trajectory estimation | BriefGPT

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一种基于注意力的深度学习框架用于实时单目视觉里程计：应用于无 GPS 无人机导航
本文介绍了一种用于无人机的新型实时单目视觉里程计模型，使用了深度神经网络架构和自注意力模块，能够通过连续视频帧估计相机的自身运动，进而估计无人机的轨迹。该模型在两个视觉里程计数据集上测试，收敛速度比之前的循环神经网络模型快 48％，并且平均
PDF2 months ago
MMAUD：现代小型无人机威胁的综合多模态反无人机数据集
MMAUD 是一个多模态反无人机数据集，用于无人机检测、无人机类型分类和轨迹估计，提供多种感知输入和准确的基准数据，对于开发准确和高效的解决方案具有重要价值。
PDF5 months ago
基于特征的动态加权因子图几何定位
基于特征的地理定位依赖于将从航空影像中提取的特征与车辆传感器检测到的特征进行关联。本文中，我们提出了一种基于动态加权因子图模型的车辆轨迹估计方法，通过使用 LiDAR 传感器执行的检测中的信息量化来调整权重。同时，在模型中包含了基于 GNS
PDF8 months ago
CVPRIDEA-Net: 深度嵌入对齐的动态三维点云插值
本文探究如何以点云数据为基础，应用深度学习方法以及掌握时间一致性的学习模块，实现对包含大量非刚性变形的 3D 动态场景进行时间插值的问题，并在各项实验中取得了比同类方法更好的效果。
PDF2 years ago
CVPR混合密度网络多目标跟踪用于轨迹估计
本文说明了轨迹估计能成为跟踪的关键因素，提出一种基于循环混合密度网络的轨迹估计器 TrajE，可添加到现有的物体跟踪器中。我们将 TrajE 集成到两种最先进的跟踪算法中，CenterTrack 和 Tracktor，这两种算法在 MOTC
PDF3 years ago
ICCVFMODetect：快速移动物体的鲁棒检测
提出一种基于学习的方法，通过将消除模糊与补全分离开来，实现对快速移动物体的实时检测，并在召回率、精度、轨迹估计和清晰度等方面优于其他方法。该方法可用于实时的快速移动物体检测和大视频集合的检索。
PDF4 years ago
通过观看不稳定视频学习视频稳定技术
本文提出了一种基于深度非监督学习的视频稳定方法 DUT，该方法通过将传统稳定器的任务分解为多个子任务，并借助 DNNs 的表征能力来处理现实世界场景中的挑战，以及利用关键点和网格顶点的时空一致性来制定训练目标，从而实现了无监督训练，并在公共
PDF4 years ago
IDOL: 使用线条的 IMU-DVS 里程计框架
本研究介绍了一种基于优化的框架 IDOL，用于利用线条进行 IMU-DVS 测距。该方法提取了事件相机产生的线段簇，并将其与惯性测量单元数据相结合，通过点到线距离最小化来估计相机运动轨迹和线段的 3D 位置，取得了与目前最先进的视觉惯性测距
PDF4 years ago
用于多说话者音视频跟踪的变分贝叶斯推断
本文提出了一种基于视听信息融合技术框架的多说话人跟踪系统，利用可变因素推断方法近似求解了连续和离散潜变量的后验联合分布，实现了跟踪对象的平滑轨迹估计和说话状态的判断。实验结果表明该方法在非正式会议中表现出较好的性能。
PDF6 years ago
稳健的 IMU 双重积分算法
本文提出了一种新颖且数据驱动的方法，利用智能手机中的惯性测量单元（IMU）学习估算自然人类运动轨迹。通过回归速率向量，通过历史线性加速度和角速度，纠正低频偏差，对估算位置进行两次积分，从而实现了人体运动的准确估算。此外，文中还展示了该算法与
PDF7 years ago
使用局部回归测地线在双四元数流形上过滤相机姿态
本文提出了一种基于双四元数 Riemann 流形的新型主成分局部回归滤波器，并在 7 维实射影空间中，共同处理旋转和平移，利用此流形结构提供一种异常鲁棒的通用姿势过滤 IRLS 算法，从理论和实验上表明了该流形感知滤波对姿态跟踪和平滑处理的
PDF7 years ago
事件摄像头的连续时间视觉惯性里程计
本文提出了一种基于连续时间表征的事件相机视觉惯性导航融合方法，并证明了该方法在准确性和适用性上优于当前最先进的事件相机视觉导航方法。
PDF7 years ago