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[学位论文] 作者：岑仕杰,,
来源：广东工业大学 年份：2020
如今人工智能技术日新月异,智能产业快速发展,自动驾驶、无人机及其他可移动机器人是科技发展潮流中的大热点。这些机器人技术通常需要获得三维场景的深度信息来帮助机器执行任务,但是能较精准地直接获取场景深度信息的传感器通常较为昂贵,因此许多研究工作试图......
[期刊论文] 作者：岑仕杰,何元烈,陈小聪,,
来源：广东工业大学学报 年份：2020
针对当前的无监督单目深度估计方法边界模糊的问题,提出了一种基于双重注意力模块的网络架构。这种架构能有效利用图像特征的远程上下文信息解决深度估计中的边界模糊问题。整个框架使用基于视图合成的无监督方法训练,模型框架包括深度估计网络与位姿估计网络,......
[期刊论文] 作者：陈小聪,何元烈,岑仕杰,,
来源：信息与控制 年份：2020
针对快速运动的相机很容易因为运动模糊和纹理缺失而导致光流追踪失败的问题,设计了一种点、线、边缘特征结合的单目视觉里程计算法,突破原先算法仅包含点或线特征的思想.首先,在流行的半直接法PLSVO(Point-Line Semi-direct monocular Visual Odometry)算法上......
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