多相机密集RGB-D SLAM系统研究

多相机slam
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"Dense RGB-D SLAM with Multiple Cameras[1].pdf" 本文主要探讨了使用多个RGB-D（红绿蓝深度）相机进行稠密SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）的系统，该系统具有加速场景重建和提高定位精度的潜力。通过使用多个安装的传感器和扩大有效视场，可以显著提升SLAM系统的性能。文章重点研究了两个关键问题：一是如何在传感器视野小或不重叠的情况下进行系统标定，以最大限度地增加有效视场；二是如何有效地融合来自不同传感器的位置信息。 首先，对于多相机系统的标定，由于各相机的视野可能只有小部分重合或完全不重合，这给传统的单目或双目相机标定方法带来了挑战。作者提出了一种新的标定方法，旨在优化各个相机的参数，使得整个系统能够覆盖更大的空间范围，从而扩大了SLAM的可工作区域。这种方法可能包括对每个相机的内外参进行独立标定，然后通过共享的特征点来调整它们之间的相对位置关系，以实现多相机间的精确同步和配准。 其次，多相机SLAM系统中的数据融合是另一个关键技术。不同的RGB-D传感器可能提供不同的视点和深度信息，因此需要一种有效的融合策略来确保全局一致性和精度。文中可能涉及了滤波器方法（如扩展卡尔曼滤波器EKF或无迹卡尔曼滤波器UKF）、优化方法（如图优化）或者其他高级的数据融合技术，用于整合来自多个源的定位信息，降低不确定性并减少漂移。 此外，论文可能还讨论了实时处理和计算效率的问题，这对于实际应用至关重要。多相机设置会增加数据量，因此需要高效的算法来处理大量输入，并保持系统运行的实时性。这可能涉及到并行计算、分布式处理或者特定硬件加速的利用。 "Dense RGB-D SLAM with Multiple Cameras[1].pdf"这篇论文详细研究了多相机环境下的稠密SLAM技术，包括系统标定和数据融合策略，这些研究成果对于增强现实、机器人导航、3D建模等领域有着重要的实践意义。通过解决这些问题，可以构建更强大、更稳健的多传感器SLAM系统，以应对复杂环境下的高精度定位和三维重建需求。

J_dense_0-278.npy

2019-04-01 上传
在这个场景中，我们关注的文件是"J_dense_0-278.npy"，这是一个与lie_learn相关的文件，lie_learn是一个专门用于处理 Lie群和 Lie代数的Python库。这个库对于理解和操作旋转、平移等几何变换非常有用，特别是在...

cnocr-v2.3-densenet-lite-136-gru-epoch=004-ft-model.onnx

2024-01-11 上传
cnocr-v2.3-densenet-lite-136-gru-epoch=004-ft-model.onnx

查看dense_flow版本的命令

2023-09-12 上传
1. 在终端中输入命令：dense_flow --version 这个命令会显示dense_flow的版本号，如果该命令可用，你应该能够在终端中看到类似于 "dense_flow version x.x.x" 的输出，其中x.x.x代表具体的版本号。 2. 在Python...

import pandas as pd data = pd.read_csv('gdpcost.csv') import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 将数据拆分成训练集和测试集 train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data['GDP'].values, data['Cost'].values, test_size=0.2) # 将数据转换为 NumPy 数组并进行标准化处理 train_data = (train_data - np.mean(train_data)) / np.std(train_data) test_data = (test_data - np.mean(train_data)) / np.std(train_data) train_labels =(train_labels - np.mean(train_labels)) / np.std(train_labels) test_labels= (test_labels - np.mean(train_labels)) / np.std(train_labels) # 将数据转换为 NumPy 数组并进行重塑 train_data = train_data.reshape(-1, 1) test_data = test_data.reshape(-1, 1) train_labels = train_labels.reshape(-1, 1) test_labels = test_labels.reshape(-1, 1) from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 定义模型 model = Sequential() model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(1,))) model.add(Dense(1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 model.fit(train_data, train_labels, epochs=100, batch_size=32) # 评估模型 loss = model.evaluate(test_data, test_labels) print('Test loss:', loss)请解释每行代码

