修车大队一品楼qm论坛51一品茶楼论坛,栖凤楼品茶全国楼凤app软件 ,栖凤阁全国论坛入口,广州百花丛bhc论坛杭州百花坊妃子阁

oe1(光电查) - 科学论文

14 条数据
?? 中文（中国） ▾

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018年7月22日至27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于立体相机的三维数据采集

    摘要： 计算机视觉系统通过视频摄像头和扫描仪等远程传感器捕获信息，实现对目标的数字化重建。本研究旨在评估使用ZED立体相机对静态目标进行三维重建的能力与质量。为此，我们采集了具有不同表面、纹理、光照条件、距离及采集速度的多种环境与物体图像，并采用徕卡Viva TS15全站仪获取目标的高密度高精度点云数据进行对比。通过CloudCompare软件处理数据，计算相机生成模型与全站仪模型之间的位移量。在特定条件下，该技术能够以厘米级误差实现三维物体与环境的重建。

    关键词： 机器视觉、网格、点云、ZED相机、即时定位与地图构建（SLAM）

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 在GNSS信号受限环境中通过融合激光雷达数据与蜂窝伪距实现车道级定位与建图

    摘要： 本文提出了一种在GNSS信号受限环境下实现车道级定位的方法。该方法利用未知环境蜂窝基站的伪距作为车载激光雷达传感器的专属辅助源。研究场景如下：当依赖GNSS信号的辅助车辆进入GNSS信号失效区域时，其搭载的接收机可获取周围未知蜂窝基站的伪距数据。通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)将这些伪距与激光雷达里程计进行融合，在同步估计车辆三维位姿、基站位置以及接收机与基站时钟误差状态（偏差与漂移）的同时，实现高精度定位。该方法计算效率高，实验证明可在不同环境中达到车道级定位精度。仿真与实测结果表明：在1公里行驶轨迹中，采用蜂窝辅助激光雷达里程计估算的车辆真实轨迹与估计轨迹高度吻合，相比纯激光雷达里程计方法定位误差降低达60%。

    关键词： 激光雷达、机会信号、即时定位与地图构建、蜂窝网络

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [2018年IEEE国际射频识别技术与应用会议(RFID-TA) - 中国澳门(2018.9.26-2018.9.28)] 2018年IEEE国际射频识别技术与应用会议(RFID-TA) - 基于多天线SAR的无人地面车辆超高频射频识别标签定位方法

    摘要： 本文提出了一种基于多天线的相位SARFID方法，通过在无人地面车辆（UGV）上安装两个超高频射频识别（UHF-RFID）读写器天线来定位静态标签。该UGV采用?？夭僮鞑⑴浔讣す獠饩啻衅饕栽谑夷诨肪持幸贫?，其轨迹信息通过同步定位与建图（SLAM）流程获取。通过对每个读写器天线采集的相位数据进行处理，可获得不同的匹配函数并进行组合，从而提升二维标签位置的估计精度。与其他定位技术不同，该方法既不需要参考标签（锚点标签），也不需要大型相控阵天线。

    关键词： 多个RFID天线、无人地面车辆（UGV）、超高频RFID定位、即时定位与地图构建（SLAM）、机器人、RFID零售应用、RFID无人地面车辆、无源超高频RFID系统、SARFID

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [IEEE OCEANS 2018 MTS/IEEE查尔斯顿会议 - 美国南卡罗来纳州查尔斯顿 (2018.10.22-2018.10.25)] 2018年OCEANS MTS/IEEE查尔斯顿会议 - 支持海洋科学的水下激光雷达系统发展与应用

    摘要： 光探测与测距（LiDAR）技术已广泛应用于空中高分辨率地形数据的采集。过去几十年间，该技术已拓展至沿海水域水深数据的获取领域。鉴于海洋大部分区域尚未测绘，技术进步有望为浅水区域测绘提供更优的质量与效率。本文通过评估现有水下LiDAR剖面测量与水深测绘技术的历史沿革，识别未来发展的潜在机遇。激光测距系统在海底与空中的应用拓展将推动预期的系统规格需求。研究成果有助于归纳影响LiDAR功能特性及不同海洋科学应用适配性的关键设计选择。

