【摘 要】
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从图像中获取目标物体的6D位姿信息在机器人操作和虚拟现实等领域有着广泛的应用,然而基于深度学习的位姿估计方法在训练模型时通常需要大量的训练数据集来提高模型的泛化能力,一般的数据采集方法存在收集成本高同时缺乏3D空间位置信息等问题.本文提出了一种低质量渲染图像的目标物体6D姿态估计网络框架.在该网络中,特征提取部分以单张RGB图像作为输入,用残差网络提取输入图像特征;位姿估计部分的目标物体分类流对目
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从图像中获取目标物体的6D位姿信息在机器人操作和虚拟现实等领域有着广泛的应用,然而基于深度学习的位姿估计方法在训练模型时通常需要大量的训练数据集来提高模型的泛化能力,一般的数据采集方法存在收集成本高同时缺乏3D空间位置信息等问题.本文提出了一种低质量渲染图像的目标物体6D姿态估计网络框架.在该网络中,特征提取部分以单张RGB图像作为输入,用残差网络提取输入图像特征;位姿估计部分的目标物体分类流对目标物体的类别进行预测,姿态回归流在3D空间中回归目标物体的旋转角度和平移矢量.另外,采用域随机化方法以低
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针对目前常用滤波算法结构复杂、工作效率较低和DEM成果评价方法单一等问题，本文提出了一种基于空间格网技术与卷积核计算的移动曲面拟合DEM滤波算法（CGS算法）和基于计算机图形学的DEM质量评价新方法。通过理论研究和工程实践结果表明：CGS算法相对于人工干预TIN算法可以更好滤除植被、建筑物等各种非地面点；利用灰度共生矩阵、自相关函数、图像信噪比、基于Canny算子改进高斯波形提取的局部方差算法对D
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受采集装置的限制，采集的深度图像存在分辨率较低、易受噪声干扰等问题。本文提出了分级特征反馈融合网络 (Hierarchical Feature Feedback Network， HFFN)，以实现深度图像的超分辨率重建。该网络利用金字塔结构挖掘深度-纹理特征在不同尺度下的分层特征，构建深度-纹理的分层特征表示。为了有效利用不同尺度下的结构信息，本文设计了一种分级特征的反馈式融合策略，综合深度-纹
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