2025-08-22最新更新技术资料
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    针对现有的单个深度线索对深度感知不准确的问题,以Marr创建的由采集图像到成功构建三维信息的体系结构为基础,本文提出了一种结合多种深度线索的单目图像深度排序方法,实现室外场景中的单目深度排序任务。首
  • 基于自适应S曲线变换的红外图像增强
    随着红外热成像技术的不断发展,红外图像在民用领域和军用领域都得到了越来越广泛的应用。原始红外图像反映的是特定场景的红外辐射分布,其整体视觉效果往往较差,具有对比度不佳和图像纹理细节不清晰的缺点。它在
  • 基于模式匹配的目标轨迹预测方法
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  • 室内清扫机器人路径规划方法研究
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  • 基于GARCH-VaR模型的上证指数风险度量
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    利用位置社交网络中的签到数据和用户社交关系开展对连续兴趣点推荐问题的研究。本文利用非负矩阵分解技术,构建用户的社交信息模型,考虑用户隐性和显性社交关系,将社交网络图转化为低维特征向量;改进LSTM结
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  • 基于多层级网络的像素级抓取姿态估计
    为了解决在杂乱场景下从单视角图像中准确估计抓取位姿的问题,本文提出基于多层级特征的像素级端到端抓取检测网络。我们在全卷积神经网络中集成了多层级金字塔池化模块和多分支输出结构形成高精度抓取位姿检测网络
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