场景理解相关论文
自从1954年George Devol发明第一台可编程机器人以来,机器人已经陪伴人类走过半个多世纪,并逐渐成为人类生产生活中不可或缺的助手......
深度估计是一种从单张或者多张图像预测场景深度信息的技术,是计算机视觉领域非常热门的研究方向,在三维重建、场景理解、环境感知......
单目图像的深度估计是计算机视觉研究的基础性课题,由于其可以指导多种高阶视觉任务的学习,且具有良好的实际应用前景,近年来也成......
高质量的场景理解技术是实现高度无人化智能驾驶的关键。园区环境下道路使用者较复杂且处于不断变化移动状态,这给城市园区的场景......
基于视觉感知的场景理解能够将视觉数据转换为具有语义的信息,使计算机获得描述与概括视觉图像场景的能力。其中,图像分割和目标检......
无人自主系统（Unmanned Autonomous Systems,UAS）是无人车、无人机等无人自主设备在现实场景中平稳运行的重要支撑系统,已广泛应用于......
在石化储罐维护领域,机器人壁面维护正以高效率、高安全性和低成本等优势逐步取代低效率、高危险性、高成本的人工壁面维护,但是储......
场景理解是指机器通过传感器分析其周边区域的过程,需要解决的任务包括深度估计、场景分类、目标检测及跟踪等。3D目标检测作为场......
当前人工智能技术正逐渐渗透到人们生活的方方面面,在汽车领域也带来了汽车智能化的变革热潮,并成为行业的一大主要发展方向,引领......
高分辨率遥感图像作为对地观测的主要手段之一,以其对地物几何、纹理、结构等信息的精细描述能力,在土地利用管理与监测、智慧城市......
场景理解是机器学习、模式识别等学科非常活跃的研究方向。图像分类和图像语义分割是场景理解的两个重要研究内容,虽然随着机器学......
随着老龄化的加剧和服务业劳动者的缺失,服务机器人得到了迅速发展。但是当前阶段服务机器人在应用时存在一些瓶颈:一方面,机器人......
为提升变电站巡检机器人巡检效率和环境适应能力,将深度学习算法应用于变电站巡检机器人仪表检测和道路场景理解中,提出一种多视觉......
伴随着人工智能研究的热潮，作为人工智能发展水平重要标志之一的自动驾驶车辆成为近年来的研究热点。在自动驾驶研究中，通常由感知、......
场景理解是计算机视觉中重要的研究课题，被广泛地应用于机器人自主导航、自动驾驶、无人机和盲人辅助系统开发等领域。场景中的深度......
目前基于点云的室内场景认知与理解遇到的难题主要包括：(1)实测点云的散乱性对于室内场景形状分割、场景分析及理解造成了严重影响；(......
场景理解是地面自主驾驶车辆技术的核心组成部分,而道路分割与检测是场景理解中的重要内容。非结构化道路检测技术是近年来的一个......
场景目标检测与分类技术是机器视觉研究领域的热点问题。目标的检测、分类以及语义分析是实现场景理解的先决条件。场景理解的主要......
近年来,小型飞行器已从原来的军用级产品转变为个人消费级产品。可现阶段大多数飞行器产品还是依赖手动操控,来完成一些简单的航拍......
场景理解是是计算机视觉研究主要目的之一。场景理解属于高层视觉范畴,其主要任务包括识别复杂场景中的对象、判别对象间的关系、......
图像分割是计算机视觉领域的一个重点难点课题,本文利用一种新的融合纹理和几何特征的图像分割框架,将图像分割问题转化为分类问题......
场景理解是计算机研究领域的主要难点和热点,其根本目标就是让计算机如同人的大脑能正确理解自然场景以及其中的内容,计算机视觉和......
场景流估计是三维场景理解、场景动态重建等领域的重要一环,在计算机视觉领域逐渐引起人们的关注。然而,由于求解空间尺度较大,场......
消费级小型无人机具有巨大的市场规模和广阔的应用前景,使用视频图像传感器对行人目标进行跟踪和场景理解是消费级无人机的重要技......
随着科技的快速发展,我国的汽车保有量不断增加,车辆在给生活带来极大便利的同时,也对交通管理提出了严峻的考验。人工智能技术的......
本文针对无人机在退化视觉环境下能见度受限、感知退化的问题,分别提出了仿真模式与应用模式下的场景感知、理解与可视化解决方案,......
随着计算机视觉的发展,不仅局限于让机器能完成检测、识别、分割等任务,也要求计算机能对图像的客观内容进行自动描述。和图像分类......
本文采用计算机视觉与机器学习的方法研究严重遮挡情况下的目标跟踪与无人机平台场景理解,其中以严重遮挡情况下的精准目标跟踪为......
在自然场景理解中,视觉关系检测(Visual Relationship Detection,VRD)是机器理解图像的一个重要的任务,它旨在检测图像中的对象并......
视觉目标跟踪是当前计算机视觉系统的重要组成部分。随着生活中各个领域对视觉跟踪系统需求的不断增加以及计算机科学技术的飞快发......
场景理解作为计算机视觉领域中一项极其重要的基础性任务,其各个子任务如场景分类、目标检测、场景分割等都已取得了突破性进展。......
针对点云场景的语义理解是计算机图像学和立体视觉领域重要的研究问题。其中,解析场景中实体的语义信息在场景重建、虚拟现实、智......
随着深度学习的迅猛发展,图像实例分割已经成为计算机视觉领域的一个研究热点,许多实例分割方法被提出。对现有实例分割方法进行了......
随着低成本,紧凑的视觉传感器设备普及,人们对于计算机理解周围场景的需求日益增加。在机器人导航,自动驾驶,安防,医疗等众多民生......
学位
深度学习是一种人工智能技术,它采用基于人工神经网络的算法构建而成。在过去的十年中,它已成为研究人员和开发人员解决完全自动化......
场景语义理解是机器感知现实空间的重要手段,是解决高层次视觉任务的基础和关键。因此,它在工业自动化、智能机器人、自动驾驶、智......
为感知室内空间布局,提出一种基于信息化边界和多模态特征的场景布局估计方法.首先,采用VGG-16全卷积神经网络预测蕴含空间布局先......
视频图像理解侧重于对视频序列进行解释,既涉及到图像的空间特性,也涉及到视频序列的时间特性,是目前计算机视觉领域的一个研究热......
所提出的模型通过层次分类聚类过程学习运动轨迹信息结构。用拓扑先验分类轨迹的相似性运动空间,然后结合混合模型拟合各运动特征......
针对真实场景中由于互相遮挡导致的场景语义不能完全被理解的问题,提出了一种基于前馈上下文和形状先验的方法来对前景区域和被遮......
针对RGB-D场景下的场景理解问题,提出高效的基于标签传递机制的非参数化场景理解算法.该算法主要分为标签源构建、超像素双向匹配......
为了让机器人在对未知场景的扫描与重建过程中同时获得对该场景的理解,需要基于目前已有的部分信息进行物体分割与识别,解决基于不......
在无人驾驶技术中,道路场景的理解是一个非常重要的环境感知任务,也是一个很具有挑战性的课题。提出了一个深层的道路场景分割网络......
