sensor fusion for robust outdoor augmented reality tracking on mobile de
时间: 2023-05-10 11:02:32 浏览: 69
传感器融合是在移动设备上实现强大的室外增强现实跟踪的关键技术。
广义上来讲,传感器融合是指将多个传感器的数据进行整合处理,以提高系统的精度和鲁棒性。在移动设备上,如何利用多种传感器进行数据融合,是进行室外增强现实跟踪的重要问题。
在室外环境中,通过使用GPS技术进行定位可以获得较高的精度;但是,GPS经常会受到多种干扰,如建筑物阻隔、信号遮蔽,使得GPS精度下降。因此,结合其它传感器来保证跟踪效果的稳定性显得尤为重要。
当前,移动设备上主要有三种传感器:加速度计、陀螺仪和磁场计。这些传感器分别用于测量物体的加速度、旋转和磁场。其中,加速度计和陀螺仪可以获取设备的姿态信息,而磁场计可以用于确定设备在三维空间中的方向。
传感器融合的关键在于将三种传感器的数据进行协同处理。在室外增强现实跟踪中,可以将加速度计和陀螺仪的数据与地理信息融合,以确定设备的位置和姿态。同时,可以利用磁场计获得设备在空间中的方向信息,以进一步提高跟踪效果。
总之,传感器融合技术是实现强大的室外增强现实跟踪的重要技术。通过将多种传感器的数据进行整合,可以提高系统的精度和鲁棒性,从而使移动设备在室外环境下能够更加稳定地进行增强现实跟踪。
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Counterfactual Samples Synthesizing for Robust Visual Question Answering的主要方法
Counterfactual Samples Synthesizing for Robust Visual Question Answering 的主要方法是通过生成反事实样本来提高视觉问答模型的鲁棒性。具体来说,该方法通过对输入图像进行随机扰动,生成一些与原始图像类似但含有不同特征的反事实图像,然后将这些反事实图像与原始图像一起作为训练数据输入模型进行训练。通过这种方法,模型可以学习到哪些特征对分类器决策的影响最大,从而提高其鲁棒性。此外,该方法还使用了一种基于注意力机制的方法来选择生成反事实图像时应该扰动哪些特征,从而提高了反事实图像的多样性和有效性。通过这种方法,Counterfactual Samples Synthesizing for Robust Visual Question Answering 能够提高视觉问答模型的鲁棒性,使其在更广泛的环境和场景下表现更好。
读 learning to reweight examples for Robust Deep learning 有感
《Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning》这篇论文提出了一种新的深度学习方法,它可以通过自适应地调整训练集中每个样本的权重来提高模型的鲁棒性。这种方法可以使模型更好地处理异常或罕见的样本,从而提高模型的性能和稳定性。
我认为这篇论文的创新点在于它提出的权重自适应调整方法,它可以对每个样本进行个性化的学习,从而提高模型的鲁棒性。另外,该方法的实现也比较简单,不需要额外的数据或模型结构改动,只需要在原有的训练过程中加入权重调整因子即可。
这篇论文的研究意义在于提出了一种新的深度学习方法,可以在实际应用中提高模型的鲁棒性和泛化能力。此外,该方法也可以为其他领域的研究提供借鉴和启示。