业务智能系统BIS翻译文稿目.

大部分基于卷积神经网络的双目立体匹配算法往往将双目图像对的像素级别特征作为匹配代价进行计算,缺乏将全局特征信息结合到立体匹配算法的能力,导致不适定区域(如弱纹理区域、反光表面、细长结构、视差不连续区域等)的匹配精度差,进而影响整体立体匹配精度。针对这个问题,提出一种基于多维特征融合(MDFF)的立体匹配算法,该算法主要由三个模块组成:残差开端(Inception-ResNet)模块、空间金字塔池化(SPP)模块和堆叠沙漏网络(SHN)模块。Inception-ResNet模块主要提取图像对局部特征信息;SPP模块主要提取图像对全局特征信息,构建匹配代价卷;SHN模块用来规则化匹配代价卷。在KITTI2012和KITTI2015数据集上进行验证,可得本文算法的三像素平均误匹配率为1.62%和1.78%,超过了国内外大部分先进算法;此外,本文提出的立体匹配算法在Apollo数据集和Middlebury数据集上也表现较好。

行业内内容最全的智慧社区建设方案，类目清晰，介绍完善，最新智慧社区建设方案。

基于C++平台通过第三方库opencv和ceres，利用SFM原理实现的多目视觉三维重建，结果通过bundle adjustment最小化重投影误差来优化结果

单目重建用于SLAM学习。加入深度图像

QT项目：人机对战围棋初版（支持提前计目）.zip

本代码是基于Qt5.9.1和Opencv3.3完成的标定，没有平台的限制我都把需要的东西考到一个目录底下了。所以直接就可以打开进行标定。

计算机视觉方向，单目/双目相机的详细标定原理以及图解，双目测距、三维重建 （世界坐标系到像素坐标系的转换，单目相机内外参数畸变系数的求解，单应性矩阵，双目标定，立体标定，立体校正，立体匹配，视差计算等）

ORBSLAM2在ubuntu20.04上运行，实时单目摄像头(适用高版本的PCL,OpenCV4.2.0等)-附件资源

针对单目深度估计网络庞大的参数量和计算量，提出一种轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络，可以在保证估计精度的情况下降低网络模型的复杂度、减少运算时间。该网络基于编解码结构，以端到端的方式估计单目图像的深度图。编码端使用ResNet50网络结构；在解码端提出了一种轻量金字塔解码模块，采用深度空洞可分离卷积和分组卷积以提升感受野范围，同时减少了参数量，并且采用金字塔结构融合不同感受野下的特征图以提升解码模块的性能；此外，在解码模块之间增加跳跃连接实现知识共享，以提升网络的估计精度。在NYUD v2数据集上的实验结果表明，与结构注意力引导网络相比，轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络在误差RMS的指标上降低约11.0%，计算效率提升约84.6%。