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利用神经辐射场进行未知空间物体姿态估计的接近操作
通过使用神经辐射场（NeRF）方法和离散图像集合，本研究提出了一种新的方法来在未知目标中估计航天器的 6D 姿态，实现了在未知目标上应用已知目标 CAD 模型的现有航天器姿态估计器，从而实现了自主汇合与接近操作。
PDFa month ago
CVPR融合深度学习与几何运动模型的野外零样本单眼运动分割
通过使用深度学习和几何模型融合方法，在无需训练数据的情况下，我们提出了一种能够在移动单目摄像机中以零样本方式实现优秀的运动分割结果的新型单目密集分割方法，并通过实验证明了几何模型融合对于运动分割的有效性。
PDF2 months ago
CVPRHOISDF: 利用全局有符号距离场改进的三维手 - 物体姿态估计
通过使用签名距离场（SDF）引导手 - 物体姿态估计网络（HOISDF），将三维手势和物体姿势的估计从单目摄像机中联合评估，实现了全局的隐式表征，达到了最新的手 - 物体姿态估计结果。
PDF4 months ago
使用逆 Haversine 公式在 NVIDIA Driveworks 中进行道路物体地理定位
使用 NVIDIA DriveWorks 平台和单目摄像头，通过实时算法处理，本研究提出了一种地理定位道路物体的方法，为先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶平台提供即时的物体识别和空间定位功能。实验证明，在控制和动态环境下，该方法可以在半
PDF6 months ago
D3PRefiner：一种基于扩散的 3D 人体姿势优化方法
使用单眼相机进行三维人体姿态估计存在深度模糊问题，本文提出了一种基于扩散的三维姿态优化器 (D3PRefiner)，通过神经网络学习噪声姿态和真实姿态之间的映射关系，从而大幅提高当前的三维姿态估计性能。
PDF6 months ago
步行 = 可通过？：遮挡下基于多人物对象追踪的可通过性预测
通过使用第三人称视角的单目摄像头替代第一人称视角的传感器，在机器人室内导航中实现了通过人类轨迹预测被遮挡地板的可通过性，可在具有挑战的视觉场景中稳定地进行预测。
PDF9 months ago
移动单目相机的运动分割
本研究讨论了利用点轨迹和光流等方法相互融合，在移动的单目摄像头中识别和分割运动物体，实现对复杂场景中不同对象运动的模拟，最终取得了最先进的效果。
PDF9 months ago
TSTTC：驾驶场景中的时间接触估计大规模数据集
通过单眼相机和大规模的对象导向 TTC 数据集，提供了可用于时间接触（TTC）估计的简单且有效的 TTC 估计基准，并证明其有效性。
PDF10 months ago
ICCV基于单目深度的神经表面场用于人体建模
通过具有个性化、三维可动角色的单目摄像头获取数据，在建模动态、细粒度服装变形方面存在挑战。本文提出了一种名为 ' 神经表面场 ' 的新方法，用于从单目深度数据中建模穿着服装的三维人物，以超越现有方法的局限性，具有计算效率高、网格连贯性好以及
PDF10 months ago
Mono-hydra: 单目相机输入与 IMU 实时构建的三维场景图
该研究介绍了一个名为 Mono-Hydra 的实时空间感知系统，利用单目相机和 IMU 传感器配置，在室内场景下实现对环境的深度和语义推断，以创建实时的三维场景图，提高决策效率和机器人系统的灵活性。
PDFa year ago
Achelous：基于单目相机和 4D 毫米波雷达融合的快速统一水面全景感知框架
Achelous 是一个低成本和快速的统一全景感知框架，主要面向水面感知。它以单目相机和 4D mmWave 雷达的融合为基础，能够同时执行五个任务：视觉目标的检测和分割，可驾驶区域的分割，水线的分割和雷达点云的分割。
PDFa year ago
用 Transformer 实现姿态作为查询：图像到 LiDAR 地图的定位
本研究提出一种新型的基于 Transformer 的神经网络，可以在 end-to-end 的情况下将 2D 图像注册到 3D LiDAR 地图中进行车辆定位，达到了一定的准确度和实用性。
PDFa year ago
AAAI基于单目摄像机和单线激光雷达的大规模场景弱监督三维多人姿态估计
本文提出了一种基于单目摄像头和单个 LiDAR 的方法，用于大规模场景下的 3D 多人姿态估计。通过设计一种有效的多模态融合策略，并充分利用时间信息来指导网络学习自然和连贯的人类运动，以点云的固有几何约束为自我监督，用图像上的 2D 特征点
PDF2 years ago
ECCVBodySLAM: 联合相机定位、建图和人体运动跟踪
本文报告了一种基于单目 - SLAM 系统的 BodySLAM，同时估计人体位置、形态、姿态、摄像机轨迹等参数，并且引入新的人体运动模型，提高估计结果的准确性。
PDF2 years ago
利用图像处理和几何计算估计目标车辆的地理位置
本研究提出了一种新方法，通过整合深度学习、图像处理和几何计算来解决观测车辆定位问题，通过移动传感器或 MV 上搭载的单目摄像头，可以成功地动态地估计车辆的经纬度信息。
PDF2 years ago
CVPR高级相机 - LiDAR 融合与机器学习的 3D 物体检测
本研究提出了一种使用单目摄像头和 LiDAR 数据结合的机器学习技术，通过以国际排名领先的二维物体探测器生成的锥体区域来分割 LiDAR 点云，从而检测运动平台周围的车辆的 3D 边界框参数，最终验证集准确率达到 87.1％。
PDF3 years ago
基于深度学习的单目 2D 和 3D 人体姿态估计的最新进展
本研究调查了深度学习技术在单目视觉下的人体姿态估计方面的最新进展，针对目前各个领域应用进行了综述，并提出了未来需求的研究方向。
PDF3 years ago
CVPR二元 TTC：自主导航的时间地理围栏
通过一系列简单的二元分类来估计时间到碰撞（TTC），为路径规划提供及时的决策时，在限制时间内提供高分辨率、高帧率的 TTC 信息
PDF3 years ago
基于单目相机的 ADAS 车间距与相对速度的端到端学习
本文提出了一个基于单目相机和深度神经网络的交通车辆间距和相对速度的估测方法，通过多种视觉线索，如深层特征线索、场景几何线索和时间光流线索，以及车辆中心的采样机制来减少透视失真的影响，并在性能、计算速度和内存占用等方面证实了该方法比其他最先进
PDF4 years ago
单目手眼标定的可证明最优解
本文介绍了一种新的基于凸优化的手眼标定方法，该方法能够在传感器不能观测到其中一个方向的尺度的情况下，提供可验证的全局最优解，并且在合成数据实验中证明了算法的最优性和速度。
PDF4 years ago