基于Laplace分布的双目视觉里程计

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针对相机在未知环境中定位及其周围环境地图重建的问题,本文基于拉普拉斯分布提出了一种快速精确的双目视觉里程计算法.在使用光流构建数据关联时结合使用三个策略:平滑的运动约束、环形匹配以及视差一致性检测来剔除错误的关联以提高数据关联的精确性,并在此基础上筛选稳定的特征点.本文单独估计相机的旋转与平移.假设相机旋转、三维空间点以及相机平移的误差都服从拉普拉斯分布,在此假设下优化得到最优的相机位姿估计与三维空间点位置.在KITTI和New Tsukuba数据集上的实验结果表明,本文算法能快速精确的估计相机位姿
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近年来,随着偏光片的应用更加广泛,对于其生产质量也有严苛的要求。本文采用深度学习的目标检测算法对偏光片的三类瑕疵缺陷进行检测,以解决传统方法检测精度低、硬件成本高的问题,优化生产工艺。本文基于YOLOv3-Tiny算法,采用Dense Block模块与SPP-Net模块对其特征提取网络进行优化,且与待检测目标的实际情况相结合调整优化网络的检测模块提出一种改进后的算法YOLOv3-Tiny-D。实验
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以种植榛子年限分别为2、4、5和8年的土壤为对象,研究种植榛子对土壤基本理化性质及腐殖物质组成的影响,对榛子栽培的有效管理、园林土壤的可持续利用及水土保持效果具有重要的理论研究意义和实践指导价值。研究结果表明,在种植榛子2-8年中,榛子的茎粗、茎围、年产量、均果重在第8年时达到最大。与未种植榛子的裸地相比,种植榛子第8年时土壤有效氮、速效磷、速效钾含和容重分别升高了53.95%,15.38%,14
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