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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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基于改进RTAB-Map算法的爬壁机器人导航研究
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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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Knowledge Fusion and Synchronization over Ubiquitous Ontology Mapping 被引量:1
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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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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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密集堆叠岩屑图像颗粒细粒度分割方法
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作者 夏文鹤 樊仕阳 +1 位作者 牛洪波 李奎为 《石油钻探技术》 北大核心 2025年第5期49-56,共8页
为解决岩屑分布密集图像边界存在重叠导致图像分割效率低下、小目标漏检和边界分割精度较差等问题,研制了岩屑图像颗粒细粒度分割网络。该网络基于Mask R-CNN网络架构,采用DW轻量卷积构建主干网络,利用坐标注意力机制构建了多尺度特征... 为解决岩屑分布密集图像边界存在重叠导致图像分割效率低下、小目标漏检和边界分割精度较差等问题,研制了岩屑图像颗粒细粒度分割网络。该网络基于Mask R-CNN网络架构,采用DW轻量卷积构建主干网络,利用坐标注意力机制构建了多尺度特征金字塔,以增强特征选择性和空间位置信息的捕捉能力,并提升不同尺寸目标的检测能力;结合基于距离图引导的边界增强损失函数,进一步优化网络对细粒度边界特征的学习,提升分割结果的精确度。采用丰谷、新场等区块采集的岩屑图像样本对改进后的岩屑分割网络进行测试,平均精度为92.1%,平均交并比为83.2%。研究表明,改进后的岩屑图像颗粒细粒度分割网络的推理速度及精度较现有分割网络明显提升,为自动化岩屑图像分析提供了技术支持。 展开更多
关键词 岩屑录井 图像分割 Mask R-CNN 距离图损失 特征融合
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辅助装配小型精密器件的全向AGV系统 被引量:1
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作者 李颀 安泽顺 《计算机系统应用》 2025年第4期146-154,共9页
生产中多类型、小批量的小型精密器件(直径16–40mm)主要由固定工位机器人完成主要装配工作任务,这种装配模式成本较大,针对这种小型器件,市面上的AGV存在灵活性差、定位精度低的问题,因此本文设计并开发了一种搭载工业相机与双机械臂... 生产中多类型、小批量的小型精密器件(直径16–40mm)主要由固定工位机器人完成主要装配工作任务,这种装配模式成本较大,针对这种小型器件,市面上的AGV存在灵活性差、定位精度低的问题,因此本文设计并开发了一种搭载工业相机与双机械臂的全向AGV自主导航完成多生产线间的动态组合工作,实现多种类型器件有序的辅助装配.为了提高定位精度,通过贝叶斯法则融合2D激光雷达和RGB-D建立融合栅格地图,提高障碍物检测率.采用EKF融合轮式里程计与IMU的数据,提高里程计精度,减少运动误差.为了提高工作效率,在实时性做出创新,通过RGB-D得到待抓精密器件与相机光心的距离,融合车速与雷达、相机等部件的位姿关系等信息解算出车载双机械臂在距离待抓精密器件S距离时的最佳运动时机.最后为了准确识别多类型、小批量的小型精密器件,基于改进的Yolo-Fastest算法识别器件,提高识别精度的同时降低AGV的运算成本.通过测试,系统对小型精密器件(如RF连接器)识别准确率不低于95%,在70×50×100 cm^(3)空间内能实现全向移动,运动误差最大为10 cm,较现有的生产模式,此AGV柔性化程度提高,生产成本降低,工作效率提高了近1倍,具有实际推广价值. 展开更多
