抽象的视觉同时本地化和映射(VSLAM)技术可以为关键任务提供可靠的视觉定位和映射功能。现有的VSLAM可以在静态环境中提取准确的特征点,以进行匹配和姿势估计,然后构建环境图。但是,在动态环境中,随着对象的移动,VSLAM系统提取的特征点将变得不准确,这不仅会导致跟踪故障,而且还严重影响了环境图的准确性。为了减轻这些挑战,我们提出了一种基于Yolov8的动态目标感光流量跟踪方法。首先,我们使用Yolov8来识别环境中的移动目标,并提出了一种消除动态轮廓区域中动态点的方法。其次,我们使用光流膜方法来识别目标检测对象框架之外的动态特征点。第三,我们全面消除了动态特征点。最后,我们结合了静态图点的几何和语义信息,以构建环境的语义图。我们使用ATE(绝对轨迹误差)和RPE(相对姿势误差)作为评估指标,并将原始方法与我们在TUM数据集上的方法进行了比较。我们方法的准确性显着提高,尤其是Walking_xyz数据集的96.92%。实验结果表明,我们提出的方法可以显着改善高动态环境下VSLAM系统的整体性能。
摘要 - 在多用户移动AR应用程序中确保精确的实时本地化并确保鲁棒性是关键挑战。利用协作信息来增强轻量级设备的跟踪准确性,并强化整体系统的鲁棒性是至关重要的。在本文中,我们提出了一个可靠的集中式协作多代理VI-SLAM系统,用于移动AR交互和服务器端有效的一致映射。该系统在移动设备上部署了轻巧的VIO前端,以进行实时跟踪,并在远程服务器上运行的后端以更新多个子包。当检测到跨代理之间的跨代理之间的重叠区域时,系统执行子束融合以建立全球一致的图。此外,我们提出了一个基于在线注册和融合的多代理场景中的可覆盖率领域的地图注册和融合策略。为了提高前端对代理的跟踪准确性,我们介绍了一种策略,以将全局地图更新为本地地图,以中等频率的摄像机率姿势估计前端VIO和低频全局地图优化,使用紧密耦合的策略,以实现全局图中的多代数前端估计的一致性。通过在服务器上执行后端映射并在多个移动设备上部署VIO前端以进行AR排除,从而进一步确认了所提出的方法的有效性。此外,我们通过分析代理和服务器结束的网络流量,同步频率以及其他因素来讨论提出系统的可扩展性。
摘要 - 本文提供了一种新型的同时局部和映射(SLAM)技术,称为SLAM-TKA,用于协助总膝关节置换术(TKA)(TKA),这是一种高效的骨科手术,代替了具有关节炎或功能障碍的关节表面,并用膝盖伪造。我们提出的SLAM算法使用术前胫骨CT扫描,操作2D X射线图像和Trocar Pin 3D网格模型的信息,以同时定位X射线设备并绘制两个套管针。然后,估计的引脚用于在实际切割之前评估骨切除面的准确性,这在精确植入膝盖假体中起着至关重要的作用。为了确保提出的SLAM算法的高准确性和鲁棒性,提出了三个能量项,并共同使用在术中X射线图像及其相应的2D和3D空间中相应的X射线X射线图像及其相应的预手术3D网格模型上对齐胫骨,薄灰和销钉的边缘观测。为了实时实现所提出的基于迭代的SLAM算法,以使评估处理在TKA的工作流程不会太多中断,使用签名的距离距离方法,Edge对应关系的数据关联匹配和耗尽的点与网格距离计算是预先计算的。模拟用于评估所提出算法的准确性和鲁棒性,并使用五名患者的体内数据集进行实验表明,实践中具有很高的准确性和效率。代码和数据集在https://github.com/zsustc/slam-tka上发布。
■Intellectual property rights: Japanese application 2023-175606 (application 2023-10-10) Name of the invention: Methods for labeling inosine bases, detection methods for detecting inosine bases, sequencing methods for sequencing nucleic acids containing inosine bases, inosine base labeling agents, and kits JST Patent application support system (PC T): S2023-0543-N0 Name of the invention: A Novel