期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到6篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
ZED双目相机点云数据融合与重建下的室内导航SLAM优化算法
1
作者 郑国威 贾鹏 +3 位作者 李晓飞 李相庭 张立 罗东山 《系统仿真技术》 2025年第1期62-67,共6页
在室内导航中,定位误差的累积和地图构建的失准会导致室内导航的准确性偏低。为此,提出ZED双目相机点云数据融合与重建下的室内导航同步定位与地图构建(SLAM)优化算法。利用ZED双目相机对室内环境进行扫描,采集环境图像,并采用视差计算... 在室内导航中,定位误差的累积和地图构建的失准会导致室内导航的准确性偏低。为此,提出ZED双目相机点云数据融合与重建下的室内导航同步定位与地图构建(SLAM)优化算法。利用ZED双目相机对室内环境进行扫描,采集环境图像,并采用视差计算方法将图像数据转换为点云数据,进而通过点云数据融合和重建构建室内环境三维模型。结合SLAM优化算法提取室内全局地图的角点特征,由此对室内环境地图进行全局更新。结合路径点搜索规划导航路径,采用动态窗口法求取航向误差,并对其进行自适应修正,得到最佳导航方向,以此实现室内自主导航。实验结果表明,利用所提方法进行室内导航,导航位置偏差始终控制在1.0 mm以内,导航精度较高。 展开更多
关键词 zed双目相机 点云数据融合 点云数据重建 室内导航 SLAM优化算法
在线阅读 下载PDF
双通道YOLOv8s棉花地膜识别与定位系统 被引量：1
2
作者 董芙楠 陈东胜 +1 位作者 潘江如 董恒祥 《北华大学学报(自然科学版)》 2025年第3期402-412,共11页
在机械采摘棉花过程中,采棉机常将残留地膜混入皮棉,影响棉花品质。提出一种基于双通道YOLOv8s的棉花地膜识别与定位方法,旨在提高地膜清除效率。改进原有工艺流程:在锯齿皮清机和集棉机间集成了ZED双目相机以实时采集图像信息;将采集... 在机械采摘棉花过程中,采棉机常将残留地膜混入皮棉,影响棉花品质。提出一种基于双通道YOLOv8s的棉花地膜识别与定位方法,旨在提高地膜清除效率。改进原有工艺流程:在锯齿皮清机和集棉机间集成了ZED双目相机以实时采集图像信息;将采集的图像输入改进YOLOv8s模型中识别,并利用双目相机获取的位置信息进行空间定位。YOLOv8s模型改进:在原有模型的13层引入ECA注意力模块;引入小目标检测层,提高对小目标标定的能力;设计一种新的双通道注意力结构,提高模型的泛化能力。通过消融试验验证本文改进方法的有效性,试验结果表明:双通道YOLOv8s模型在自制棉花地膜数据集上达到了90.92%的mAP@0.5,比改进前的YOLOv8s提高了10.93%。利用ZED双目相机测距功能,获取空间三维坐标,能够快速、准确地识别与定位棉花地膜,为下位机精准去除棉花中的地膜提供了依据。 展开更多
关键词 双通道 YOLOv8s 棉花地膜 识别与定位 zed双目相机
在线阅读 下载PDF
基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法 被引量：7
3
作者 廖娟 汪鹞 +3 位作者 尹俊楠 刘路 张顺 朱德泉 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期847-852,共6页
为了提高农业视觉导航系统对作物定位的精确性,提出了一种基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法。该方法采用ZED双目相机采集作物左右视图,通过视差原理获取作物的3D点云数据,利用点云离散程度和体素化网格方法对初始点云数据的离... 为了提高农业视觉导航系统对作物定位的精确性,提出了一种基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法。该方法采用ZED双目相机采集作物左右视图,通过视差原理获取作物的3D点云数据,利用点云离散程度和体素化网格方法对初始点云数据的离散点和冗余数据进行去除,然后在预处理后的点云图中利用基于点云法线角度差的区域生长分割出每株作物的点云簇,用每个点云簇中所有点的平均坐标值作为该株作物的三维坐标,结合视觉系统坐标系,计算出作物与相机的水平距离以及水平偏角,从而实现作物定位。试验结果表明,该方法测得的作物平均距离误差为1.89%,平均角度误差为2.17%,该算法可以对作物进行准确定位,为基于双目视觉导航的路径规划提供可靠的定位信息。 展开更多
关键词 双目视觉 zed相机 作物定位 3D点云 点云分割
在线阅读 下载PDF
改进轻量型YOLOV4的目标监测系统 被引量：3
4
