主从轴运动控制中5次方曲线的设计

研究了在PLC或运动控制器在做多轴同步运动时,如何通过一条5次方曲线,将从轴的位置运动更光滑平顺。     

面向目标6DoF姿态与尺寸估计的全卷积神经网络模型

针对6DoF姿态估计需要收集与标注大量数据训练神经网络提出一种小数据集下面向目标6DoF姿态与尺寸估计的全卷积神经网络模型以降低人工操作成本。首先采用注意力机制与特征金字塔相结合的方式通过区域建议网络提取感兴趣区域,将该区域输入并行融合全卷积网络获得掩膜图;其次通过增加跳跃连接丰富每个卷积后的特征信息,将其融合并通过分类获得预测标准化坐标空间图;最后将得到的掩膜图与标准化坐标空间图通过三维点云配准获得目标的6DoF姿态与尺寸。实验表明,该方法在小数据集下较PVN3D方法精度提升约2.6%,较GPVPose方法精度提升约1%。     

后电商时代郑州德化步行街活力再生设计研究

本文以河南省郑州市德化街为例,通过对活力、文化、体验、品质四房面研究传统步行商业街在后电商时代下的活力再生设计,并探究发展与演变中的传统步行商业街。     

结合LiDAR与RGB数据构建稠密深度图的多阶段指导网络

目的使用单幅RGB图像引导稀疏激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云构建稠密深度图已逐渐成为研究热点,然而现有方法在构建场景深度信息时,目标边缘处的深度依然存在模糊的问题,影响3维重建与摄影测量的准确性。为此,本文提出一种基于多阶段指导网络的稠密深度图构建方法。方法多阶段指导网络由指导信息引导路径和RGB信息引导路径构成。在指导信息引导路径上,通过ERF(efficient residual factorized)网络融合稀疏激光雷达点云和RGB数据提取前期指导信息,采用指导信息处理模块融合稀疏深度和前期指导信息,并将融合后的信息通过双线性插值的方式构建出表面法线,将多模态信息融合指导模块提取的中期指导信息和表面法线信息输入到ERF网络中,提取可用于引导稀疏深度稠密化的后期指导信息,以此构建该路径上的稠密深度图;在RGB信息引导路径上,通过前期指导信息引导融合稀疏深度与RGB信息,通过多模态信息融合指导模块获得该路径上的稠密深度图,采用精细化模块减少该稠密深度图中的误差信息。融合上述两条路径得到的结果,获得最终稠密深度图。结果通过KITTI(...