    关键词： 测距、SLAM（即时定位与地图构建）、测深、海底、地形、激光雷达、水下

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 快速多视图三角化的迭代加权中点法

    摘要： 经典的三角测量中点法速度极快，但通常被认为精度不足。我们研究了中点法试图最小化的代价函数，结果表明该方法容易低估距离三维点较远的测量数据的精度。为此，本研究通过为每项测量分配与三维点和对应相机中心距离成反比的权重来改进代价函数。在分析改进后代价函数的梯度后，我们提出采用不动点迭代法求解梯度根来进行最小化，因此该算法被称为迭代加权中点法。此外，理论研究表明该方法在最优点附近是牛顿法的近似，因而继承了二次收敛速率。最后，合成数据集和真实数据集的实验对比证明，本方法在达到同等精度水平的同时比现有最先进技术更高效。

    关键词： SLAM（即时定位与地图构建）、基于视觉的导航、定位、建图

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 评估校准方法以结合相机图像和激光扫描数据构建具有良好色彩投影的三维环境地图

    摘要： 在移动机器人导航中，构建机器人周围环境的3D地图对于自身定位、路径规划及检测周边障碍物至关重要。我们通过融合相机图像与激光雷达（LIDAR）点云数据来构建彩色3D环境地图。该地图通过将点云投影至同步获取的图像上，为LIDAR点云数据赋予RGB值。投影参数可通过使用相机和LIDAR共同测量标定板来确定。本文提出了一种适用于任意标定方法的投影精度评估方案，并发现图像中心区域的标定点对获取优质投影参数尤为重要，而边缘区域的补充标定点也能进一步提升投影精度。

    关键词： 三维映射、即时定位与地图构建、校准、数据融合

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [IEEE 2018国际三维视觉会议(3DV) - 维罗纳(2018.9.5-2018.9.8)] 2018国际三维视觉会议(3DV) - Fusion++：体素级物体SLAM

    摘要： 我们提出了一种在线物体级SLAM系统，该系统能构建任意重建物体的持久且精确的3D图地图。当RGB-D相机浏览杂乱的室内场景时，利用Mask-RCNN实例分割来初始化紧凑的、针对每个物体的截断有符号距离函数（TSDF）重建，其具有取决于物体尺寸的分辨率和一种新颖的3D前景掩码。重建的物体被存储在一个可优化的6自由度位姿图中，这是我们唯一的持久地图表示形式。通过深度融合对物体进行增量式优化，并将其用于跟踪、重定位和回环检测?；鼗繁蘸匣岬贾挛锾迨道喽晕蛔斯兰频牡髡?，但不会引起物体内部变形。每个物体还携带随时间优化的语义信息以及一个存在概率，以应对虚假的实例预测。

    关键词： SLAM（即时定位与地图构建）、物体级建图、Mask-RCNN（基于掩码的区域卷积神经网络）、三维重建、RGB-D（彩色-深度）

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [IEEE东南会议2018 - 美国佛罗里达州圣彼得堡（2018年4月19日-2018年4月22日）] 2018年东南会议 - RGBD-Sphere即时定位与地图构建系统

    摘要： 本文提出了一种名为RGBD-Sphere SLAM的SLAM算法。该研究的关键创新在于构建了一个原型系统，展示了如何将三维几何形状与外观的形式化模型转化为能够检测和识别这些形状的生成式分类模型。物体模型通过PSML（一种专为三维物体建模设计的定制过程式语言）以形状程序的形式进行定义。针对每个PSML形状的分类器，是通过模拟该形状实例在真实传感器数据（如彩色图像和深度图像）中的表现来创建的。 所提出的RGBD-Sphere SLAM算法展示了一个典型示例：PSML程序定义了具有漫反射表面反照率和独特颜色外观的球形三维物体。识别器利用每个物体的PSML几何与外观模型，在实时RGBD传感器数据中检测这些物体实例。随后将检测到的模型参数整合至RGBD SLAM算法中——这正是"RGBD-Sphere SLAM"命名的由来。本文阐述了PSML程序、采用的球体检测与识别算法，并说明了该方法通过将检测到的物体作为地标纳入系统，从而提升RGBD SLAM性能的作用。 这是首个将几何与外观建模外化为编程语言（并据此创建识别器）的原型系统案例，标志着重要突破：它使用户能够"编程"定义问题空间，让计算机将PSML中表达的形式化物体模型，转化为适配特定传感器套件（如彩色图像与深度图像）的定制化分类器。

