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一种基于三维点云的局部特征描述方法 专利
专利类型: 发明, 专利号: CN109215129A, 公开日期: 2019-01-15,
Inventors:  朱枫;  鲁荣荣;  吴清潇;  郝颖明;  范晓鹏;  付双飞
Adobe PDF(611Kb)  |  Favorite  |  View/Download:156/17  |  Submit date:2019/01/28
主动目标几何建模研究方法综述 期刊论文
中国图象图形学报, 2019, 卷号: 24, 期号: 7, 页码: 1017-1027
Authors:  孔研自;  朱枫;  郝颖明;  吴清潇;  鲁荣荣
Adobe PDF(1863Kb)  |  Favorite  |  View/Download:115/23  |  Submit date:2019/08/04
主动目标建模  主动视觉  视点规划  传感器规划  智能感知  
基于图像分割的稠密立体匹配算法 期刊论文
光学学报, 2019, 卷号: 39, 期号: 3, 页码: 1-9
Authors:  马瑞浩;  朱枫;  吴清潇;  鲁荣荣;  魏景阳
Adobe PDF(607Kb)  |  Favorite  |  View/Download:177/32  |  Submit date:2018/11/09
机器视觉  立体匹配算法  匹配代价计算方法融合  匹配代价聚合  十字交叉自适应窗口加权中值滤波  
基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统 期刊论文
计算机应用研究, 2019, 卷号: 36, 期号: 2, 页码: 601-605
Authors:  赵银帅;  吴清潇;  付双飞;  张正光
Adobe PDF(1923Kb)  |  Favorite  |  View/Download:182/34  |  Submit date:2018/06/17
三维边缘提取  点对特征  投票策略  位姿估计  
一种板型物体混叠场景的快速分割算法 期刊论文
光学学报, 2019, 卷号: 39, 期号: 4, 页码: 1-10
Authors:  鲁荣荣;  朱枫;  吴清潇;  崔芸阁;  孔研自;  陈佛计
Adobe PDF(1655Kb)  |  Favorite  |  View/Download:261/27  |  Submit date:2018/12/24
机器视觉  点云分割  深度图  随机采样一致性算法  
基于增强型点对特征的三维目标识别方法 期刊论文
光学学报, 2019, 卷号: 39, 期号: 8, 页码: 1-10
Authors:  鲁荣荣;  朱枫;  吴清潇;  陈佛计;  崔芸阁;  孔研自
Adobe PDF(2385Kb)  |  Favorite  |  View/Download:176/41  |  Submit date:2019/05/12
机器视觉  点对特征  三维目标识别  可见性约束  
一种改进的即时定位与地图构建系统 期刊论文
激光与光电子学进展, 2019, 卷号: 56, 期号: 16, 页码: 1-11
Authors:  孙云雷;  吴清潇
Adobe PDF(2155Kb)  |  Favorite  |  View/Download:92/15  |  Submit date:2019/04/13
即时定位与地图构建  图优化  重投影误差  光度误差  
Infrared Images Augmentation Based on Images Generation with Generative Adversarial Networks 会议论文
Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Unmanned Systems, ICUS 2019, Beijing, China, October 17-19, 2019
Authors:  Chen FJ(陈佛计);  Zhu F(朱枫);  Wu QX(吴清潇);  Hao YM(郝颖明);  Cui YG(崔芸阁);  Wang ED(王恩德)
Adobe PDF(2837Kb)  |  Favorite  |  View/Download:37/8  |  Submit date:2020/03/22
Infrared image generation  Dataset augmentation  generative adversarial networks  
Dual-NMS: A method for autonomously removing false detection boxes from aerial image object detection results 期刊论文
SENSORS, 2019, 卷号: 19, 期号: 21, 页码: 1-18
Authors:  Lin ZY(林智远);  Wu QX(吴清潇);  Fu SF(付双飞);  Wang SK(王思奎);  Zhang ZY(张钟毓);  Kong YZ(孔研自)
Adobe PDF(4996Kb)  |  Favorite  |  View/Download:186/32  |  Submit date:2019/11/23
false detection boxes  density of detection boxes  dual-NMS  object detection  aerial image  deep learning