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多点路径规划指标FillFactorEstimatorFor ConstructionVehicles 结果可视化 图1：容量估算和存储桶检测 图2：输入描述 提交给“用于工程车辆的填充因子估计和铲斗检测的基于神经网络的方法”论文的数据集和源代码已提交给 抽象的 铲斗填充系数对于测量工程车辆的生产率至关重要，这是一次铲斗中铲斗中装载的物料的百分比。 另外，铲斗的位置信息对于铲斗轨迹规划也是必不可少的。 已经进行了一些研究，以通过最先进的计算机视觉方法对其进行测量，但是未考虑应用系统对各种环境条件的鲁棒性。 在这项研究中，我们旨在填补这一空白，并包括六个独特的环境设置。 图像由立体相机捕获，并用于生成点云，然后再构建为3D地图。 最初提出了这种新颖的深度学习预处理管道，并且该可行性已通过本研究验证。 此外，采用多任务学习（MTL）来开发两个任务之间的正相关关系：填充因子预测和存储桶检测。 因此，经过预处理后，将3D映射转发到带有改进的残差神经网络（ResNet）的卷积神经网络（Faster R-CNN）的更快区域。 填充因子的值是通过分类和基于概率的方法获得的，这是新颖的，并且可以实现启

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能跑通的三维路径规划算法，3D版本，比较少见，可拿来学习下。运行ACA.m程序即可