关键词 小型精密器件 辅助装配 车载双机械臂 贝叶斯法则 融合栅格地图
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面向自动驾驶的稀疏深度图补全方法SFN-D
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作者 吴彬 赵海燕 +1 位作者 曹健 陈庆奎 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第11期3476-3481,共6页
在自动驾驶领域,稀疏深度图的密集化是重要研究课题,对3D重建和3D目标检测等任务具有突出意义。提出一种新颖的深度补全框架SFN-D,该框架基于多模态数据融合和语义分割设计,利用多模态数据各自的优势来补充稀疏深度图中的缺失深度,从而... 在自动驾驶领域,稀疏深度图的密集化是重要研究课题,对3D重建和3D目标检测等任务具有突出意义。提出一种新颖的深度补全框架SFN-D,该框架基于多模态数据融合和语义分割设计,利用多模态数据各自的优势来补充稀疏深度图中的缺失深度,从而有效补充稀疏深度图。为了实现这一目标,采取一种借助传感器标定进行数据转换,从而实现多模态数据融合和深度图修正的方案。该框架融合了来自图像和激光雷达的特征图,可与现有任何优秀的点云语义分割网络和图片分割网络相适配,无需任何专家知识且能够开放性地实现稀疏深度图的深度补全。使用自动驾驶领域中广泛使用的KITTI depth compeletion数据集与相似深度补全方法评估了SFN-D,实验结果表明与其他深度补全方法相比,SFN-D有效且有更高的精度。 展开更多
关键词 深度补全 多模态融合 自动驾驶 稀疏深度图
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基于激光和视觉SLAM的自主导航机器人系统设计
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作者 邓开连 唐志伟 +3 位作者 刘浩 陈根龙 李晓丽 黄荣 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1592-1600,共9页
针对导航机器人在复杂环境下可能会出现导航陷入局部最优解、建图环境映射不充分的问题,提出一种基于激光和视觉SLAM的多传感器融合机器人设计方案。机器人采用基于萤火虫算法优化的建图算法Gmapping和自适应蒙特卡罗定位算法实现二维... 针对导航机器人在复杂环境下可能会出现导航陷入局部最优解、建图环境映射不充分的问题,提出一种基于激光和视觉SLAM的多传感器融合机器人设计方案。机器人采用基于萤火虫算法优化的建图算法Gmapping和自适应蒙特卡罗定位算法实现二维同步定位与建图;采用多传感器融合算法融合激光雷达、深度相机、轮式里程计、IMU实现三维同步定位与建图;提出一种分层并行A*(hierarchical parallel A*,HPA*)全局路径规划算法。实验结果表明,融合方案实现了对复杂环境的建图、定位和路径规划,导航的RMSE和MAE比传统方案分别下降了27.27%和26.76%。 展开更多
关键词 ROS机器人操作系统 移动机器人 自主导航 同步定位与建图 路径规划 多传感器融合 粒子滤波
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基于孪生网络的红外无人机小目标辅助检测方法
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作者 申庆超 《红外技术》 北大核心 2025年第10期1255-1262,共8页
