳健性,本文提出一种改进的单目相机融合惯导的ORB-SLAM3方法,结合YOLOv4目标检测网络,检测在图像金字塔中潜在的动态物体并剔除动态点,降低其对位姿估计带来的影响。技术流程如图1所示。 2.1 ...
opencv dnn推理自己的yolov5模型 opencv orb算法 ORB算法简述 ORB:An Efficient Alternative to SIFT or SURF是2011年ICCV上作者Rublee所提出,主要针对目前主流的SIFT或者SURF等算法的实时性进行改进。当然在实时性大为提升的基础上,匹配性能也在一定程度较SIFT与SURF算法降低。但是,在图像Two Views匹配对之间变换关系较...
针对双目视觉中ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)图像匹配算法准确率不高以及会出现不同物体之间特征点错误匹配的问题,提出一种将YOLO(You Only Look Once)目标检测算法和ORB算法结合的双目图像匹配方法.该方法首先使用YOLO的卷积网络提取图像特征,并采用多尺度预测目标区域坐标和类别信息,以解决小目标与多目标识别...
这个是只对视频跑了yolo 与orbslam做了结合吗? 2022-04-12 Huws 作者 Yolo先检测会动的物体,比如car person。然后slam检测的特征点如果落在这个物体的box里就剔除,不参与位姿估计,减少动态物体对slam定位的影响。就是这样了。 2022-04-12 回复13 ...
# YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI:全面解决方案,涵盖目标检测、跟踪和人体姿态估计YOLOv8-DeepS…
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # stage1 将图片比对原始图片,转化大小角度之后保存 # 加载图片A和B imgA = cv2.imread('../images/origin.jpg') imgB = cv2.imread('../images/update1.jpg') # 特征点检测和匹配 # 创建了一个 ORB 检测器对象。
使用SIFT或ORB算法进行特征匹配，验证检测到的物体是否为刀具。sift = cv2.SIFT_create()kp1, des1 = sift.detectAndCompute(template_image, None)kp2, des2 = sift.detectAndCompute(frame, None)bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)matches = bf.match(des1, des2)(4) 动作分析 通过跟踪...