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SFMFusion:基于语义特征映射自编码的红外与可见光图像融合
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作者 管芳景 汪娟 罗晓清 《红外技术》 北大核心 2026年第2期156-165,共10页
以往的红外与可见光图像融合方法常忽略了语义信息特征的关系,导致红外图像的独特信息挖掘不够充分。为了充分提取挖掘图像的语义信息和细粒度判别特征,本文提出了一种基于语义特征映射自编码的红外与可见光图像融合方法(SFMFusion)。... 以往的红外与可见光图像融合方法常忽略了语义信息特征的关系,导致红外图像的独特信息挖掘不够充分。为了充分提取挖掘图像的语义信息和细粒度判别特征,本文提出了一种基于语义特征映射自编码的红外与可见光图像融合方法(SFMFusion)。该方法针对粗、细粒度关注的信息重点不同,采取了两重融合策略:对于包含图像空间细节纹理的浅层信息,本文设计了基于内容丰富度的融合规则;对于蕴含图像判别性内容的深层语义信息,设计了基于最小二乘法的语义特征映射融合规则,通过寻求最佳特征映射以便最大限度地保留红外图像的独特信息。在此基础上,为了进一步增强语义融合特征的上下文相关性,本文设计了多尺度增强模块。该模块使用多个具有不同扩张率的空洞卷积对特征进行并行处理语义融合特征,以此学习特征不同尺度的信息。最后,在浅层融合细节信息的逐层引导下,从粗到细重构出最终的融合图像。通过在标准图像TNO和RoadScene数据集上进行主客观实验,与传统和近来深度学习融合方法进行比较分析,结果显示本文方法能有效保留并融合红外与可见光图像中的互补信息,在视觉感知和定量指标上均取得较好的效果。 展开更多
关键词 特征映射 语义 最小二乘法 多尺度 红外与可见光 图像融合
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HDMapFusion:用于自动驾驶的多模态融合高清地图生成(特邀)
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作者 刘洋宏 付杨悠然 董性平 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期18-26,共9页
高清环境语义地图的生成是自动驾驶系统实现环境感知与决策规划不可或缺的关键技术。针对当前自动驾驶领域相机与激光雷达在感知任务中存在的模态差异问题,提出一种创新的多模态融合范式HDMapFusion,通过特征级融合策略显著提升了语义... 高清环境语义地图的生成是自动驾驶系统实现环境感知与决策规划不可或缺的关键技术。针对当前自动驾驶领域相机与激光雷达在感知任务中存在的模态差异问题,提出一种创新的多模态融合范式HDMapFusion,通过特征级融合策略显著提升了语义地图的生成精度。与传统直接融合原始传感器数据的方法不同,HDMapFusion创新性地将相机图像特征和激光雷达点云特征统一转换为鸟瞰视图(BEV)空间表示,在统一的几何坐标系下实现了多模态信息的物理可解释性融合。具体而言:HDMapFusion首先通过深度学习网络分别提取相机图像的视觉特征和激光雷达的三维(3D)结构特征;然后利用可微分的视角变换模块将前视图像特征转换为BEV空间表示,同时将激光雷达点云特征通过体素化处理投影到相同的BEV空间,在此基础上设计一个基于注意力机制的特征融合模块,自适应地加权整合两种模态;最后通过语义解码器生成包含车道线、人行横道、道路边界线等要素的高精度语义地图。在nuScenes自动驾驶数据集上的实验结果表明,HDMapFusion在高清地图生成精度方面显著优于现有基准方法。这些实验结果验证了HDMapFusion的有效性和优越性,为自动驾驶环境感知中的多模态融合问题提供了新的解决思路。 展开更多
关键词 高清地图生成 多模态融合 鸟瞰视图表示 自动驾驶 深度估计
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Knowledge Fusion and Synchronization over Ubiquitous Ontology Mapping 被引量:1
3
作者 Hang Qin Li Zhu 《Journal of Computer and Communications》 2017年第10期1-9,共9页
With the rapid development and popularization of web services, the available information types and structure are becoming more and more complex and challenging. Actually web services involve the need for dynamic integ... With the rapid development and popularization of web services, the available information types and structure are becoming more and more complex and challenging. Actually web services involve the need for dynamic integration and transparent knowledge integration, in light of the urgent information changing