基于单目位姿估计的拉力扭转形变测量方法研究.docx
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基于单目位姿估计的拉力扭转形变测量方法研究.docx
基于单目位姿估计的拉力扭转形变测量方法研究基于单目位姿估计的拉力扭转形变测量方法研究引言:在工程领域中,拉力扭转形变的测量对于确保结构的稳定性和工程安全性具有重要意义。传统的拉力扭转形变测量方法通常依赖于使用传感器和测量仪器,但这种方法并不一定适用于所有情况,特别是在对于复杂结构或不便于使用传感器的环境下。因此,本文研究了基于单目位姿估计的拉力扭转形变测量方法,以提供一种更灵活和便捷的测量解决方案。1.文献综述:近年来,机器视觉和计算机图像处理的发展为基于单目位姿估计的测量方法提供了坚实的基础。许多研究者
一种基于圆形标志点的单目位姿测量方法.pdf
一种基于圆形标志点的单目位姿测量方法,包括以下步骤:S1:将5个标志点贴在待测立体物体表面上,且保证5个标志点不共面;设5个标志点分别为Pi,i=1‑5。S2:在待测立体物体运动的过程中,使用摄像机对待测立体物体进行拍摄,得到待测立体物体不同时刻的采集图像;S3:对S2中所得的采集图像进行图像处理,并根据S2中所得的采集图像的圆度阈值,得到每个编码标志点的大圆与小圆标志点的特征轮廓;S4:根据S3所得每个编码标志点的大圆与小圆标志点的特征轮廓,从而对5个不同标志点进行特征识别,并得到每个标志点的质心像素坐
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基于条件卷积与极化自注意力的单目深度与位姿估计基于条件卷积与极化自注意力的单目深度与位姿估计摘要:单目深度与位姿估计在计算机视觉领域中具有重要意义。传统的方法往往依赖于大量标注的真实数据,而且在复杂环境中的表现较差。本文提出了一种基于条件卷积与极化自注意力的方法,该方法能够同时估计图像中物体的深度与位姿,能够在复杂场景下取得更好的性能。1.引言单目深度与位姿估计是计算机视觉领域中的一个重要问题,它在许多应用领域中都具有重要意义,例如增强现实、机器人导航等。传统的方法通常依赖于大量标注的真实数据,但是在复杂
基于道路标识牌的单目相机车辆位姿估计的开题报告.docx
基于道路标识牌的单目相机车辆位姿估计的开题报告一、选题背景近年来,自动驾驶技术迅速发展,成为汽车工业领域的一个热点方向。其中,精准的车辆位姿估计是实现自动驾驶的关键技术之一。车辆位姿估计,是指通过相机等传感器将车辆在道路上的姿态(位置、方向和速度等)精准地测量出来,以便实现自动驾驶。道路标识牌是道路上常见的交通标识,能够告诉驾驶员道路限制、行驶方向、距离等信息。因此,通过车辆位姿估计中采用道路标识牌信息,不仅可以提高车辆位姿估计的精度,还能提高自动驾驶的安全性。二、选题意义车辆位姿估计是自动驾驶技术实现的
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基于单目稀疏视角的无纹理零件位姿估计技术研究的任务书一、任务背景:在工业制造、机器人自动化、自动驾驶等领域中,位姿估计是一个非常重要的技术。位姿估计主要是指通过传感器获取到目标物体的相关信息,如位置、姿态、速度等,并将其转化为计算机可以识别的数据。目前,常见的位姿估计方法有基于单目、双目、激光雷达、IMU等多种类型的传感器。其中,基于单目稀疏视角的无纹理零件位姿估计技术是一个比较热门的研究方向,因为它克服了很多传统位姿估计方法的缺陷,比如需要大量硬件设备、无法适用于无纹理物体等。二、任务目标:本次任务的主