2023-06-07 上传
1. `import pandas as pd`：导入 pandas 库并给它取别名 pd。 2. `data = pd.read_csv('gdpcost.csv')`：从 CSV 文件中读取数据并将其存储在名为 data 的 pandas DataFrame 中。 3. `import numpy as np`：导入 ...

with tf.variable_scope(self.scope): self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), scope='dense1') self.dense1 = relu(self.dense1_mul, scope='dense1') self.dense2_mul = dense(self.dense1, dense2_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), scope='dense2') self.dense2 = relu(self.dense2_mul, scope='dense2') self.output_mul = dense(self.dense2, self.action_dims, weight_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), bias_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), scope='output') self.output_tanh = tanh(self.output_mul, scope='output') # Scale tanh output to lower and upper action bounds self.output = tf.multiply(0.5, tf.multiply(self.output_tanh, (self.action_bound_high-self.action_bound_low)) + (self.action_bound_high+self.action_bound_low)) self.network_params = tf.trainable_variables(scope=self.scope) self.bn_params = []

2023-06-03 上传
其中第一层的输入是状态(state)，输出的大小为dense1_size。第二层的输入则是第一层的输出，输出的大小为dense2_size。最后一层的输入是第二层的输出，输出的大小是动作(action)的维度(action_dims)。每个全连接层都...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Bottleneck(nn.Module): def init(self, last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, first_layer): super(Bottleneck, self).init() self.out_planes = out_planes self.dense_depth = dense_depth self.conv1 = nn.Conv2d(last_planes, in_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) self.shortcut = nn.Sequential() if first_layer: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(last_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) x = self.shortcut(x) d = self.out_planes out = torch.cat([x[:,:d,:,:]+out[:,:d,:,:], x[:,d:,:,:], out[:,d:,:,:]], 1) out = F.relu(out) return out class DPN(nn.Module): def init(self, cfg): super(DPN, self).init() in_planes, out_planes = cfg['in_planes'], cfg['out_planes'] num_blocks, dense_depth = cfg['num_blocks'], cfg['dense_depth'] self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(in_planes[3], out_planes[3], num_blocks[3], dense_depth[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(out_planes[3]+(num_blocks[3]+1)dense_depth[3], 10) def _make_layer(self, in_planes, out_planes, num_blocks, dense_depth, stride): strides = [stride] + 1 layers = [] for i,stride in (strides): layers.append(Bottleneck(self.last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, i==0)) self.last_planes = out_planes + (i+2) * dense_depth return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out def DPN92(): cfg = { 'in_planes': (96,192,384,768), 'out_planes': (256,512,1024,2048), 'num_blocks': (3,4,20,3), 'dense_depth': (16,32,24,128) } return DPN(cfg)基于这个程序改成对摄像头采集的图像检测与分类输出坐标、大小和种类

2023-05-05 上传
self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride...

self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'to_float'

2023-06-02 上传
self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.cast(self.state_dims, tf.float32))), 1/tf.sqrt(tf.cast(self.state_dims, tf.float32)))) ...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=4, input_dim=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=36, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1257) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=30) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)这段代码有问题，你帮忙改一下

2023-05-27 上传
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, :4].values y = data.iloc[:, 4].values.reshape(-1, 1) # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = ...

dense_gdf = gdf.iloc[dense_point]，计算dense_point临近的几个点数据最小矩形

2023-06-08 上传
# create a GeoDataFrame with the dense point dense_gdf = gdf.iloc[dense_point] # create a buffer around the dense point buffer_size = 1000 # adjust this value as needed buffer_gdf = gpd.GeoDataFrame...

举例调用下面的方法 ： class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

2023-05-25 上传
self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8) def call(self, inputs): # 调用 MultiHeadAttention 层 x = self.multi_head_attention(inputs) return x # 初始化模型 model = ...
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