track. Under this situation, the traditional search engine and information integration cannot finish this challenge, thereby bringing the opportunity for knowledge fusion and synchronization. This paper proposes a multi-matching strategy ontology mapping method for web information, i.e., ubiquitous ontology mapping method (U-Mapping), which can be viewed as a base collection of information on multiple ontologies made to appear anytime and everywhere. This approach is usually built independently by different information providers, avoiding the grammatical and semantic conflict. Finally, the ontology case information can be utilized under the consolidation of the U-Mapping, concerning language technology and machine learning methods. 展开更多
关键词 UBIQUITOUS Ontology mapping KNOWLEDGE fusion Information Integration KNOWLEDGE SYNCHRONIZATION CONCEPTUAL Space fusion RULES
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Enhanced Autonomous Exploration and Mapping of an Unknown Environment with the Fusion of Dual RGB-D Sensors 被引量:7
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作者 Ningbo Yu Shirong Wang 《Engineering》 SCIE EI 2019年第1期164-172,共9页
The autonomous exploration and mapping of an unknown environment is useful in a wide range of applications and thus holds great significance. Existing methods mostly use range sensors to generate twodimensional (2D) g... The autonomous exploration and mapping of an unknown environment is useful in a wide range of applications and thus holds great significance. Existing methods mostly use range sensors to generate twodimensional (2D) grid maps. Red/green/blue-depth (RGB-D) sensors provide both color and depth information on the environment, thereby enabling the generation of a three-dimensional (3D) point cloud map that is intuitive for human perception. In this paper, we present a systematic approach with dual RGB-D sensors to achieve the autonomous exploration and mapping of an unknown indoor environment. With the synchronized and processed RGB-D data, location points were generated and a 3D point cloud map and 2D grid map were incrementally built. Next, the exploration was modeled as a partially observable Markov decision process. Partial map simulation and global frontier search methods were combined for autonomous exploration, and dynamic action constraints were utilized in motion control. In this way, the local optimum can be avoided and the exploration efficacy can be ensured. Experiments with single connected and multi-branched regions demonstrated the high robustness, efficiency, and superiority of the developed system and methods. 展开更多
