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基于向量平均的6DOF估计值波动抑制方法研究
1
作者 赵宇晴 《软件工程与应用》 2025年第3期550-558,共9页
针对DenseFusion模型直接输出值波动导致引导机械臂抓取任务失败问题,本文提出基于向量平均的6DOF估计值波动抑制方法。通过分析DenseFusion算法输出的6DOF估计结果,我们发现其波动符合正态分布,并提出了利用向量平均数对位置和姿态参... 针对DenseFusion模型直接输出值波动导致引导机械臂抓取任务失败问题,本文提出基于向量平均的6DOF估计值波动抑制方法。通过分析DenseFusion算法输出的6DOF估计结果,我们发现其波动符合正态分布,并提出了利用向量平均数对位置和姿态参数进行平滑处理的方法。实验结果表明,该方法能够有效抑制6DOF估计值的波动,显著提升了机械臂在不同姿态下的抓取成功率,从70%以上提升至90%以上。本文的研究为6DOF估计值的波动抑制提供了新的思路,并为手眼协同系统的实际应用提供了技术支持。 展开更多
关键词 6DOF 波动抑制 densefusion
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M-DenseFuse:一种结合多头注意力机制的异源图像融合模型
2
作者 尹子豪 刘立群 《智能计算机与应用》 2025年第11期15-21,共7页
为了应对果园图像融合中光照变化与遮挡等复杂环境带来的挑战,本文提出了一种改进的异源图像融合模型(M-DenseFuse)。该模型以DenseFuse为基础,引入了U-Net网络结构以增强特征提取能力,同时融合了M-SEnet通道注意力机制,并结合Transfor... 为了应对果园图像融合中光照变化与遮挡等复杂环境带来的挑战,本文提出了一种改进的异源图像融合模型(M-DenseFuse)。该模型以DenseFuse为基础,引入了U-Net网络结构以增强特征提取能力,同时融合了M-SEnet通道注意力机制,并结合Transformer中的多头注意力策略,对通道权重关系进行更精细建模,从而提升特征表示的准确性与融合图像的质量,并验证了模型在不同条件下的适应性与优越性能。实验结果表明,本文所提出模型在图像清晰度、细节保留和融合效果等方面优势明显,具备良好的实用价值。 展开更多
关键词 图像融合 DenseFuse TRANSFORMER SENet
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