Pixloc工程评估数据集

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PixLoc视觉定位作者讲解视频

资源包含文件：docx和pdf+开题答辩+中期答辩+毕业答辩+外文翻译+源文件及数据+项目截图 本文的局部点云构建模块采用了三个平行算法，分别是基于单目视觉的SfM算法、基于激光雷达的LOAM算法以及基于图像激光全景扫描仪的方法，这些算法都能够得到场景的局部点云地图，但是其精度与采集成本各不相同，在实际场景中可以根据实际情况来对方法进行选择。同时，本文也在大礼堂门口分别采用这三种方式进行了数据采集与重建实验并进行了对比。 本文的点云融合模块采用了一个由粗到精的配准框架。在点云的粗匹配阶段，先利用FPFH算法求取点云中每个点的特征描述子并构建kd-tree以便搜索，然后利用RANSAC方法估计两个点云之间的转移矩阵，得到点对匹配关系。将得到的匹配关系输入3DRegNet网络，消除其中的噪声，即错误匹配对，得到了更准确的匹配对，进而得到了精细化的点云匹配结果。本文在自己采集的数据集上进行了双点云与多点云的融合实验，结果均证明了此方法在点云融合上式有效的 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125655404

霍夫变换算法在圆心视觉定位中的应用研究.pdf

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人工智能-机器学习-面向多机器人编队的基于视觉定位系.pdf

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反馈卷积神经网络用于视觉定位和分割 该代码是的。 该代码是用编写的，非常易于理解。 还有一个，如果您使用Caffe和Matlab，请进行检查。 要求： 的Python 3 火炬0.4.0 如何运行： 用jupyter notebook打开jupyter notebook 然后打开vgg_fr.ipynb或vgg_fsp.ipynb ，这是两个用于展示反馈思想的主要文件。 外观： 如果在不修改代码的情况下运行vgg_fsp.ipynb ，则应该看到以下可视化效果： 输入图片： 相对于目标标签的图像梯度： 反馈选择性修剪（FSP）的4次迭代后，相对于目标标签的图像梯度： 文件说明： vgg_fr.ipynb ：使用反馈恢复机制定义vgg反馈网络并在示例图像上运行反馈可视化的主文件。 vgg_fsp.ipynb ：主文件，该文件使用反馈选择性修剪机制定义vgg反馈网络，并在

针对现有药房药剂师取药任务繁重、效率低下等问题,设计了基于机器视觉的取药机器人系统,提出了一种基于融合局部特征匹配和Mean Shift算法的药品识别算法,系统整体实现了药品的识别、定位及抓取任务。首先,安装于药架之间的抓药机器人接收上位机发送的药品信息,通过摄像头识别药品,使用AKAZE算法对货架上的药品进行匹配,获取药品坐标后,将匹配的药品抓取放至传送带上;位于取药处的分拣机器人得到上位机发送的药品信息后,通过改进的Mean Shift算法对传送带上的动态药品进行二次识别,将识别到的药品抓取放至取药处,完成整个系统的取药功能。实验证明,以二次分拣为保证,系统能够准确地识别药品,且药品定位信息比较准确,误差较小,可适用于药房药品的抓取。