关键词 AUTONOMOUS EXPLORATION Red/green/blue-depth Sensor fusion Point cloud Partial map simulation Global FRONTIER search
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基于改进RTAB-Map算法的爬壁机器人导航研究 被引量:2
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作者 覃超 唐东林 +3 位作者 游东潘 丁超 饶胜 何媛媛 《工程设计学报》 北大核心 2025年第1期32-41,共10页
针对爬壁机器人难以对大型石化装备壁面感知和自动化检测等难题,提出了一种改进RTAB-Map(real-time appearance-based mapping,基于外观的实时建图)算法,通过多传感器数据融合实现爬壁机器人定位、建图与导航。首先,搭建了具有壁面吸附... 针对爬壁机器人难以对大型石化装备壁面感知和自动化检测等难题,提出了一种改进RTAB-Map(real-time appearance-based mapping,基于外观的实时建图)算法,通过多传感器数据融合实现爬壁机器人定位、建图与导航。首先,搭建了具有壁面吸附能力的机器人运动底盘,以保证爬壁机器人在壁面灵活稳定运动;其次,针对爬壁机器人在壁面滑移导致的里程计累计误差问题,采用扩展卡尔曼滤波并融合编码器和惯性测量单元的数据,为建图和导航提供精确的里程计信息;再次,基于RTAB-Map算法对深度相机、激光雷达及里程计的数据进行融合,生成二维栅格和三维点云地图,实现对装备壁面的完整描述,并基于融合数据构建了爬壁机器人导航算法的框架;最后,在装备壁面进行了实验验证。结果表明:采用融合里程计算法,能显著减小航向角误差,航向角平均误差为0.78°,相对轮式里程计规划,航向角误差减少了88.94%;改进RTAB-Map算法提高了爬壁机器人在壁面环境下的建图与感知能力,结合路径规划算法,实现了机器人自主导航。研究结果对爬壁机器人自动化检测技术的研究及应用具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 爬壁机器人 RTAB-map(基于外观的实时建图)算法 扩展卡尔曼滤波 多传感器融合 导航
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PALSAR-FBS L-HH Mode and Landsat-TM Data Fusion for Geological Mapping 被引量:1
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作者 Abderrazak Bannari Ali El-Battay +1 位作者 Ali Saquaque Abdelhafid Miri 《Advances in Remote Sensing》 2016年第4期246-268,共23页
Characterized by lithological diversity and rich mineral resources, Benshangul-Gumuz National Regional State located in Asosa Zones, Western Ethiopia has been investigated for geological mapping and morpho-structural ... Characterized by lithological diversity and rich mineral resources, Benshangul-Gumuz National Regional State located in Asosa Zones, Western Ethiopia has been investigated for geological mapping and morpho-structural lineaments extraction using PALSAR (Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar ) Fine Beam Single (FBS) L-HH polarization and Landsat-5 TM (Thematic Mapper ) datasets. These data were preprocessed to retrieve ground surface reflectance and backscatter coefficients. To overcome the geometry acquisition between the two sensors, they were geometrically and topographically rectified using ASTER-V2 DEM. Intensity-Hue-Saturation, directional filters and automatic lineaments extraction were applied on the