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虚拟自主汽车的动态几何视觉模型研究及实现
被引量：
8
1
作者
娄燕
何汉武
+2 位作者
卢永明
杨南粤
郑德涛
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第9期2676-2680,2683,共6页
虚拟自主汽车是驾驶员和汽车封装起来的“人-机系统”的几何、感知、行为等特性在虚拟空间中的数字化表示,研究虚拟自主汽车视觉感知模型对建立真实的自主汽车智能行为起到关键的作用。通过分析驾驶员的视觉特点和传统几何视觉模型不足...
虚拟自主汽车是驾驶员和汽车封装起来的“人-机系统”的几何、感知、行为等特性在虚拟空间中的数字化表示,研究虚拟自主汽车视觉感知模型对建立真实的自主汽车智能行为起到关键的作用。通过分析驾驶员的视觉特点和传统几何视觉模型不足的基础上,给出一种分层的、动态的虚拟自主汽车双眼立体几何视觉模型:引用车速过滤机制和注意力过滤机制对自主汽车的视觉局限性进行分层,引用注意熵对虚拟自主汽车的注意力进行自主定量分配,利用假记忆库模拟短时记忆信息沉淀到长时记忆信息中的学习记忆过程。然后利用假视野缩小视觉模型感知环境的范围。最后用EONStudio虚拟现实软件将此模型三维可视化。
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关键词
虚拟自主汽车
动态几何视觉
车速过滤
注意熵
假记忆库
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职称材料
动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法
被引量：
1
2
作者
张凤
王伟良
+1 位作者
袁帅
孙明智
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022年第6期688-693,共6页
针对视觉SLAM在动态环境中由于物体的移动会使得位姿估计过程中对特征点造成误匹配,导致定位精度较差的问题,提出了动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法.利用卷积神经网络的Mask R-CNN方法,将ORB SLAM与Mask R-CNN算法进行有效融...
针对视觉SLAM在动态环境中由于物体的移动会使得位姿估计过程中对特征点造成误匹配,导致定位精度较差的问题,提出了动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法.利用卷积神经网络的Mask R-CNN方法,将ORB SLAM与Mask R-CNN算法进行有效融合,并利用极线几何法对动态的特征点进行剔除.在公开数据集中与ORB SLAM2算法进行对比试验,结果表明,本文算法解决了动态特征分布点的误匹配造成定位准确度较差的问题,提高了优化后SLAM系统的定位精度.
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关键词
动态环境
SLAM方法
深度学习
特征点匹配
极线几何法
卷积神经网络
视觉相机
相机定位
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职称材料
题名
虚拟自主汽车的动态几何视觉模型研究及实现
被引量：
8
1
作者
娄燕
何汉武
卢永明
杨南粤
郑德涛
机构
广东工业大学机电工程学院
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第9期2676-2680,2683,共6页
基金
广东省科技攻关项目(2005B10201021)
湖南省教育厅课题(04C582)
文摘
虚拟自主汽车是驾驶员和汽车封装起来的“人-机系统”的几何、感知、行为等特性在虚拟空间中的数字化表示,研究虚拟自主汽车视觉感知模型对建立真实的自主汽车智能行为起到关键的作用。通过分析驾驶员的视觉特点和传统几何视觉模型不足的基础上,给出一种分层的、动态的虚拟自主汽车双眼立体几何视觉模型:引用车速过滤机制和注意力过滤机制对自主汽车的视觉局限性进行分层,引用注意熵对虚拟自主汽车的注意力进行自主定量分配,利用假记忆库模拟短时记忆信息沉淀到长时记忆信息中的学习记忆过程。然后利用假视野缩小视觉模型感知环境的范围。最后用EONStudio虚拟现实软件将此模型三维可视化。
关键词
虚拟自主汽车
动态几何视觉
车速过滤
注意熵
假记忆库
Keywords
Virtual
Autonomous
Vehicle
dynamic
geometry
vision
velocity
filter
attention
entropy
false
memory
date-base
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法
被引量：
1
2
作者
张凤
王伟良
袁帅
孙明智
机构
沈阳建筑大学信息与控制工程学院
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022年第6期688-693,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62073227)
辽宁省教育厅基金项目(LJKZ0581).
文摘
针对视觉SLAM在动态环境中由于物体的移动会使得位姿估计过程中对特征点造成误匹配,导致定位精度较差的问题,提出了动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法.利用卷积神经网络的Mask R-CNN方法,将ORB SLAM与Mask R-CNN算法进行有效融合,并利用极线几何法对动态的特征点进行剔除.在公开数据集中与ORB SLAM2算法进行对比试验,结果表明,本文算法解决了动态特征分布点的误匹配造成定位准确度较差的问题,提高了优化后SLAM系统的定位精度.
关键词
动态环境
SLAM方法
深度学习
特征点匹配
极线几何法
卷积神经网络
视觉相机
相机定位
Keywords
dynamic
environment
SLAM
method
deep
learning
feature
point
matching
epipolar
geometry
method
convolutional
neural
network
vision
camera
camera
positioning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
虚拟自主汽车的动态几何视觉模型研究及实现
娄燕
何汉武
卢永明
杨南粤
郑德涛
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
8
下载PDF
职称材料
2
动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法
张凤
王伟良
袁帅
孙明智
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022
1
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职称材料
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