各种非管控小型无人机对公共安全造成一定的威胁。文中基于红外探测技术设计一种轻量化无人机小目标辅助检测算法(auxiliary detection methods,ADM)。提出一种全新的辅助训练方式,该方法通过定义两个具有相同模型结构和初始化参数的骨... 各种非管控小型无人机对公共安全造成一定的威胁。文中基于红外探测技术设计一种轻量化无人机小目标辅助检测算法(auxiliary detection methods,ADM)。提出一种全新的辅助训练方式,该方法通过定义两个具有相同模型结构和初始化参数的骨干网络以达到辅助训练的效果;本文在Ghost PAN的基础上进行结构改进,构建一种更适合无人机目标检测的多尺度特征融合结构。消融实验结果表明本文算法所涉及的各个模块对无人机目标检测精度(m AP)皆有提升;多算法对比实验结果表明本文算法能够适应多种不同的无人机飞行场景,与Nanodet Plus-m相比检测时间基本不变,在Sea、Sky、Mountain和City数据集场景中,m AP分别提升11.4%、4.2%、16%和4.2%。 展开更多
关键词 小目标 红外探测 特征融合 目标检测 map
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BEV感知学习在自动驾驶中的应用综述 被引量:3
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作者 黄德启 黄海峰 +1 位作者 黄德意 刘振航 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期1-21,共21页
自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究... 自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究意义、空间部署、准备工作、算法发展及评价指标五个方面总结了BEV感知模型具有良好发展潜力的原因。BEV感知模型从框架角度概括为四个系列:Lift-Splat-Lss系列、IPM逆透视转换、MLP视图转换及Transformer视图转换;从输入数据概括为两类:第一类是纯图像特征的输入包括单目摄像头输入和多摄像头输入,第二类在融合数据输入中不仅是简单的点云数据和图像特征的数据融合,还包括了以点云数据为引导或监督的知识蒸馏融合和以引导切片方式去划分高度段的融合。概述了多目标追踪、地图分割、车道线检测及3D目标检测四种自动驾驶任务在BEV感知模型当中的应用,并总结了目前BEV感知学习四个系列框架的缺点。 展开更多
关键词 BEV感知学习 视图转换 多模态数据融合 多目标追踪 地图分割 车道线检测及3D目标检测
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电缆隧道环境下工业智能巡检机器人定位研究
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作者 王玉涛 安俊炜 +1 位作者 秦长生 郭伟帆 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期49-58,共10页
电缆隧道封闭狭长,存在重复布设的电缆架和相似的场景纹理,属于退化场景.针对该场景,提出了1种基于点线特征融合的视觉惯导SLAM(simultaneous localization and mapping)算法.该算法通过长度抑制和短线拟合来改进高维线特征,使其能够更... 电缆隧道封闭狭长,存在重复布设的电缆架和相似的场景纹理,属于退化场景.针对该场景,提出了1种基于点线特征融合的视觉惯导SLAM(simultaneous localization and mapping)算法.该算法通过长度抑制和短线拟合来改进高维线特征,使其能够更有效地描述结构化显著的隧道场景.此外,针对电缆隧道中特征相似导致的回环检测失败问题,引入具有高效识别和精确位姿估计的ArUco标记,限定回环发生区域,并利用最小化位姿变换筛选最佳回环帧,从而提升回环检测的准确度和定位精度.最后,在电缆隧道内采集数据集并进行实验验证.结果表明,相对于VINS–Mono(visual inertial system–Mono),所提算法的绝对轨迹精度平均提升了69.73%,满足了电缆隧道巡检的应用需求. 展开更多
关键词 同步定位与地图构建 点线特征融合 回环检测 工业机器人 电缆隧道
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多模态分级特征映射与融合表征方法研究 被引量:1
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作者 郭小宇 马静 陈杰 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期171-182,共12页