datasets for lithological units’ discrimination and structural delimitation for potential mineral exploration. The obtained results showed good relationship among the topographic morphology, rock-substrate, structural variations properties, and drainage network. The spectral variations were easily associated with lithological units. Likewise, the morpho-structural information highlighted in the PALSAR image was visible without altering the radiometric integrity of the details in TM bands through the fusion process. Moreover, predominant lineaments directions trending NE-SW, NS, and NW-SE were identified. Results of this study highlighted the importance of the PALSAR FBS L-HH mode and TM data fusion to enhance geological features and lithological units for mineral exploration particularly in tropical zones. 展开更多
关键词 Geology Mineral Exploration Lineaments Extraction Data fusion Intensity-Hue-Saturation mapping Landsat-TM PALSAR-FBS L-HH Polarization ASTER DEM
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基于面元地图的激光-惯性SLAM算法
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作者 张传伟 赵聪 +3 位作者 秦沛霖 赵瑞祺 杨佳佳 王健龙 《中国惯性技术学报》 北大核心 2026年第1期35-43,59,共10页
针对现有激光-惯性同步定位与地图构建(SLAM)算法因位姿估计累积误差较大导致定位精度低的问题,提出一种基于面元地图的激光-惯性SLAM算法。该算法通过惯性测量装置(IMU)预积分实现点云去畸变,并将三维点云投影至顶点图以构建法向量图,... 针对现有激光-惯性同步定位与地图构建(SLAM)算法因位姿估计累积误差较大导致定位精度低的问题,提出一种基于面元地图的激光-惯性SLAM算法。该算法通过惯性测量装置(IMU)预积分实现点云去畸变,并将三维点云投影至顶点图以构建法向量图,从而增强约束信息;随后结合增量优化与迭代最近点配准提升位姿估计精度。同时,引入带时间戳的面元及二元贝叶斯滤波机制,自适应更新面元稳定性并优化地图表达。最后,构建包含IMU预积分因子和回环检测因子的全局因子图进行优化,获得一致性位姿。实验结果表明,与FAST-LIO和LIO-SAM相比,所提算法在大范围场景下的均方根误差分别降低32.53%和36.26%,在动态场景下分别降低54.60%和83.29%。 展开更多
关键词 激光-惯性SLAM 面元地图 概率融合 全局因子图优化
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TerrainMapper机载激光雷达的新能源基地智慧三维GIS工程应用 被引量:10
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作者 尚海兴 黄文钰 +2 位作者 谢谦 刘阳 裴文悦 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第11期165-168,共4页
本文基于徕卡TerrainMapper机载激光雷达系统获取新能源基地的激光点云和影像数据,实现大面积DLG、DEM、DOM等高精度成果快速生产和可视化三维场景搭建,开发了新能源基地三维辅助设计系统,为新能源基地智慧三维GIS工程提出了高效、高精... 本文基于徕卡TerrainMapper机载激光雷达系统获取新能源基地的激光点云和影像数据,实现大面积DLG、DEM、DOM等高精度成果快速生产和可视化三维场景搭建,开发了新能源基地三维辅助设计系统,为新能源基地智慧三维GIS工程提出了高效、高精度BIM+GIS系统解决方案。 展开更多
关键词 新能源 GIS Terrainmapper LIDAR 地形图 数据融合
原文传递
不同维状态的多传感器MAP航迹融合方法 被引量:7
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作者 高蕊 秦超英 张希彬 《昆明理工大学学报(理工版)》 2006年第3期117-120,共4页
