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视觉里程计(Visual Odometry)作为视觉同步定位与地图构建技术(Visual Simultaneous Localization and Mapping)的一部分,主要通过相机传感器获取一系列拥有时间序列图像的信息,从而预估机器人的姿态信息,建立局部地图,也被称为前端,已经被广泛应用在了多个领域,并取得了丰硕的实际成果,它对于无人驾驶、全自主无人机、虚拟现实和增强现实等方面有着重要意义.本文在介绍经典视觉里程计技术框架模块中的各类算法的基础上,对近年来新颖的视觉里程计技术(VO)的研究和论文进行了总结,按照技术手段不同分为两大类——多传感器融合的视觉里程计(以惯性视觉融合为例)和基于深度学习的视觉里程计.前者通过各传感器之间的优势互补提高VO的精度,后者则是通过和深度学习网络结合改善VO的性能.最后通过比较视觉里程计现有算法,并结合VO面临的挑战展望了视觉里程计的未来发展趋势. 相似文献
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西施舌人工育苗及幼虫、稚贝生长研究 总被引:3,自引:0,他引:3
对西施舌 (Coelomactraantiquata)室内人工育苗进行了研究。结果表明 ,西施舌在广东的繁殖高峰期为 5~ 6月 ,用阴干加流水刺激的方法诱导亲贝排放精卵 ,其受精率和孵化率可达 98%左右。 1997年和 1999年两次育苗试验结果 :在盐度为 2 6 .0 0~ 32 .0 0、水温为 2 3~ 2 6℃条件下 ,幼虫在培育密度为 1~ 2mL- 1时生长较好 ,经 9~ 10d培育 ,可进入附着变态期 ,其壳长生长速度为14 .1μm·d- 1。稚贝阶段在日流水量为育苗水体的 1.5~ 2 .0倍时取得较好效果 ,其壳长生长速度为 112 .4 μm·d- 1。 相似文献
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高分一号卫星(GF-1)是中国高分辨率对地观测系统中的重要成员之一,可以提供高空间分辨率的对地观测信息。本文以合肥市为研究范围,根据物候历选择2017年5月下旬和8月上旬的两个时相GF-1影像为研究资料,利用增强型植被指数(EVI)为监测判别指标,并以一季稻成熟期的蓝移现象作为辅助判别条件,构建了种植面积遥感估算模型。结果表明:通过对比验证模型,发现用统计调查数据来验证遥感估算结果的精度为93.2%,用混淆矩阵法来验证的精度和Kappa系数分别为83.7%和0.84。验证精度表明本文构建的遥感估算模型是合理可行的,为安徽省及合肥地区一季稻信息提取和估算提供参考。 相似文献
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1天气实况
根据前期测墒情况分析。全区普遍存在不同程度的干旱。其中林口、东宁的旱情比较严重。2012年4月21—26日的降水过程.极大的缓解了牡丹江市的旱情。为春耕生产提供了极为有利的水分条件。两次降水合计,牡丹江市区为29.1mm,最大穆棱为42.0mm,最小林口为25.9mm。 相似文献
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