Technique to Explore Adenosine Deamination via Inosine Chemical Labeling and Affinity Molecular Purification ■Name of public funding projects utilized: AMED Bridge Research Promotion Project Seeds A (Main) 2022基础研究B(总统)(总裁)2022-2024基础研究B(总统)(总统)2019-2021支持研究活动开始(总统)2018年挑战研究(开发)(共享)(共享)2024-2026
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从组成上看,IDP 代表论坛由以下各机构的代表组成: o 区机构 x 10(由区议员代表) o 市长委员会成员 o 高级管理官员 - 来自 Ndlambe LM 的各个理事会 o 注册的非政府组织/非营利组织(包括任何宗教团体) o 当地旅游组织 o 当地纳税人协会 o 当地商会/论坛 o 教育部 o 卫生部 o 社会发展部 o 交通部 o 农业部 o 水利和林业部 o 经济发展部 o 人类住区 o 半官方组织 o 南非警察局 o 社区发展工作者 o 民间社会:具有合法授权参加 IDP 代表论坛
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i,Md。Zahidul Islam,于1978年12月29日出生于孟加拉国库什蒂亚。我收到了我的学士学位和M.Sc.分别于2000年和2002年分别来自孟加拉国拉杰沙希大学(RU)的应用物理学和电子工程学位。2003年,我在孟加拉国库什蒂亚的伊斯兰大学(IU)信息与传播工程系的学术生涯中开始了学术生涯。2018年6月,我被任命为孟加拉国绿色大学计算机科学与工程系教授,这是我在2020年6月休假期间担任的职位。我的博士研究专注于视觉对象跟踪系统,是在韩国智南国立大学(CNU)的智能图像媒体和界面实验室的Chil-woo Lee教授的监督下在计算机工程系进行的。我被授予我的博士学位。 2011年8月从同一部门出发。此外,我在韩国Suwon的三星高级技术学院(SAIT)的3D Vision Lab完成了研究实习。我的研究兴趣多样,包括计算机视觉,3D对象识别,人类和运动跟踪,跟踪铰接的身体,医学成像以及探索遗传算法和生物信息学的潜力。
模块-3 [8L]序列和序列:序列和序列收敛的基本概念;收敛的测试:比较测试,Cauchy的根测试,D'Alembert的比率测试(这些测试中的语句和相关问题),Rabbe的测试;交替系列;莱布尼兹的测试(仅说明);绝对收敛和条件收敛。模块-4 [10L]几个变量功能的计算:几个变量的功能简介;极限和连续性,部分衍生物,均质函数和Euler定理最多三个变量,链条规则,隐式函数的差异,总差分及其应用,雅各布人最多三个变量最大值,minima;鞍座的鞍点; Lagrange乘数方法及其应用程序;线积分,双重和三个积分的概念。模块-5 [10L]矢量计算:标量变量的向量函数,向量函数的差异,标量和向量点函数,标量点函数的梯度,矢量函数的差异和curl,
b)在不服用丙丙酸酯等抑制剂的患者中,与lamotrigine葡萄糖醛酸糖苷诱导剂的辅助治疗。该剂量团应与苯妥,卡马西平,苯巴酮,苯巴酮,亚比酮和其他已知的药物一起诱导lamotrigine葡萄糖醛酸化(请参阅第4.5节与其他药物的相互作用,与其他药物相互作用),目前正在服用lamotrigine Glucuronation的患者中,并不是服用lamamotrigine diald iSMIGINID iS MIMGIGINE diald lamgrogation lam lam ai Mimtro,该药物均不属于MIMGRIGINE,该药物曾经启用Valproate,the MimniDe dym Mim a一天持续两个星期,然后以两次分配剂量给予100 mg/天两周。剂量应增加到200毫克/天,为第5周的两个分剂量。剂量可能在第6周至300 mg/天增加,但是,达到最佳反应的通常目标剂量为400 mg/day,分为两次分剂量,可以从第7周开始给出。