在分布式多传感器数据融合结构中,各传感器通过处理各自的观测数据把形成的航迹在融合中心进行处理.在实际中各传感器的观测信息维数不一致,也即各传感器可能采用不同的模型观测同一目标;为解决上述问题,通过建立状态映射,提出了输出目... 在分布式多传感器数据融合结构中,各传感器通过处理各自的观测数据把形成的航迹在融合中心进行处理.在实际中各传感器的观测信息维数不一致,也即各传感器可能采用不同的模型观测同一目标;为解决上述问题,通过建立状态映射,提出了输出目标估计状态之间维数不同情况下的带反馈极大验后(MAP)估计融合方法,并通过计算机仿真验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 航迹融合 多传感器 map算法
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基于多传感器融合的智能机器人自主导航技术研究
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作者 梁璐 《智能物联技术》 2026年第1期107-112,共6页
为提升智能机器人在复杂环境中的自主导航功效,提出一种基于多传感器融合的自主导航技术框架。通过集成激光雷达、视觉相机和惯性测量单元,构建从数据获取到运动执行的完整技术流程,借助扩充卡尔曼滤波集成多源数据,结合图优化完成环境... 为提升智能机器人在复杂环境中的自主导航功效,提出一种基于多传感器融合的自主导航技术框架。通过集成激光雷达、视觉相机和惯性测量单元,构建从数据获取到运动执行的完整技术流程,借助扩充卡尔曼滤波集成多源数据,结合图优化完成环境建图与定位,并通过动态窗口法规划路径。实验结果表明,该方案在正常环境下定位精度达0.08 m,路径规划成功率为96.3%;在光照突变等复杂场景中,通过自适应权重调节机制依旧可以保持0.12 m以内的定位精度以及91.3%的路径规划成功概率,显著提升了导航系统于复杂环境下的适应能力与可靠性。 展开更多
关键词 多传感器融合 自主导航 同步定位与建图(SLAM) 路径规划 卡尔曼滤波
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内窥镜视频关键帧获取及三维重建方法研究
11
作者 薛怀琦 王双园 +1 位作者 张玉荣 姚志远 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2026年第1期55-63,共9页
目的鉴于内窥镜在获取人体内部图像时所面临的数量和质量限制,提出一种新的高清晰度内窥镜视频帧抽取策略三维重建方法。方法首先,采用基于结构相似性指数(SSIM)和Laplace算子复合方法筛选和提取具有高清晰度和低噪声的关键帧;然后,利... 目的鉴于内窥镜在获取人体内部图像时所面临的数量和质量限制,提出一种新的高清晰度内窥镜视频帧抽取策略三维重建方法。方法首先,采用基于结构相似性指数(SSIM)和Laplace算子复合方法筛选和提取具有高清晰度和低噪声的关键帧;然后,利用基于Neighbor2Neighbor深度学习方法对初步的关键帧队列进行处理,减少图像中的噪声并增强其质量,并利用COLMAP增量式SFM技术将优质关键帧转化为稀疏点云数据;最后,运用OpenMVS深度图融合技术进行稠密重建和曲面拟合,从而获得高精度的三维模型。结果实验结果表明:所提方法不仅显著增强了图像特征匹配度,而且大大提升了三维重建的准确性和精度。结论该方法不仅显著提高了图像特征匹配的精确度,而且提升了三维重建的准确性和精确度,预计将为临床医生提供更直观的诊断依据。 展开更多
关键词 内窥镜图像 Neighbor2Neighbor 增量式SFM 深度图融合算法
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一种基于多源数据融合与动态聚类的IP定位测绘方法
12
作者 胡丹 杨冀龙 《信息安全研究》 北大核心 2026年第2期164-173,共10页
随着全球网络规模的增长,IP定位测绘方法作为实现精细化网络资源调度与攻击溯源的核心技术,其精度与实时性直接决定了5G、物联网等新兴场景的服务质量.传统方法因静态参数设置与动态拓扑适应性不足,难以满足多源异构数据下的高精度定位... 随着全球网络规模的增长,IP定位测绘方法作为实现精细化网络资源调度与攻击溯源的核心技术,其精度与实时性直接决定了5G、物联网等新兴场景的服务质量.传统方法因静态参数设置与动态拓扑适应性不足,难以满足多源异构数据下的高精度定位需求.提出一种多源数据融合与动态聚类协同的IP定位测绘方法.首先,通过融合WiFi热点、BGP路由、ZoomEye协议指纹等多源异构数据,构建基于地理位置熵的动态筛选机制,使基准点召回率达到92.3%(较对比方法提升15.2%);然后,设计动态聚类优化算法,实现企业专线与居民区的差异化聚类;最后,结合网络拓扑测绘技术,通过共同邻接节点分析修正定位偏移,抑制动态网络误差. 展开更多
关键词 IP定位测绘 多源数据融合 动态聚类 网络拓扑测绘 街道级精度
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面向多机协同探索的分布式SLAM方法
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作者 邓开阳 郑永航 +2 位作者 罗义藩 张航铖 解杨敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第2期560-567,共8页
