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基于深度学习的无人机单目视觉避障算法
被引量:
19
1
作者
张香竹
张立家
+1 位作者
宋逸凡
裴海龙
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期101-108,131,共9页
针对基于单目视觉的无人机(UAV)避障问题,本研究提出基于单目深度估计和目标检测的四旋翼自主避障方法。其中,单目深度估计模型提供障碍物像素级别的深度信息,目标检测模型提供障碍物的位置信息。单张红绿蓝(RGB)图像的深度图和目标检...
针对基于单目视觉的无人机(UAV)避障问题,本研究提出基于单目深度估计和目标检测的四旋翼自主避障方法。其中,单目深度估计模型提供障碍物像素级别的深度信息,目标检测模型提供障碍物的位置信息。单张红绿蓝(RGB)图像的深度图和目标检测结果由卷积神经网络(CNN)获得;图像的区域划分以目标检测结果为依据,区域深度以深度估计结果为计算依据;规划算法依据区域深度和区域划分结果计算无人机的线速度和角速度,实现无人机的自主避障。为验证算法的自主避障性能,采用Parrot Bebop2无人机对本研究提出的算法与直飞算法进行实飞对比实验。结果表明:本研究提出的算法可用于四旋翼无人机的低速自主避障。
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关键词
无人机四旋翼
单目
避障算法
卷积神经网络
深度估计
目标检测
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职称材料
视觉深度估计与点云建图研究进展
被引量:
4
2
作者
陈苑锋
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期896-911,共16页
即时定位导航(SLAM)是无人驾驶和机器人实现自主移动的关键技术。目前广泛应用于SLAM技术中的激光雷达传感器存在成本高昂、激光点云空间分辨率低及难以获得精确的语义信息等一系列问题。视觉传感器可以有效避免上述问题,但是在深度预...
即时定位导航(SLAM)是无人驾驶和机器人实现自主移动的关键技术。目前广泛应用于SLAM技术中的激光雷达传感器存在成本高昂、激光点云空间分辨率低及难以获得精确的语义信息等一系列问题。视觉传感器可以有效避免上述问题,但是在深度预测和建图等方面需要更复杂的算法。近年来,随着处理器算力的提升、数据集的丰富和新机器视觉算法的出现,视觉深度预测和建图算法的精度和效率都有了明显提升。本文对现有视觉深度预测与视觉建图方法进行了总结,从视觉数据的采集和算法设计等方面进行分类阐述,最后针对应用场景和未来发展方向进行了分析。
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关键词
单目深度
双目深度
深度学习
点云建图
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职称材料
基于参照物和深度估计的建筑物体尺度估算
被引量:
1
3
作者
丁晓凤
熊赟晖
林祖轩
《现代计算机》
2021年第10期99-107,共9页
为了实现对室外3D场景中建筑真实尺度的估计,提出一种基于参照物目标检测和深度估计的真实尺度估算方法。首先对单目场景图像进行深度信息估计,将深度信息补充进三维空间坐标信息中,再将像素坐标转换成相机空间坐标,然后得到图像中参照...
为了实现对室外3D场景中建筑真实尺度的估计,提出一种基于参照物目标检测和深度估计的真实尺度估算方法。首先对单目场景图像进行深度信息估计,将深度信息补充进三维空间坐标信息中,再将像素坐标转换成相机空间坐标,然后得到图像中参照物的估计尺度值;其次通过目标检测获取图像中已知真实尺度的参照物体,再将参照物的真实尺度值和估计尺度值进行对比,得到建筑物体尺度估算的修正系数;最后利用修正系数重新估计出图像中其他建筑物体的真实尺度。对所提出的修正系数的合理性及有效性进行论证,实验结果表明带有修正系数的建筑物体尺度估算方法误差更小,误差控制在4%以内。相比直接从深度信息估计算法中计算物体尺度信息,引入已知物体的真实尺度信息进行修正后的尺度估算方法,能有效提高单目图像中建筑物体尺度的估算精度。
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关键词
单目图像
深度估计
目标检测
修正系数
尺度估算
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职称材料
基于单目视觉的实时测距方法研究
被引量:
98
4
作者
郭磊
徐友春
+1 位作者
李克强
连小珉
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2006年第1期74-81,共8页
为了利用单目视觉实时监测本车与前方障碍物之间的距离,在比较了现有的几类用于车辆控制的道路深度信息获取方法的基础上,首先研究了较为适用于汽车自动驾驶的几何关系推导法,进而提出了基于单目视觉的实时测距算法。通过试验可知,由于...
