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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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路堤填筑施工完成并进入营运状态后,路堤土体内的含水量会发生改变,含水量变化过大会对路堤强度产生不利影响。为此,在已建成、运营有7~8年的界阜蚌高速公路进行了钻心取样,采集了路基现状土体的各项物理力学性质指标,确定了该路段不同深度的平衡含水量,用以指导设计与施工。 相似文献
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制动性是汽车的重要使用性能,关系到行车安全,因此政府相关主管部门都将其作为汽车技术状况的重点检验项目之一。目前其检测方法主要采用台架试验,即利用滚筒式或平板式制动试验台检测车轮制动器的制动力相关参数,以衡量车辆制动性的好坏。本文从利用滚筒式试验台检测制动力时,轮胎技术状况的变化,对滚筒制动力的影响作一简单分析,供同行 相似文献