传统协同定位依赖高频位姿或观测数据交互,难以适应带宽受限环境;单机回环检测框架在多机协同中难以有效融合时空关联性,制约全局地图一致性提升。针对上述问题,提出了一种基于特征点集的分布式SLAM新方法。利用LIOSAM作为各机器人的前... 传统协同定位依赖高频位姿或观测数据交互,难以适应带宽受限环境;单机回环检测框架在多机协同中难以有效融合时空关联性,制约全局地图一致性提升。针对上述问题,提出了一种基于特征点集的分布式SLAM新方法。利用LIOSAM作为各机器人的前端里程计,通过关键帧提取轻量化特征点集,并基于最小生成树的邻域广播机制共享数据,降低通信开销。运用RANSAC和ICP算法进行机器人间的回环检测和精确配准。将机器人内部和机器人间的约束整合到了多机器人位姿图中,优化了多机器人系统的位姿估计,增强了系统的鲁棒性与精度。实验结果表明,所提方法能有效减轻机器人间的通信开销,并提升多机器人系统在复杂环境中的导航与定位精度。 展开更多
关键词 同时定位与建图 多机器人协同 位姿图 通信开销 回环检测 地图融合 地图优化
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基于超像素分割的高光谱图像亚像元定位
14
作者 尤靖云 郭宝峰 +2 位作者 吴文豪 苏晓通 许张弛 《红外技术》 北大核心 2026年第1期10-17,共8页
针对传统基于图像融合的亚像元定位方法不能充分提取全色图像的空间信息的问题,本文提出了一种基于超像素分割和全色图像融合的亚像元定位方法。该方法首先利用超像素分割提取全色图像的空间信息;接着以超像素图像为引导,在超像素区域... 针对传统基于图像融合的亚像元定位方法不能充分提取全色图像的空间信息的问题,本文提出了一种基于超像素分割和全色图像融合的亚像元定位方法。该方法首先利用超像素分割提取全色图像的空间信息;接着以超像素图像为引导,在超像素区域内对解混得到的亚像元丰度进行均值融合,得到超像素丰度;最后根据超像素区域丰度复杂度判断超像素区域是否为同质化区域,对同质化超像素区域采用赢者通吃策略、非同质化超像素区域采用超像素尺度下的像元交换算法,最终得到一个改进的亚像元定位结果。在两个常用遥感图像数据集下进行了验证,结果表明对比大部分传统方法,本文所提方法能够进一步提升亚像元定位的精度,能在兼顾平滑性的同时对细节做出更好的保护。 展开更多
关键词 高光谱图像 亚像元定位 超像素分割 全色图像融合
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基于多模态信息融合的无监督CAN总线测绘框架
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作者 姚伟平 李清宝 +1 位作者 陈志锋 焦卫华 《信息工程大学学报》 2026年第1期88-96,共9页
针对黑盒环境下控制器局域网(CAN)总线拓扑测绘的挑战,提出一种基于多模态信息融合的无监督测绘模型(3Mapping)。该方法通过JointVEM多模态特征工程方法,同步采集电压与电磁信号,提取上升沿和下降沿的电压微分峰值、电磁峰值及其时间间... 针对黑盒环境下控制器局域网(CAN)总线拓扑测绘的挑战,提出一种基于多模态信息融合的无监督测绘模型(3Mapping)。该方法通过JointVEM多模态特征工程方法,同步采集电压与电磁信号,提取上升沿和下降沿的电压微分峰值、电磁峰值及其时间间隔等多维特征,有效融合发动机控制器(ECU)的硬件特征和位置信息,显著增强特征的区分度和鲁棒性。引入基于隔离森林(IF)的异常数据清洗机制,有效剔除噪声样本;结合变分自编码器(VAE)进行潜在空间特征学习,并采用高斯混合模型(GMM)实现无监督聚类。实验结果表明,JointVEM多模态特征方法能有效提取节点硬件特征,聚类分析轮廓系数均超过0.95,Davies-Bouldin(DB)指数低于0.2,多项指标上均优于对比方法,能准确完成CAN节点聚类和总线拓扑测绘,为后续安全检测提供可靠真实的有效标签。 展开更多
关键词 CAN总线测绘 多模态信息融合 物理层特征 聚类分析 异常检测 车载网络安全
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基于多传感器融合与三维数字地图的高精度定位
16
作者 尉艳丽 《传感器与微系统》 北大核心 2026年第3期25-30,共6页
针对车载物联网在全球导航卫星系统(GNSS)信号受限的城市场景与室内停车场中难以实现连续高精度定位的问题,提出一种基于低成本商用传感器的多传感器融合定位方案。该方法通过将车载运动传感器的测量数据与激光雷达扫描获得的三维点云... 针对车载物联网在全球导航卫星系统(GNSS)信号受限的城市场景与室内停车场中难以实现连续高精度定位的问题,提出一种基于低成本商用传感器的多传感器融合定位方案。该方法通过将车载运动传感器的测量数据与激光雷达扫描获得的三维点云相融合,并配准到高精度三维数字地图,实现了运动补偿的精确地理参考与高效的地图匹配。实际道路测试结果表明,该系统在复杂环境下能保持分米级精度,平均水平与垂直定位误差的均方根值分别为16.3 cm和14.3 cm,99.8%的时间误差小于50 cm,95.1%的时间误差小于30 cm。结论证实,该系统是一种实用可靠的解决方案,能够为自动驾驶车辆提供持续高精度的定位能力,并具备支持协同构建与更新三维城市地图的应用潜力。 展开更多
关键词 多传感器融合 高精度定位 三维数字地图
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基于ESKF位姿估计和约束优化的改进Cartographer算法
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作者 陈帅 朱建阳 +2 位作者 蒋林 曾勇 钟世杰 《机床与液压》 北大核心 2026年第3期1-10,共10页
