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通过图像的三维建模方法往往通过移动拍摄设备拍摄静止物体来达到三维重建的目的,却不适用于对移动中的物体进行三维重建。三维重建中常用提取SIFT特征作为图像特征匹配,然而SIFT特征在某些无纹理或者纹理少的情形表现效果不佳,而且错误匹配较多。采用动态目标提取和目标跟踪技术应用到动态目标的三维重建。并用网格运动统计(GMS)的特征点匹配算法来作为图像匹配,用来实现固定相机对动态目标物体的三维重建。 相似文献
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提出了一种基于深度学习的多约束框架,用于从单目视频中预测深度图。该框架不仅通过最小化光度误差来对网络进行优化,还引入了匹配点对约束和极线约束来弥补光度误差在无纹理区域和光照变化情况下的不稳定性。此外,该框架还加入了非连续图像之间的约束来改善模型的表现。通过与其他深度估计方法进行对比分析,结果表明:该框架可以提高深度预测的准确性,增强了模型在处理无纹理区域和光照变化时的鲁棒性。 相似文献
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通过样本学习得到的目标先验视觉信息可以对目标进行高效表示,在目标跟踪中通过充分利用这些先验知识提高跟踪精度。基于此,提出一种利用离线训练结果进行在线跟踪的算法,首先利用深度神经网络通过样本学习目标的视觉先验,然后跟踪在贝叶斯推理框架下进行,在跟踪过程中将目标视觉先验用作目标的外观表示,跟踪结果由粒子滤波顺序得到。为了防止跟踪漂移,通过特征点匹配建立系统的状态模型,并且将目标分解成子目标进行相似度量,提高算法抗局部遮挡能力。在多个公开测试集上实验表明,该算法可以提高目标跟踪精度,防止跟踪漂移,实现长序列可靠跟踪。 相似文献
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以零陵古城旅游服务的再组织,聚焦于古城整个旅程的满意度与特色,以及与周边文化景点的互通性与联系性,增进与当地民众日常生活的亲密接触和地方原创设计水平,改变古城旅游产品单一、粗放、零散的现状,提高与其他如丽江古城、凤凰古城的区分度,提供系统完善的服务设计形式与相应的智慧旅游产品模式,让周围以及全国民众体验零陵古城特色服务模式与产品,增加游客短途旅游意愿及滞留时间。 相似文献
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