【摘 要】
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为降低服装三维模型的重建难度,提升三维服装模型的重建效率,提出一种基于多视角单目的服装三维重建方法,该方法首先获取服装图像序列,然后对服装图像序列进行实例化分割获得含服装部分的轮廓信息,使用SIFT算法提取每张图像的特征点和匹配对,加入双重约束去除误差匹配对。然后进行稀疏点云以及稠密点云的重建,最后使用泊松重建还原服装表面细节。结果表明:在多视觉单目服装三维重建过程加入实例分割和双重约束后可以将特
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为降低服装三维模型的重建难度,提升三维服装模型的重建效率,提出一种基于多视角单目的服装三维重建方法,该方法首先获取服装图像序列,然后对服装图像序列进行实例化分割获得含服装部分的轮廓信息,使用SIFT算法提取每张图像的特征点和匹配对,加入双重约束去除误差匹配对。然后进行稀疏点云以及稠密点云的重建,最后使用泊松重建还原服装表面细节。结果表明:在多视觉单目服装三维重建过程加入实例分割和双重约束后可以将特征的匹配率提升至88.3%,三维重建的速度较传统方法提升了22%。该方法在服装三维模型重建的过程中也能较
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针对深度学习目标检测算法尺度不变性较差的问题,基于特征金字塔(FPN)算法增加了图像特征增强分支与自注意力网络分支,提出了S-FPN算法结构。在FPN浅层特征中,融合多尺度卷积特征,设计了特征增强网络(FSN),突出浅层小尺度目标的特征。为消除多层特征语义不相容的问题,提出了flexweight自注意力分支,采用softmax回归自适应地为FPN各层分配权重。结果表明,在不增加训练时间基础上,改进
CO作为一种高毒性的气体,既是污染空气的元凶之一,长时间吸入也会对人体造成极大的伤害,甚至致死。如何实现CO的快速监测是传感领域面临的重要挑战。CO监测对保护人类健康和环境来说是一项必要的工作。在该研究中,多孔CeO_2纳米片(CeO_2 NSs)通过火焰退火用简单水热法合成的中间产物CeOHCO_3纳米片而得到。通过控制火焰退火时间,可将氧空位引入到CeO_2纳米片中。结果表明,退火2 min得
针对已有相机规划方案应对目标较少或无法做到实时性的问题,从自动实现相机视觉效果优化的角度出发,提出了一种对于动态多目标的实时相机规划方法。首先,通过在多个目标之间构造椭球形的相机空间;之后,获取场景中各目标相对相机的视觉特性,以此来构造非线性规划优化函数。通过模型预测控制的方法对目标在相机屏幕上的表现进行实时优化。通过对算法的运算时间、运行效率以及在场景中的运行表现进行实验,验证了本文方法能够有效
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