多模态特征表征是多模态任务的基础。为解决多模态特征表征方法融合层次单一、未能充分映射不同模态间的关联关系的问题,提出了一种多模态分级特征映射与融合表征方法。该方法在文本模型RoBERTa与图像模型DenseNet的基础上,从两个模型... 多模态特征表征是多模态任务的基础。为解决多模态特征表征方法融合层次单一、未能充分映射不同模态间的关联关系的问题,提出了一种多模态分级特征映射与融合表征方法。该方法在文本模型RoBERTa与图像模型DenseNet的基础上,从两个模型的中间层抽取由低级别到高级别的特征,基于特征重用的思想映射与融合文本与图像模态不同级别的特征,捕捉文本与图像模态之间的内部关联,充分融合两种模态之间的特征。将分级特征映射与融合表征馈入分类器,应用于多模态舆情的情感分类中,同时将构建的表征方法与基线表征方法进行对比分析。实验结果表明,提出的表征方法在微博舆情和MVSA-Multiple数据集上的情感分类性能均超越了所有基线模型,其中在微博数据集上F1值提升了0.0137,在MVSA-Multiple数据集上F1值提升了0.0222。图像特征能够提升文本单模态特征下的情感分类准确率,但是其提升程度与融合策略密切相关;多模态分级特征映射与融合表征方法能够有效映射文本与图像特征之间的关系,提升多模态舆情的情感分类效果。 展开更多
关键词 多模态特征融合 分级特征 映射与融合 情感分类 特征表示
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融合证素知识的中医证候术语映射研究
14
作者 牟冬梅 张保锐 +2 位作者 王书童 王长聪 王萍 《情报科学》 北大核心 2025年第7期48-55,共8页
[目的/意义]探究中医证素与证候名称的关系,解决临床实践证候用语与标准证候术语之间的不匹配问题。[方法/过程]借鉴文献著录对文献内容特征和外表特征进行客观描述的理念,基于中医证素知识分析中医证候术语内容特征,运用词袋模型建模... [目的/意义]探究中医证素与证候名称的关系,解决临床实践证候用语与标准证候术语之间的不匹配问题。[方法/过程]借鉴文献著录对文献内容特征和外表特征进行客观描述的理念,基于中医证素知识分析中医证候术语内容特征,运用词袋模型建模其形式特征,构建融合证素的多特征术语映射方法。[结果/结论]采用真实临床病案数据进行实证。结果显示,目标术语的候选项数量N取10时,映射结果命中率提升至95.97%,当目标术语候选项数量N减至1时,命中率提升7.18%。验证了证素先验知识术语映射方面的贡献,为中医证候术语的标准化和规范化提供了新的思路和工具。[创新/局限]本文提出一种证素先验知识结合词袋模型的术语映射方法,将中医证候术语的内容特征与形式特征融合,以弥补单一特征模型的视野局限性。未来将结合大模型,在更多数据上进行验证探索。 展开更多
关键词 术语映射 证素 中医证候术语 特征融合 词袋模型
原文传递
基于视频流数据的塔吊动态危险空间入侵监测研究
15
作者 赵平 刘飞 +1 位作者 刘倩 刘钊 《工业安全与环保》 2025年第6期66-69,共4页
为解决塔吊作业中人员进入吊装危险区域难以及时有效识别的问题,提出一种塔吊多维动态空间融合监控视频流数据下的危险区域人员入侵智能监测方法。首先构建BIM模型+视频流的底层数据,将塔吊作业区BIM多维空间模型与高视角监控视频流数... 为解决塔吊作业中人员进入吊装危险区域难以及时有效识别的问题,提出一种塔吊多维动态空间融合监控视频流数据下的危险区域人员入侵智能监测方法。首先构建BIM模型+视频流的底层数据,将塔吊作业区BIM多维空间模型与高视角监控视频流数据进行融合;然后接入开源的YOLOv5目标检测与定位算法,持续获取吊钩和人员在监控摄像机视场内的像素坐标序列,以吊钩垂直投影点为基准结合视频标定设立虚拟多维塔吊动态危险区域电子围栏,运用坐标转换技术将获取的人员轨迹坐标和围栏坐标统一转化为三维局部世界坐标;最后将以上数据同步映射于同一BIM模型中,通过判别算法实现人员入侵动态危险区域的实时有效判断。实例结果表明,该方法有效、可行,可以为塔吊作业的安全管理提供新的视角。 展开更多
关键词 视频融合 多维动态空间 YOLOv5 位置映射 入侵监测
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基于多视角边缘检测融合的放射性物品运输容器特征提取
