数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键，深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器，基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值，从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。
2021-06-20 10:46:21
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数据融合matlab代码多深度图的体积TSDF融合
更新：此代码的python版本同时具有CPU
/
GPU支持。
CUDA
/
C
++代码可将多个已注册的深度图融合到一个投影的截断的有符号距离函数（TSDF）体素体中，然后可用于创建高质量的3D表面网格和点云。
在Ubuntu
14.04和16.04上测试。
寻找旧版本？
看
。
变更记录
2017年11月1日。漏洞修复：
tsdf2mesh.m现在可以在相机坐标而不是体素坐标中正确生成网格。
2017年10月30日。注意：在演示代码中更改了SaveVoxelGrid2SurfacePointCloud默认权重阈值，以允许仅使用一个深度框架创建点云可视化。
2017年8月30日。错误修复：在集成期间从曲面距离计算中删除不建议使用的偏移量。
要求
NVIDA
GPU支持
（已通过OpenCV
2.4.11测试）
演示版
该演示将来自目录data/rgbd-frames
50个注册深度图融合到一个投影的TSDF体素体积中，并创建一个3D表面点云tsdf.ply
，可以使用像这样的3D查看器对其进行可视化。
注意：输入深度图应以以下格式保
2021-06-17 15:53:42
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4基于PCA_RBF神经网络的WSN数据融合轴承故障诊断_徐桂云.caj
2021-06-13 14:06:19
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