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For vision-based mobile robot navigation, images of the same scene may undergo a general affine transformation in the case of significant viewpoint changes. So, a novel method for detecting affine invariant interest points is proposed to obtain the invariant local features, which is coined polynomial local orientation tensor(PLOT). The new detector is based on image local orientation tensor that is constructed from the polynomial expansion of image signal. Firstly, the properties of local orientation tensor of PLOT are analyzed, and a suitable tuning parameter of local orientation tensor is chosen so as to extract invariant features. The initial interest points are detected by local maxima search for the smaller eigenvalues of the orientation tensor. Then, an iterative procedure is used to allow the initial interest points to converge to affine invariant interest points and regions. The performances of this detector are evaluated on the repeatability criteria and recall versus 1-precision graphs, and then are compared with other existing approaches. Experimental results for PLOT show strong performance under affine transformation in the real-world conditions. 相似文献
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具有立体定向技术的放疗机器人在治疗胸腹腔肿瘤时,人体的呼吸运动给肿瘤精准定位造成的干扰无法忽视。为了补偿呼吸运动,提高放疗机器人的治疗精度,采取的主要方法是呼吸实时跟踪技术,即通过建立体内肿瘤和体表标记点之间的关联模型,由标记点的运动预测肿瘤位置,从而调节机械臂射束进行精确放疗。针对肿瘤呼吸运动跟踪建模问题,设计了一款三维肿瘤呼吸运动模拟器,该模拟器可以稳定地模拟肿瘤和标记点之间非线性和时滞的运动关系,为放疗机器人的肿瘤呼吸运动跟踪模型提供数据来源与验证平台。 相似文献
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在强场景变换下的视觉回环检测问题中,已有深度学习方法提取的特征描述子区分度不佳.针对此问题,文中深入分析多约束距离关系,提出视觉回环检测的多约束深度距离学习方法.首先,利用任意的卷积神经网络将原始图像映射为低维空间的特征描述子.然后,提出多约束损失函数,约束特征描述子之间的距离关系,并在线自动构造多约束训练样本集,提取更有区分度的低维特征.在New College、TUM数据集上的实验表明,文中方法提升强场景变化下回环检测的性能. 相似文献
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面向全自主内窥镜机器人诊疗系统,提出一种人体肠道内部结构体素地图构建方法,来实现内窥镜位姿的准确估计,同时构建可以用于手术机器人导航的体素地图.该方法使用单目内窥镜采集肠道内部图像序列,首先基于单目SLAM(同步定位与地图创建)方法估计内窥镜轨迹,同时针对肠道内部结构构建稀疏地图.然后基于稀疏特征点地图,提出一种基于三角剖分的稀疏地图稠密化方案,构建具有稠密几何信息、利于手术器械路径规划的体素地图.分别在模拟肠道和离体猪肠道内进行体素地图构建的实验研究和误差评估,在模拟肠道中直径和病灶尺寸的均方误差分别为1.16 mm和0.81 mm,内窥镜定位均方误差为2.163 mm. 相似文献