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目的 针对三维点云语义与实例分割特征点提取精度不高、实例分割精度极度依赖语义分割的性能、在密集场景或小单元分割目标中出现语义类别错分以及实例边缘模糊等问题,提出了基于递归切片网络的三维点云语义分割与实例分割网络。方法 网络对输入点云进行切片,并将无序点云映射到有序序列上;利用双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)得到带有局部特征和全局特征的编码特征矩阵;将编码特征矩阵解码为两个并行分支,进行多尺度的特征融合;对语义与实例特征进行融合,得到并行的语义与实例分割网络。结果 在斯坦福大尺度3D室内场景数据集(Stanford large-scale 3D indoor spaces dataset,S3DIS)以及ShapeNet数据集上,与目前最新点云分割方法进行实验对比。实验结果表明,在S3DIS数据集上,本文算法的语义分割的平均交并比指标为73%,较动态核卷积方法(position adaptive convolution,PAConv)提高7.4%,并且在13个类别中的8个类别取得最好成绩;实例分割中平均实例覆盖率指标为67.7%。在ShapeNet数据集上,语义分割的平均交并比为89.2%,较PAConv算法提高4.6%,较快速、鲁棒的点云语义与实例分割方法(fast and robust joint semantic-instance segmentation,3DCFS)提高1.6%。结论 本文提出的语义与实例分割融合网络,综合了语义分割与实例分割的优点,有效提高语义分割与实例分割精度。 相似文献
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视觉SLAM在机器人的室外作业如野外探索、定位侦察中扮演了重要角色.为了使得机器人可以更好地进行室外作业,提出一种不受词袋模型的固定词汇限制的完全在线实时双目直接法视觉SLAM算法.作为直接法视觉SLAM,所提到的系统可以利用任何具有足够强度梯度的图像像素,使其在缺少特征点的区域仍具有很强的鲁棒性.在系统算法中引入双目静态残差约束并去除遮挡的滑窗优化来增强系统的跟踪精度,增加闭环检测和位姿图优化模块,并建立在线词袋模型,使得系统在大规模且陌生的环境中依然可以进行工作.将此算法在公开的EuRoC数据集和KITTI数据集上进行性能评估,结果表明,所提出的系统的定位精度优于最先进的直接法视觉SLAM系统,且室内场景和室外场景均具有鲁棒性. 相似文献
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聚酯纤维-聚合物乳液复合改性混凝土韧性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了聚酯纤维(用量0~1.904kg/m3)、丁苯乳液(用量70~100kg/m3)在单掺、复掺情况下对水泥混凝土力学强度、弯曲韧性及抗冲击性能的影响。结果表明,单掺聚酯纤维或丁苯乳液均能改善其折压比、弯曲韧性及抗冲击性能,且随着掺量的增加呈现上升趋势;纤维-聚合物复掺时,其性能会得到进一步改善,且改性效果明显好于两者的单掺效果;纤维-聚合物复合改性混凝土的经济性明显好于聚合物改性混凝土;此外,探讨了纤维和聚合物对混凝土的复合改性机理。 相似文献
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研究了丁苯乳液掺量(聚灰比为0~20%)对水泥砂浆的工作性能、力学性能、抗渗性能的影响。结果表明:丁苯乳液对水泥砂浆有良好的减水效果,也能使抗折强度、折压比、抗拉粘结强度、抗渗性能等得到显著改善,且丁苯乳液的较佳掺量(聚灰比)在15.0%左右;与基准砂浆相比,聚灰比为15.0%试样的28d抗折强度、折压比、抗拉粘结强度、抗渗性能分别提高65.5%、53.6%、173.8%、65.2%。最后,通过SEM、XRD探究了其对砂浆的改性机理。 相似文献
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基于神经网络的机器人视觉伺服控制 总被引:3,自引:3,他引:3
视觉伺服可以应用于机器人初始定位自动导引、自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等控制系统中。传统的视觉伺服系统在运行时包括工作空间定位和动力学逆运算两个过程,需要实时计算视觉雅可比矩阵和机器人逆雅可比矩阵,计算量大,系统结构复杂。本文分析了基于图像的机器人视觉伺服的基本原理,使用BP神经网络来确定达到指定位姿所需要的关节角度,将视觉信息直接融入伺服过程,在保证伺服精度的情况下大大简化了控制算法。文中针对Puma560工业机器人的模型进行了仿真实验,结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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