需求项目简述 |
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将计算机视觉中的几何与图像相结合,已经被证明是机器人在各种各样的应用中的一种很有发展前景的解决方案。stereo相机和RGBD传感器被广泛用于实现快速三维重建和密集轨迹跟踪。然而,它们缺乏不同规模环境无缝切换的灵活性,比如说,室内和室外场景。此外, 在三维建图中,语义信息仍然很难获取。二维的语义信息,结合了有空间一致性的相连关键帧之间的correspondence对应关系之后,再进行三维建图,不需要对一个序列里的每一个关键帧进行语义分割,所以计算时间相对合理。本项目拟通过baseline single frame prediction基准单帧预测实现二维语义标注方面取得了效果的提升,大大提升人工智能移动载体的导航定位精度和稳定性。
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