针对Cartographer算法前端位姿估计精度不足和后端约束筛选机制不均衡的问题,提出一种基于ESKF融合的位姿估计和运动幅值筛选约束的回环检测方法来优化Cartographer算法。在前端位姿估计阶段,采用ESKF滤波方法融合IMU数据和里程计数据,... 针对Cartographer算法前端位姿估计精度不足和后端约束筛选机制不均衡的问题,提出一种基于ESKF融合的位姿估计和运动幅值筛选约束的回环检测方法来优化Cartographer算法。在前端位姿估计阶段,采用ESKF滤波方法融合IMU数据和里程计数据,补偿里程计产生的线速度偏差和IMU的旋转估计偏差,提高位姿估计的准确性。在后端回环约束筛选阶段,在保留原始节点集合空间结构信息的同时,基于运动幅值从子图集合中筛选出稀疏骨架节点,通过扫描匹配与最新子图构建约束,完成位姿图优化并构建地图。在真实环境实验中,文中算法相比Cartographer算法的匹配分数提升约3.5%;在两个不同的公开数据集实验中,文中算法建图时的绝对轨迹误差相比Cartographer算法分别降低24.36%和16.36%,建图效果更好。实验结果表明:文中算法在环境适应性和建图全局一致性方面表现优异。 展开更多
关键词 Cartographer算法 ESKF融合 运动幅值 约束筛选 室内建图
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基于RGBD图像色调映射的分割算法研究
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作者 张兵 詹旭 唐青林 《四川轻化工大学学报(自然科学版)》 2026年第1期35-44,共10页
针对高背景复杂度、不同光照条件等因素导致的图像分割效果不佳的问题,本文提出了基于RGBD图像色调映射的多特征融合高斯自适应阈值分割算法。首先,利用Modified Mantiuk算法对高动态范围RGBD图像进行色调映射,增强图像的局部区域对比度... 针对高背景复杂度、不同光照条件等因素导致的图像分割效果不佳的问题,本文提出了基于RGBD图像色调映射的多特征融合高斯自适应阈值分割算法。首先,利用Modified Mantiuk算法对高动态范围RGBD图像进行色调映射,增强图像的局部区域对比度,并限制对比度增强的程度,以改善图像的背景复杂度指标和光照指标;然后,融合低动态范围图像的8方向L、A、B通道梯度与深度梯度、深度法向量、深度信息等特征,形成多特征融合图;接着,采用基于中心像素点邻域内像素的空间距离接近度与像素融合值相似性机制计算局部阈值,动态判定像素属于前景或背景,进而实现前景分割;最后,通过实验对比验证,与超像素等3种算法相比,该多特征融合高斯自适应阈值分割算法在不同测试集上的准确率达到99.25%,精确率达到98.84%,召回率达到97.46%,F1分数达到98.08%,表现出较强的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 RGBD图像 色调映射 多特征融合 前景分割
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复杂场景移动机器人定位与建图研究进展
19
作者 张怡俊 崔国华 +2 位作者 张振山 何维瀚 薛慧 《控制工程》 北大核心 2026年第2期291-302,共12页
同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术是移动机器人研究及应用的关键问题,旨在解决机器人在复杂环境中实现自主定位与地图构建等功能。对SLAM的系统组成、关键技术及应用进行了简要介绍;重点围绕特征点法... 同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术是移动机器人研究及应用的关键问题,旨在解决机器人在复杂环境中实现自主定位与地图构建等功能。对SLAM的系统组成、关键技术及应用进行了简要介绍;重点围绕特征点法、滤波法、图优化法、多传感器融合和动态场景5个方面,综述了SLAM系统的关键技术、国内外研究现状及标志性应用进展;并结合代表性系统,比较分析了不同方法之间的优缺点,详细阐述了多传感器融合SLAM系统,同时对复杂场景下的SLAM技术进行了展望。 展开更多
关键词 复杂场景 移动机器人 定位与建图 位姿估计 多传感器融合
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基于MapServer的增强现实电子地图的设计与实现
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作者 侯晓宁 郭健 +2 位作者 李爱光 徐旺 汪鹏 《测绘科学与工程》 2017年第5期68-73,共6页
移动互联网时代下,增强现实与电子地图的结合应用越来越广泛。由于室外存在大量复杂的应用场景,且移动设备的存储和计算能力有限,因此电子地图应用受到软硬件的限制。针对室外大量复杂场景处理相对受限的fq题,论文结合网络地理信息... 移动互联网时代下,增强现实与电子地图的结合应用越来越广泛。由于室外存在大量复杂的应用场景,且移动设备的存储和计算能力有限,因此电子地图应用受到软硬件的限制。针对室外大量复杂场景处理相对受限的fq题,论文结合网络地理信息服务技术,提出了基于MapServer的增强现实电子地图平台的设计方案,利用移动终端实时传输用户的位姿数据,在服务器端建立了专门用于地图渲染与数据处理的地图调度引擎和虚实融合注册中心;针对特定的应用场景需求,建立了不同的增强现实电子地图应用模式,最终利用Android平台技术在终端上实时呈现增强现实电子地图。 展开更多
关键词 增强现实 虚实融合 AR地图 网络地理信息服务
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