基于卷积网络的双示踪剂PET图像重建

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随着人工智能技术的发展,智能化是如今汽车技术升级的重要方向之一。智能驾驶汽车的关键技术之一在于对行车环境的感知和解析,精准识别汽车周围环境是其做出正确驾驶决策的前提。现有的众多智能汽车环境感知技术中,机器视觉技术因其设备简单,价格低廉受到研究人员的广泛关注。本文基于机器视觉技术,通过对传感器采集的图像进行单目深度估计和语义分割,实现智能驾驶汽车的多维度感知。然而,在复杂的驾驶环境中,现有的单目深度
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随着制造业智能化的飞速发展,工业生产中对工业机器人识别定位能力的需求日益提升,识别定位技术在码垛拆垛、物流运输、零件装配,分段焊接等生产环节中有了越来越多的应用。相比基于二维图像的识别定位,三维识别定位技术摆脱了对于纹理信息的依赖,且能提供更为丰富的三维定位信息。三维识别定位系统当前在工业生产应用环节面临着以下挑战:(1)环境光干扰问题;(2)二三维信息在识别定位过程中的融合问题;(3)三维模板的
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