中文版 | English

在结果中检索

CASIA OpenIR

浏览/检索结果: 共7条，第1-7条 帮助

限定条件    
已选(0)清除 条数/页：   排序方式：
Tracking Registration Algorithm for Augmented Reality Based on Template Tracking 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2020, 卷号: 17, 期号: 2, 页码: 257-266
作者:  Peng-Xia Cao;  Wen-Xin Li;  Wei-Ping Ma
浏览  |  Adobe PDF(1260Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：180/47  |  提交时间：2021/02/22
Tracking registration  augmented reality  markerless  random ferns  Lucas-Kanade (LK) optical flow.  
A Comprehensive Review of Path Planning Algorithms for Autonomous Underwater Vehicles 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2020, 卷号: 17, 期号: 3, 页码: 321-352
作者:  Madhusmita Panda;  Bikramaditya Das;  Bidyadhar Subudhi;  Bibhuti Bhusan Pati
浏览  |  Adobe PDF(2673Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：208/52  |  提交时间：2021/02/22
Autonomous underwater vehicle (AUV)  cooperative motion  formation control  optimization  path planning (PP).  
DYNAMIC OBJECT-AWARE MONOCULAR VISUAL ODOMETRY WITH LOCAL AND GLOBAL INFORMATION AGGREGATION 会议论文
, Abu Dhabi, United Arab Emirates, 2020.10.25-2020.10.28
作者:  Wan Yiming;  Gao Wei;  Han Sheng;  Wu Yihong
Adobe PDF(3073Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：377/109  |  提交时间：2020/06/10
基于深度学习的视觉里程计与视觉定位技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  万一鸣
Adobe PDF(11938Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：272/12  |  提交时间：2020/06/10
请输入关键词  
Optical Flow Assisted Monocular Visual Odometry 会议论文
, Auckland, New Zealand, 2019.11.26-2019.11.29
作者:  Wan, Yiming;  Gao, Wei;  Wu, Yihong
浏览  |  Adobe PDF(2741Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：310/116  |  提交时间：2020/06/10
面向水下环境的时序视觉检测方法研究 学位论文
工学博士, 在线: 中国科学院大学, 2020
作者:  陈星宇
Adobe PDF(13345Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：448/25  |  提交时间：2020/06/08
水下机器视觉  目标检测  图像质量恢复  目标跟踪  深度学习  环境感知  水下机器人  
Learning to Generate Radar Image Sequences Using Two-Stage Generative Adversarial Networks 期刊论文
IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2020, 卷号: 17, 期号: 3, 页码: 401-405
作者:  Zhang, Chenyang;  Yang, Xuebing;  Tang, Yongqiang;  Zhang, Wensheng
Adobe PDF(2861Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：305/51  |  提交时间：2020/06/02
Deep learning  extreme precipitation  generative adversarial networks (GANs)  radar image sequences