为了利用单目视觉实时监测本车与前方障碍物之间的距离,在比较了现有的几类用于车辆控制的道路深度信息获取方法的基础上,首先研究了较为适用于汽车自动驾驶的几何关系推导法,进而提出了基于单目视觉的实时测距算法。通过试验可知,由于摄像机的俯仰角是影响实时测距算法的关键因素,因此又提出了基于道路边界平行约束条件的实时计算摄像机俯仰角算法。静态实车试验的结果显示,该基于单目视觉的实时测距算法具有较高的准确性,可以满足测距要求,而动态实车试验的结果则显示,此算法还可以满足汽车智能化控制的实时性要求。
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关键词
单目视觉
深度信息
边界约束条件
实时测距
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职称材料
题名
基于深度学习的无人机单目视觉避障算法
被引量:
19
1
作者
张香竹
张立家
宋逸凡
裴海龙
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
广东工业大学计算机学院
出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期101-108,131,共9页
基金
国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(61527810)
广东省科技计划项目(2017B010116005)。
文摘
针对基于单目视觉的无人机(UAV)避障问题,本研究提出基于单目深度估计和目标检测的四旋翼自主避障方法。其中,单目深度估计模型提供障碍物像素级别的深度信息,目标检测模型提供障碍物的位置信息。单张红绿蓝(RGB)图像的深度图和目标检测结果由卷积神经网络(CNN)获得;图像的区域划分以目标检测结果为依据,区域深度以深度估计结果为计算依据;规划算法依据区域深度和区域划分结果计算无人机的线速度和角速度,实现无人机的自主避障。为验证算法的自主避障性能,采用Parrot Bebop2无人机对本研究提出的算法与直飞算法进行实飞对比实验。结果表明:本研究提出的算法可用于四旋翼无人机的低速自主避障。
关键词
无人机四旋翼
单目
避障算法
卷积神经网络
深度估计
目标检测
Keywords
unmanned
aerial
vehicle
quadrotor
monocular
obstacle
avoidance
algorithm
convolutional
neural
network
depth
estimation
object
detection
分类号
TP242.62 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
视觉深度估计与点云建图研究进展
被引量:
4
2
作者
陈苑锋
机构
美的集团(上海)有限公司
出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期896-911,共16页
文摘
即时定位导航(SLAM)是无人驾驶和机器人实现自主移动的关键技术。目前广泛应用于SLAM技术中的激光雷达传感器存在成本高昂、激光点云空间分辨率低及难以获得精确的语义信息等一系列问题。视觉传感器可以有效避免上述问题,但是在深度预测和建图等方面需要更复杂的算法。近年来,随着处理器算力的提升、数据集的丰富和新机器视觉算法的出现,视觉深度预测和建图算法的精度和效率都有了明显提升。本文对现有视觉深度预测与视觉建图方法进行了总结,从视觉数据的采集和算法设计等方面进行分类阐述,最后针对应用场景和未来发展方向进行了分析。
关键词
单目深度
双目深度
深度学习
点云建图
Keywords
monocular
depth
detection
binocular
depth
detection
deep
learning
point
cloud
mapping
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于参照物和深度估计的建筑物体尺度估算
被引量:
1
3
作者
丁晓凤
熊赟晖
林祖轩
机构
华南理工大学数学学院
出处
《现代计算机》
2021年第10期99-107,共9页
基金
国家自然科学基金(No.51978271)。
文摘
为了实现对室外3D场景中建筑真实尺度的估计,提出一种基于参照物目标检测和深度估计的真实尺度估算方法。首先对单目场景图像进行深度信息估计,将深度信息补充进三维空间坐标信息中,再将像素坐标转换成相机空间坐标,然后得到图像中参照物的估计尺度值;其次通过目标检测获取图像中已知真实尺度的参照物体,再将参照物的真实尺度值和估计尺度值进行对比,得到建筑物体尺度估算的修正系数;最后利用修正系数重新估计出图像中其他建筑物体的真实尺度。对所提出的修正系数的合理性及有效性进行论证,实验结果表明带有修正系数的建筑物体尺度估算方法误差更小,误差控制在4%以内。相比直接从深度信息估计算法中计算物体尺度信息,引入已知物体的真实尺度信息进行修正后的尺度估算方法,能有效提高单目图像中建筑物体尺度的估算精度。
关键词
单目图像
深度估计
目标检测
修正系数
尺度估算
Keywords
monocular
Image
depth
Estimation
Object
detection
Correction
Factor
Scale
Estimation
分类号
TU198 [建筑科学—建筑理论]
TP391.41 [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
基于单目视觉的实时测距方法研究
被引量:
98
4
作者
郭磊
徐友春
李克强
连小珉
机构
清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2006年第1期74-81,共8页
基金
国家"十五"科技攻关计划项目(2002BA404A21)
文摘
为了利用单目视觉实时监测本车与前方障碍物之间的距离,在比较了现有的几类用于车辆控制的道路深度信息获取方法的基础上,首先研究了较为适用于汽车自动驾驶的几何关系推导法,进而提出了基于单目视觉的实时测距算法。通过试验可知,由于摄像机的俯仰角是影响实时测距算法的关键因素,因此又提出了基于道路边界平行约束条件的实时计算摄像机俯仰角算法。静态实车试验的结果显示,该基于单目视觉的实时测距算法具有较高的准确性,可以满足测距要求,而动态实车试验的结果则显示,此算法还可以满足汽车智能化控制的实时性要求。
关键词
单目视觉
深度信息
边界约束条件
实时测距
Keywords
monocular
vision,
depth
information,
boundary
restriction,
real-time
distance
detection
分类号
TP242.62 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的无人机单目视觉避障算法
张香竹
张立家
宋逸凡
裴海龙
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
19
下载PDF
职称材料
2
视觉深度估计与点云建图研究进展
陈苑锋
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
下载PDF
职称材料
3
基于参照物和深度估计的建筑物体尺度估算
丁晓凤
熊赟晖
林祖轩
《现代计算机》
2021
1
下载PDF
职称材料
4
基于单目视觉的实时测距方法研究
郭磊
徐友春
李克强
连小珉
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2006
98
下载PDF
职称材料
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