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作者 张沛东 肖连博 +4 位作者 张煜航 焦力敏 孙洪超 庄大杰 李国强 《包装工程》 北大核心 2025年第11期294-302,共9页
目的针对放射性物品运输容器可靠性评估中存在的三维形变测量精度不足的瓶颈问题,提出一种融合多视角深度图投影与亚像素边缘检测的三维点云特征提取方法,以高精度几何特征数据支撑容器的结构优化设计与安全验证。方法首先,构建最小包... 目的针对放射性物品运输容器可靠性评估中存在的三维形变测量精度不足的瓶颈问题,提出一种融合多视角深度图投影与亚像素边缘检测的三维点云特征提取方法,以高精度几何特征数据支撑容器的结构优化设计与安全验证。方法首先,构建最小包围立方体,并设计六自由度多视角正交投影系统,将三维点云降维映射至二维深度图,实现容器全表面覆盖;其次,基于拟合边缘模型及局部灰度面积效应,检测亚像素边缘点;进一步结合投影参数化映射与动态曲率插值算法,引入法向量连续性约束及加权融合策略,重构高保真三维特征点;最后,搭建实验系统,获取容器三维点云数据,基于简化率、配准误差及计算时间指标,并与现有点云特征提取方法进行对比。结果采用所提方法获取特征点云,其配准最大平均误差为1.33 mm,最大均方根误差为1.39 mm,简化率为1.6%。与其他文献的结果相比,所提方法的简化率更小,计算时间更短,且误差更小。结论所提方法有效解决了大规模点云处理与几何特征保真之间的矛盾,显著提升了放射性容器三维特征提取的精度和效率,为核能工程安全评估提供了可靠的几何形变量化分析技术支撑。 展开更多
关键词 放射性物品运输容器 三维形变测量 多视角深度图融合 亚像素边缘检测
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面向飞机驾驶舱面板操纵引导的多指动态位姿追踪与操作空间映射方法
17
作者 申慧敏 丁金涛 +1 位作者 沈梦若 雷勇 《机械工程学报》 北大核心 2025年第15期441-452,共12页
随着工业5.0时代的到来,智能制造对人机协同提出了更高的要求。特别是在飞机总装测试过程中,驾驶舱面板的操作极为复杂,操作员需根据测试要求准确操作数百个按键和旋钮,极易因误操作而影响测试效率和飞机安全性。为解决该问题,提出一种... 随着工业5.0时代的到来,智能制造对人机协同提出了更高的要求。特别是在飞机总装测试过程中,驾驶舱面板的操作极为复杂,操作员需根据测试要求准确操作数百个按键和旋钮,极易因误操作而影响测试效率和飞机安全性。为解决该问题,提出一种基于磁-惯性传感信息融合的多指动态位姿追踪与操作空间映射方法。基于手部指骨生理约束,建立工作手指的D-H运动学模型;利用结构化磁场标记技术获取手部的基坐标空间位姿信息;通过磁-惯性传感信息融合,结合手指运动学模型和空间映射方法,实现作业指尖运动向操纵面板空间映射,可用于操作识别和判定。面向模拟操作面板开展了应用试验,包括按键顺序操作和旋钮操作识别,结果显示按键操作指尖平均定位误差±方差分布在[1.64,3.73]±[0.44,0.82]mm,旋钮旋转操作转角识别平均误差±方差分布在[2.11,2.42]±[0.71,1.00]°。验证所提出方法应用于驾驶舱面板精细操纵的有效性和适用性。 展开更多
关键词 磁-惯性传感信息融合 手部运动学模型 操作空间映射 飞机驾驶舱面板
原文传递
基于注意力机制和多尺度融合的人群计数网络
18
作者 栾方军 龚琪 袁帅 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期352-361,共10页
为了应对人群图像中尺度变化和背景干扰的问题,提出一种人群计数网络模型,旨在充分利用多尺度信息并降低背景噪声的影响。首先采用ConvNeXt作为主干网络,用于提取特征。其次为了有效融合不同层次的特征,提出多层次特征融合模块(MFFM),... 为了应对人群图像中尺度变化和背景干扰的问题,提出一种人群计数网络模型,旨在充分利用多尺度信息并降低背景噪声的影响。首先采用ConvNeXt作为主干网络,用于提取特征。其次为了有效融合不同层次的特征,提出多层次特征融合模块(MFFM),将主干网络中不同层次的特征进行跨尺度融合,融合后的特征包含了不同尺度的语义信息,可以更好地适应人群计数任务中的尺度变化问题。接着为了更好地解决人群计数中存在的挑战,设计一个多尺度注意力模块(MSAM),根据不同感受野的分支提取不同尺度的特征,利用选择性Kernel通道注意力(SKCA)缓解多列结构存在的特征相似问题,并将模块生成的注意力图反馈到对应的尺度特征中,以抑制背景的干扰。