用YOLO来处理动态场景的思路很简单:检测到那些会动的目标(如人、车),并把相关区域内的点移除,不让这些点进入SLAM中。因此这些文章的不同之处就在于两个方面:如何检测目标,如何选取移除的区域。Visual SLAM in Human Populated Environments: Exploring the Trade-off between Accuracy
针对室内动态场景中存在的动态目标会降低同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系统的鲁棒性和相机定位精度问题,提出了一种基于目标检测网络的动态视觉 SLAM 算法。选择YOLOv5 系列中深度和特征图宽度最小的 YOLOv5s 作为目标检测网络,并将其主干网络替换为 PP-LCNet 轻量级网络,在 VOC2007+...
动态场景下基于YOLOv5的SLAM算法 下载积分: 899 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...
YOLO+动态SLAM稠密建图山巅以寺编辑于 2023年06月21日 15:50 目前目标检测还是采用txt文件离线处理,第一次做还有所不足,欢迎大家一起讨论学习 分享至 投诉或建议评论1 赞与转发2 0 0 0 1 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 ...
土壤检测肥料喷洒果实成熟度检测雷达建图本文设计了一种集土壤检测,肥料及农药喷洒,果实成熟度检测,雷达建图等功能于一体的果园机器人,可提高果园的生产效率,减轻劳动强度.机器人以STM32F4单片机为控制核心,通过搭载电调模块,土壤传感器,激光雷达,摄像头,机械臂及喷洒装置,设计了机器人的控制系统.该机器人经过多次实验...
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1.FAST-LIO2为紧耦合的lio slam系统,因其缺乏前端,所以缺少全局一致性,参考lio_sam的后端部分,接入GTSAM进行后端优化。 2.FAST_LIO_SLAM的作者kim在FAST-LIO2的基础上,添加SC-PGO模块,通过加入ScanContext全局描述子,进行回环修正,SC-PGO模块与FAST-LIO2解耦,非常方便,很优秀的工作。 3.darknet_ros为YOLO系列...
在公众号「计算机视觉工坊」后台,回复「3dcv」,即可获取工业3D视觉、SLAM、自动驾驶、三维重建、事件相机、无人机等近千余篇最新顶会论文;巴塞罗那自治大学和慕尼黑工业大学3D视觉和视觉导航精品课件;相机标定、结构光、三维重建、SLAM,深度估计、模型部署、3D目标检测等学习资料。
简介:KITTI是自动驾驶领域最重要的数据集之一,KITTI主要是针对自动驾驶领域的图像处理技术,主要应用在自动驾驶感知和预测方面,其中也涉及定位和SLAM技术。该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能...