基于深度學(xué)習(xí)的桿塔三維姿態(tài)實(shí)時(shí)估計(jì) | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大?。?span>899 K | |
標(biāo)簽: Deep-Object-Pose 桿塔三維空間姿態(tài)識(shí)別 無(wú)人機(jī) | |
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文檔介紹:針對(duì)目前無(wú)人機(jī)航拍影像桿塔識(shí)別算法中,普遍是無(wú)人機(jī)通過(guò)傾斜攝影技術(shù)獲取到桿塔的原始遙觀影像數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練,識(shí)別其余圖片數(shù)據(jù)中的桿塔。其中存在獲取機(jī)器訓(xùn)練所需的圖片數(shù)據(jù)來(lái)源緩慢、只能二維識(shí)別圖片中桿塔等問(wèn)題。提出了基于深度學(xué)習(xí)的桿塔三維姿態(tài)實(shí)時(shí)估計(jì)的算法。首先,通過(guò)三維平臺(tái)合成影像數(shù)據(jù);其次,通過(guò)Deep-Object-Pose訓(xùn)練及其處理;然后測(cè)試真實(shí)的圖片數(shù)據(jù)或者實(shí)時(shí)視頻,達(dá)到智能識(shí)別桿塔的三維空間姿態(tài)信息。該算法為無(wú)人機(jī)自動(dòng)尋找桿塔目標(biāo)和智能精細(xì)化巡檢提供新的思路。 | |
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