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深度学习
反光低纹理物体6D位姿估计 版权信息
- ISBN:9787030796769
- 条形码:9787030796769 ; 978-7-03-079676-9
- 装帧:平装
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
反光低纹理物体6D位姿估计 内容简介
物体6自由度(6D,6DoF)位姿估计是机器人视觉、增强现实、自动驾驶、具身智能等领域的核心技术。本书分层次介绍了有纹理物体、低纹理物体,以及反光低纹理物体位姿估计的先进机器视觉理论、方法及关键技术,其中以*具挑战性的反光低纹理物体为重点。
全书包含8章,第1章为绪论,介绍视觉6D位姿估计的基本概念、研究现状,及现有技术面临的挑战;第2章介绍视觉6D位姿估计的基础知识;第3章介绍适用于有纹理物体的基于图像特征点匹配的方法;第4章介绍适用于低纹理物体的判别式神经网络方法;第5章~第8章介绍适用于反光低纹理物体的理论、方法及数据集,其中,第5章和第6章分别为基于低层和高层几何特征的理论与方法,第7章介绍基于“特征_图像”的生成式深度神经网络理论与方法,第8章介绍构建的大型反光低纹理物体图像数据集RT-Less。
反光低纹理物体6D位姿估计 目录
目录前言第1章 绪论 11.1 物体6D位姿估计的基本概念 11.2 物体6D位姿估计的研究现状 21.2.1 传统6D位姿估计方法 31.2.2 基于深度学习的6D位姿估计方法 41.3 反光低纹理物体位姿估计的挑战 81.4 本书的主要内容与结构 9参考文献 12第2章 视觉6D位姿估计基础 152.1 空间几何变换 152.1.1 齐次坐标 152.1.2 射影变换 162.1.3 仿射变换 172.1.4 欧式空间刚体变换 172.2 相机模型 192.2.1 像素坐标系到图像坐标系的转换 192.2.2 图像坐标系到相机坐标系的转换 202.2.3 相机坐标系到世界坐标系的转换 222.3 相机标定及校正 222.3.1 相机内外参标定 232.3.2 相机畸变校正 252.3.3 相机内参标定实例 262.4 “手眼”标定及坐标转换 302.4.1 手眼标定 302.4.2 坐标转换 312.5 PnP问题和RANSAC算法 322.5.1 PnP 问题 332.5.2 随机采样一致性 342.6 位姿估计方法的有效性评价 352.6.1 鲁棒性评价指标:正确率 352.6.2 精度评价指标:旋转与平移误差 36参考文献 36第3章 基于图像特征点匹配的6D位姿估计 383.1 图像特征与特征匹配 383.1.1 图像特征(点) 383.1.2 图像特征点提取——以SIFT和LIFT特征点为例 393.1.3 图像特征点匹配 433.2 基于图像特征点匹配的6D位姿估计方法 443.2.1 通过求解相对位姿计算绝对位姿 443.2.2 通过求解PnP问题直接求解绝对位姿 463.3 图像特征点误匹配剔除 473.3.1 误匹配带来的挑战 473.3.2 传统的误匹配去除方法 483.3.3 基于三角拓扑与概率采样的误匹配去除方法 493.4 位姿估计实例 51参考文献 53第4
展开全部
反光低纹理物体6D位姿估计 作者简介
发表第一/通讯作者SCI期刊论文36篇(含在线发表),其中权威期刊论文22篇(占61.1%):包括中科院1区论文10篇、中科院2区及浙大TOP期刊论文12篇。
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