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针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。 相似文献
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通过对中国港口现状的分析,阐述了国家宏观调控与港口发展的关系。着眼于国家宏观调控对港口发展的重要影响作用,提出了中国港口未来发展的动态模式。 相似文献
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道路损坏后路基和路面材料的再生利用不仅能够节约大量宝贵的筑路材料,而且具有重要的环境保护意义。采用冷再生技术将原有旧路面材料以专用机械作业方式进行就地再生,并将其作为水泥稳定砂砾摊铺在原有道路上并作为新铺道路的基础是实现上述理念的成功尝试。 相似文献
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