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一点人工一点智能

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改进特征融合的实时语义分割方法

语义分析图像处理计算机视觉图像分割

针对实时语义分割任务中需要同时兼顾位置信息和语义信息的问题，提出一种改进特征融合的实时语义分割方法。该方法由卷积神经网络、轻量级注意力模块(LAM) 和双通道特征融合模块 (BFFM)组成。

一点人工一点智能

2024-04-16

110

深度学习点云质量增强方法综述

深度学习点云建模计算机视觉

随着三维探测技术的发展，点云逐渐成为最常用的三维物体/场景表征的数据类型之一，广泛应用于自动驾驶、虚拟/增强现实、文物修复以及虚拟导览等诸多场景。

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2024-04-09

2640

Nerf技术在三维重建中起到什么作用？

模型神经网络渲染工作基础

NeRF的核心思想是将三维场景建模成一个连续的函数，这个函数可以接收三维空间中的一点以及观察这个点的相机的方向，然后输出该点的颜色和不透明度。这样，通过学习这个函数，我们就可以得到整个三维场景的信息，从而可以渲染出从任何角度观察这个场景的结果。

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2024-04-02

860

论文分享 | 恶劣天气下的3D目标检测

计算机视觉机器人视觉自动驾驶

LiDAR是真实世界三维感知任务的重要传感器之一，但当光学介质中存在水或雪粒子时，这些粒子与激光束相互作用，具体表现为吸收、反射或折射激光束。这种相互作用产生了两种显著的影响：一是导致LiDAR的接收到的物体反射功率发生衰减；二是粒子的后向散射造成接收功率出现伪最大值，进而在不同于目标真实距离的范围内产生伪回波。因此，由于强烈的噪声干扰，捕获的点云会发生与正常天气下相差较大的域移位，从而导致测量质量严重下降。这一现象对3D目标检测等高级任务的性能产生不利的影响。接下来将介绍三个与之相关的研究工作：

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2024-03-28

1510

MCFS：任意形状环境中的多机器人路径规划

机器人自动驾驶无人驾驶

我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral（MCFS），这是一个新颖的算法框架，用于多机器人覆盖路径规划（MCPP），首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线（Connected Fermat Spiral，CFS）适应到多机器人协调中。

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2024-03-27

1910

远距离和遮挡下三维目标检测算法研究

自动驾驶机器人计算机视觉

近年来，随着卷积神经网络[1-2]的提出及其在计算机视觉[3]和自然语言处理[4]等领域的广泛应用，使得深度学习在二维的图像识别[5]、语义分割[6]以及目标检测[7]等领域有了重要的突破。目前，基于二维图像的目标检测算法已趋于成熟，并已经被广泛地应用到我们的生活中。

一点人工一点智能

2024-03-26

730

融合点云与图像的环境目标检测研究进展

点云建模计算机视觉机器人视觉

在数字仿真技术应用领域，特别是在自动驾驶技术的发展中，目标检测是至关重要的一环，它涉及到对周围环境中物体的感知，为智能装备的决策和规划提供了关键信息。

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2024-03-22

1500

消毒机器人路径规划：改进的RRT*算法

搜索算法机器人地图函数

作者：Haotian Wang，Xiaolong Zhou，Jianyong Li，Zhilun Yang，Linlin Cao

一点人工一点智能

2024-03-20

920

HPSO-ACO算法：仓库巡检机器人路径优化方法

算法优化机器人模型搜索

论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048

一点人工一点智能

2024-03-20

1180

消毒机器人路径规划：改进的RRT*算法

机器人机器学习算法

作者：Haotian Wang，Xiaolong Zhou，Jianyong Li，Zhilun Yang，Linlin Cao

一点人工一点智能

2024-03-20

1430

HPSO-ACO算法：仓库巡检机器人路径优化方法

论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048

一点人工一点智能

2024-03-18

910

如何在自定义数据集上训练 YOLOv9

图像处理 yolo 计算机视觉机器学习深度学习

2024 年 2 月 21 日，Chien-Yao Wang、I-Hau Yeh 和 Hong-Yuan Mark Liao 发布了“YOLOv9：Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information”论文，介绍了一种新的计算机视觉模型架构：YOLOv9。目前，源代码已开源，允许所有人训练自己的 YOLOv9 模型。

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2024-03-12

4450

基于深度学习的农作物行检测，用于农业机器人的田间导航

机器人计算机视觉机器人视觉

粮食生产需求的增加导致了农业任务所需劳动力的增加。在这一背景下，农业机器人成为满足不断增长的劳动力需求的关键。然而，农业技术绩效的不确定性已成为新技术采用者的主要关注点。

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2024-03-09

1651

基于三维点云的卷积运算综述

深度学习卷积神经网络点云建模计算机视觉

3D传感器（如激光雷达和深度相机）的普及引起了人们对3D视觉的广泛关注，这些传感器采集的3D数据可以提供丰富的几何结构和尺度细节，这也在许多领域得到了实际应用，包括自动驾驶技术[1]、机器人控制技术[2]等。

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2024-01-09

2971

重大装备制造多机器人任务分配与运动规划技术研究综述

智能硬件机器人

飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基，是国家加快培育及发展的战略性新兴产业，在引领国民经济发展、服务国家重大需求等过程中发挥着至关重要的作用[1]。

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2024-01-08

3490

解码PointNet：使用Python和PyTorch进行3D分割的实用指南

深度学习态势感知（私有云）点云建模计算机视觉图像分割

准备好探索3D分割的世界吧！让我们一起完成PointNet的旅程，探索一种理解3D形状的超酷方式。PointNet就像是计算机观察3D物体的智能工具，特别是对于那些在空间中漂浮的点云。与其他方法不同，PointNet直接处理这些点，不需要将它们强行转换成网格或图片。

一点人工一点智能

2023-12-29

3540

4DRadarSLAM：基于位姿图优化的大规模环境4D成像雷达SLAM系统

后端前端数据系统优化

与三维激光雷达相比，四维雷达的点云噪声更大、更稀疏，因此提取几何特征（边缘和平面）更具挑战性。作者提出了一套完整的4D雷达SLAM系统，所提出的系统在电脑仿真上实现了2.05%的相对误差 (RE)、0.0052deg/m和2.35m的绝对轨迹误差 (ATE)，并具有实时性能。

一点人工一点智能

2023-12-15

2980

反无人机目标跟踪新基准与定制跟踪方案

计算机视觉机器人视觉机器人

随着科技的飞速发展，无人机（又称无人驾驶飞行器（UAV））在军事、物流、航拍等领域的应用越来越广泛，给人们的生活带来了极大的便利。然而，无人机的普及也对公共安全构成了潜在威胁。因此，设计反无人机系统对无人机的运行（包括其位置和轨迹）进行有效监控管理至关重要。

一点人工一点智能

2023-12-07

3640

弱监督三维点云语义分割研究综述

框架模型数据数据采集网络

作者：Jingyi Wang, Yu Liu, Hanlin Tan, Maojun Zhang

一点人工一点智能

2023-11-15

2190

弱监督三维点云语义分割研究综述

计算机视觉点云建模

作者：Jingyi Wang, Yu Liu, Hanlin Tan, Maojun Zhang

一点人工一点智能

2023-11-15

3000

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