网络模型在ShanghaiTechA数据集中的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别达到了56.1和93.9;在ShanghaiTechB数据集中的MAE和RMSE分别达到了6.1和10.3;在UCF_CC_50数据集中的MAE和RMSE分别达到了174.9和252.7;在Mall数据集中的MAE和RMSE分别达到了1.42和1.85。在公开数据集上的实验结果表明,提出的网络模型与现有代表性的人群计数方法相比,在提升人群计数任务的准确性和鲁棒性方面均取得了明显进展。 展开更多
关键词 人群计数 多尺度特征融合 注意力机制 神经网络 密度图
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多层ICP闭环检测下的误差状态卡尔曼滤波多模态融合SLAM
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作者 陈丹 陈浩 +3 位作者 王子晨 张衡 王长青 范林涛 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第5期1517-1528,共12页
同步定位与地图构建(SLAM)技术是移动机器人智能导航的基础。该文针对单一传感器SLAM技术存在的问题,提出一种基于激光雷达多层迭代最近点(MICP)点云匹配闭环检测的误差状态卡尔曼滤波(ESKF)多传感器紧耦合2D-SLAM算法。在完成视觉与激... 同步定位与地图构建(SLAM)技术是移动机器人智能导航的基础。该文针对单一传感器SLAM技术存在的问题,提出一种基于激光雷达多层迭代最近点(MICP)点云匹配闭环检测的误差状态卡尔曼滤波(ESKF)多传感器紧耦合2D-SLAM算法。在完成视觉与激光雷达多模态数据的时空同步后,建立了里程计误差模型以及激光雷达与机器视觉点云匹配误差模型,并将其应用于误差状态卡尔曼滤波进行多模态数据融合,以提高SLAM的准确性和实时性。在公共数据集KITTI下进行的Gazebo环境仿真结果表明,该所提算法能够完整还原单一激光2D-SLAM无法获取到的环境障碍物信息,并能显著提高机器人轨迹估计和相对位姿估计精度。最后,采用Turtlebot2机器人在复杂实际大场景下进行了SLAM实验验证,结果表明所提多模态融合SLAM方法可以完整复原环境信息,实现实时的高精度2D地图构建。 展开更多
关键词 移动机器人 多传感器融合 同步定位与地图构建 误差状态卡尔曼滤波 闭环检测
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基于多维度视觉约束的床椅机器人SLAM
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作者 李秀智 邓向军 +1 位作者 韩红桂 杜博文 《机器人》 北大核心 2025年第1期44-54,共11页
为了应对楼宇环境中的低纹理和动态场景给机器人定位带来的巨大挑战,提出了一种面向楼宇结构化场景的多源数据融合定位方法。通过合理引入多基元视觉特征、曼哈顿世界假设约束以及惯性测量单元(IMU)预积分约束,本文定位系统能有效克服... 为了应对楼宇环境中的低纹理和动态场景给机器人定位带来的巨大挑战,提出了一种面向楼宇结构化场景的多源数据融合定位方法。通过合理引入多基元视觉特征、曼哈顿世界假设约束以及惯性测量单元(IMU)预积分约束,本文定位系统能有效克服智能床椅机器人在工作时遇到的特征稀疏、动态人员干扰等问题。本文总体采用高频前端位姿估计和低频后端优化的并行策略来提高系统实时性。前端里程计在短时间内提供相对准确的位姿估计,而后端优化则利用曼哈顿假设对位姿估计进行进一步优化。同时针对曼哈顿世界假设在位姿估计应用中的局限性,创新性地提出使用多相机联合定位的策略。利用两个不同朝向的相机,分别捕捉地面丰富的纹理特征以及满足曼哈顿世界假设的上层空间中的平面,有效排除了非曼哈顿世界假设物体对定位的影响。实验结果表明,与现有方法相比,本方法在保证实时性的同时,显著提高了定位准确性和鲁棒性,为智能移动床椅机器人在楼宇环境中的应用提供了有力的支持。 展开更多
关键词 智能床椅机器人 同步定位与地图创建 曼哈顿世界 多特征基元 多源数据融合
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