    关键词： 目标识别、RGBD、即时定位与地图构建（SLAM）、三维物体建模、PSML

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 冠层下无人机激光扫描实现精准森林实地测量

    摘要： 测绘技术与机器人技术正在融合，为机器人辅助数据采集及劳动密集型测绘活动提供了巨大潜力。从森林监测角度看，关于冠层下飞行无人机（UAV）存在若干技术和操作层面的问题需要解决。为验证这项新兴技术，我们利用冠层下飞行无人机获取的激光扫描数据开展了树木检测与树干曲线估算研究。为此，我们将搭载集成式同步定位与建图（SLAM）系统的Kaarta Stencil-1激光扫描仪安装在无人机上，通过佩戴接收机载摄像头实时画面的视频目镜进行人工操控。在该冠层下飞行无人机帮助下，我们在北方森林两个32米×32米的测试区（分别具有稀疏特征[42棵树]和遮挡特征[43棵树]）采集了经SLAM校正的点云数据。通过应用新型点云数据处理算法，实现了单木树干检测及其树干曲线与胸径（DBH）提取。将估算的树木属性与采用半手动多扫描地面激光扫描仪（TLS）获取的高精度实地参考数据进行对比，该方法在稀疏样地成功检测到93%的树干，在遮挡样地检测到84%的树干。稀疏样地的DBH和树干曲线估算均方根误差（RMSE）分别为0.60厘米（2.2%）和1.2厘米（5.0%），遮挡样地对应数值为0.92厘米（3.1%）和1.4厘米（5.2%）。通过将冠层下无人机激光扫描获取的树干曲线与冠层上无人机激光扫描获得的树高数据相结合，我们计算出两样地检测树木的树干体积，相对RMSE均为10.1%。因此，冠层上下无人机激光扫描的结合使我们能以与过去基于TLS的北方森林最佳研究相当的精度提取树干体积。由于测试区部分云杉树干存在严重遮挡导致基于树干的方法无法检测，我们开发了专门检测树干遮挡树木的工作流程，该流程在两样地分别实现98%和93%的树木检测率且100%准确率。冠层下无人机激光扫描仪的关键优势在于其所需数据采集时间极短——目前已证明远快于实地测量和TLS所需时间。结合冠层下飞行无人机测量的质量与已验证的效率，该技术具备支持快速精准森林资源清查的应用潜力。

    关键词： 树干体积、冠下飞行、SLAM（即时定位与地图构建）、机载激光扫描、树干曲线、无人机

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • 利用背包式移动激光扫描精确推导树干曲线与材积

    摘要： 森林资源调查依赖野外样地测量，但人工测量方式成本高且耗时。因此需要实现样地级野外数据的自动化采集。目前移动激光扫描技术尚未能以足够精度从立木中获取树干曲线和材积数据以满足林业调查需求。我们测试了一种新方法：基于脉冲式背包移动激光扫描仪（Riegl VUX-1HA）结合自主研发的SLAM（同步定位与建图）系统，以及创新的后处理算法链，可从对应单株立木的扫描线弧段中提取树干曲线。后处理步骤包括扫描线弧段提取算法、树干倾斜角校正算法，以及用于修正SLAM算法处理后仍存在的树干点云漂移的弧段匹配算法。通过利用检测到的弧段定义的树干曲线和脉冲扫描仪提供的树高数据，我们计算了易采伐（n=40）和中度采伐（n=37）北方森林中立木材积。在易采伐和中等采伐样地中，松树和桦树的树干检测准确率达100%。提取的树干曲线总均方根误差分别为1.2厘米（5.1%）和1.7厘米（6.7%），估算树高误差为1.8米（8.7%）和1.1米（4.9%），树干材积误差分别为9.7%和10.9%。该处理链提供的材积估算精度优于现有移动激光扫描数据方法，且在相似林分条件下与地面激光扫描精度相当。通过与芬兰标准异速生长材积模型对比验证，本方法在两个测试点的材积估算更为准确。这些发现为未来基于单木的机载激光扫描调查奠定了重要基础——当前该技术缺乏经济高效的精准野外参考数据采集手段。由树干曲线定义的树木几何参数也是获取树木质量相关信息的重要输入参数，单木参考信息效率与质量的提升将优化森林经营管理决策。

    关键词： SLAM（即时定位与地图构建）、树木体积、移动激光扫描、树干曲线、树干体积、移动（设备/技术）

    更新于2025-09-23 15:19:57