作者 刘苏刚 蒋刚 +3 位作者 朱昊 陈清平 徐文刚 黄璜 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第10期2984-2991,共8页
针对实施昏暗复杂环境下混合路况的目标监测任务,提出基于YOLOV4-tiny的改进算法,建立智能化目标监测系统。为提高目标检测精度,在原有骨架网络提取4层特征进行多层特征叠加。融合图像增强算法,提高系统的鲁棒性。将改进算法与zed双目... 针对实施昏暗复杂环境下混合路况的目标监测任务,提出基于YOLOV4-tiny的改进算法,建立智能化目标监测系统。为提高目标检测精度,在原有骨架网络提取4层特征进行多层特征叠加。融合图像增强算法,提高系统的鲁棒性。将改进算法与zed双目相机结合进行多源数据采集,经数据决策实现异常数据的存储与自动控制。实验结果表明,在昏暗的复杂环境下,改进后的算法模型较YOLOV4-tiny模型MAP(均值平均精度)提高14.79%,较融合图像增强算法的YOLOV4-tiny模型MAP(均值平均精度)提高3.06%。所提算法应用于目标监测系统上检测精度以及鲁棒性都有所提高。 展开更多
关键词 监测系统 图像增强算法 zed双目相机 数据决策 自动控制
在线阅读 下载PDF
基于双目视觉的人脸追踪方法 被引量：5
5
作者 牛颖 李丽宏 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第27期224-229,共6页
机械臂自动调节电脑屏幕位置以适应人脸,在一定程度上可以方便人们工作并缓解工作疲劳,准确地识别并获取人脸的位置及姿态成为关键所在。针对人脸追踪准确率低下的问题,提出首先使用ZED mini双目相机获取图像,用双边滤波对图像进行预处... 机械臂自动调节电脑屏幕位置以适应人脸,在一定程度上可以方便人们工作并缓解工作疲劳,准确地识别并获取人脸的位置及姿态成为关键所在。针对人脸追踪准确率低下的问题,提出首先使用ZED mini双目相机获取图像,用双边滤波对图像进行预处理,然后使用Cam Shift算法融合TLD框架实现人脸追踪,最后对左右相机的图像进行校准对齐,再使用SGBM算法进行立体匹配,从而获取人脸的位置和姿态。试验结果验证,人脸识别准确率提高了6%,同时成功获取了人脸位置和姿态信息,实现了实时人脸追踪,满足试验要求。 展开更多
关键词 人脸追踪 zed mini双目相机 双边滤波 CAMSHIFT算法 TLD框架 SGBM算法
在线阅读 下载PDF
新的基于双ZED摄像头的心肺复苏按压姿势检测模型 被引量：3
6
作者 宋菲 宁泽惺 +6 位作者 陈超 王淳秀 王亚军 费甄甄 杭莺 李瑞瑞 尹春琳 《中华急诊医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1189-1194,共6页
目的正确的胸外按压姿势(chest compression posture,CCP)是完成高质量心肺复苏(cardiopulmonary resuscitation,CPR)的重要基础,但目前关注CCP的研究十分有限。本研究设计新的CPR按压姿势自动分析程序,拟实现对CCP监测达到客观化、标... 目的正确的胸外按压姿势(chest compression posture,CCP)是完成高质量心肺复苏(cardiopulmonary resuscitation,CPR)的重要基础,但目前关注CCP的研究十分有限。本研究设计新的CPR按压姿势自动分析程序,拟实现对CCP监测达到客观化、标准化和自动化的目的。方法本研究共招募15人参与现场试验,其中专业组11人,非专业组4人。分别于正前方和45度侧面用ZED双摄像头同时记录按压视频数据,所有参与人员均在Smartman模拟人上进行连续的120次持续胸外按压操作。3位专家对CPR视频进行独立标注,智能算法提取人体骨骼点用于后续分析和模型开发。专业组和业余组两组率的比较采用卡方检验进行统计分析。结果研究分析发现,腕部用力、手指未翘起、重心偏移、肘部弯曲是其中发生率最高的错误。通过专业组规范数据集共28800组人体骨骼点坐标数据计算手臂角度合理范围为左臂169.24°~180.00°,右臂角度为168.49°~180°。相同的方法,得到重心角度合理范围为0.00°~18.46°。在此基础上,构建的基于双ZED的CPR按压姿势检测模型可以较准确的识别出CPR的按压姿势错误(准确率91.31%,敏感度80.16%,特异度93.53%)。结论本研究创新性的提出对CPR按压姿势进行客观评价的方法,并且在此基础上构建了基于双ZED摄像头的CPR按压姿势检测模型,可以较准确的识别出CPR的按压姿势错误,以实现CPR培训质量控制可以更加的自动化和标准化。 展开更多
关键词 心肺复苏 胸外按压 检测模型 人工智能 zed摄像头
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部