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广东时时彩37期:核心技術 Core Technology

Qfeeltech-vSLAM

广东时时彩地址在哪里 www.zouop.icu vSLAM(基于視覺的同時定位與構圖)算法是團隊的核心技術算法。團隊自主研發的vSLAM算法可以融合多種傳感器(激光雷達、慣性測量單元、里程計、超聲波等)數據獲得穩定且準確位置姿態信息的同時,幫助機器人等智能設備獲取三維空間環境信息,使其具備自主移動、路徑規劃、場景理解等能力。前后經過多個版本迭代的Qfeeltech vSLAM算法在多個國際公開數據集下同業內其他算法相比,保持領先的定位定姿效果。

Qfeeltech-Auto Navigation

Auto Navigating(自主導航)算法是團隊基于具體應用場景開發的工程技術之一。團隊自主研發的Path Planning算法以視覺圖像和激光雷達數據作為主要輸入,通過融合AMCL(粒子濾波)定位算法以及A*(全局規劃)、DWA(局部規劃)路徑選擇策略,獲得較單一傳感器方案更準確的位置結果,在應對特殊事件時該算法可以獲得更快速的即時策略響應,選取更合適的移動路徑。

Qfeeltech-Object Tracking

Object Tracking(物體檢測與跟蹤)算法是團隊基于傳統視覺和深度視覺技術下的研究技術之一。團隊自主研發的Visual Tracking算法可以在傳統RGB視頻流中利用MLD架構獲得較學術界主流TLD算法更快速更準確的動態物體識別、檢測與跟蹤結果,后者目前被廣泛應用在無人機自主跟隨等領域。此外該算法可以基于帶有深度信息的RGB-D視頻流自動進行前景提取與受測物體分割,從而得到更好的檢測與跟蹤結果。

Qfeeltech-Scene Perception

Scene Perception(圖像場景理解)算法是團隊在當前機器人行業背景下的在研技術之一。團隊希望通過對深度視覺技術的前期技術積累,結合目前學術界已經成熟的基于CNN(卷積神經網絡)的深度學習算法和行業數據,開發垂直應用的圖像理解算法,該算法的創新性在于利用深度圖像區別于傳統圖像的優勢,通過更高維特征點集的獲取得到更為精準的圖像語言理解與認知。

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