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全景实景数字城市项目

基于全景实景混杂现实技术的地理信息公共数据支撑平台优势在于:表达信息直观、可视化效果好、三维空间数据管理能力强等。为数字城市的建设提供直观生动的空间地理信息公共数据保障。

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RiDE中实现的轮式足球机器人模型
机器人仿真项目

机器人仿真技术不依赖于实际的机器人设备,具有安全、简便、代价低廉的特点,是研究机器人系统及其相关技术的有效手段和得力工具。

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面向图像的多元化理解项目

计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察世界并理解世界,具有自主适应环境的能力。

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slam robot
slam移动背包测绘机器人项目

3D SLAM激光背包测绘机器人是由全景相机、水平/倾斜激光雷达、控制器、WIFI和地磁信号采集模块以及电池等硬件设备高度集成在一起,可以背在人肩上的移动激光扫描测绘机器人。

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基于端到端的深度学习网络模型研究

深度学习使计算机视觉领域发展迅速,加快了该领域内的成果转化。基于端到端(end-to-end)的深度学习模型缩减了人工处理和后续处理,使模型具有更多的自我调节空间,增加了模型整体契合度。

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北京天坛祈年殿部分图像数据集以及重建结果
基于全景影像的三维重建项目

该项目是由国家自然科学基金资助的面上项目。三维重建的目的是从二维信息中恢复物体的三维几何结构,是Marr视觉理论的终极目标。

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基于全景影像和激光点云融合数据的场景理解

场景理解是对场景中的内容进行解析,主要包含场景中的目标检测与识别、物体与物体之间的关系、场景语义分割、物体与场景之间的关系、场景分类、场景中物体位置与测量等内容。

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