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一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物足迹 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两个核线图像中都无法清晰地检测到建筑物轮廓的情况下。此外，尽管影像匹配提供了表示建筑物高度的 DSM，但从该 DSM 中提取的建筑物大小和形状通常
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
开发用于海洋环境定量视觉建模的低成本立体成像系统
该论文由罗德岛大学带给您。已被DigitalCommons@URI的授权管理员纳入Open Access Master的论文。有关更多信息，请联系DigitalCommons-group@uri.edu。要允许重复使用受版权的内容，请直接与作者联系。
电视学和立体声EEG提供了不同的大脑连接度量：网络模型的影响
隶属关系：1宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学生物工程系，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州2 2号神经工程与治疗学中心，宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学，19104年，宾夕法尼亚大学3月3日，宾夕法尼亚州医院宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学的信息学，19104年5月5日，宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学成像与可视化中心的统计数据，19104年6月6日，6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州。费城，宾夕法尼亚州，19104年8月8日，宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学癫痫中心，宾夕法尼亚州费城大学医院宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学精神病学，19104 12
皮层脑电图和立体脑电图提供了大脑连通性的不同测量方法：对网络模型的影响
附属机构：1 宾夕法尼亚大学生物工程系，宾夕法尼亚州费城，19104 2 宾夕法尼亚大学神经工程与治疗学中心，宾夕法尼亚州费城，19104 3 宾夕法尼亚大学医院放射科，宾夕法尼亚州费城，19104 4 宾夕法尼亚大学生物统计学、流行病学与信息学系，宾夕法尼亚州费城，19104 5 宾夕法尼亚大学成像与可视化中心统计，宾夕法尼亚州费城，19104 6 宾夕法尼亚大学临床流行病学与生物统计学中心，宾夕法尼亚州费城，19104 7 宾夕法尼亚大学医院神经外科系，宾夕法尼亚州费城，19104 8 宾夕法尼亚大学医院宾夕法尼亚癫痫中心神经内科，宾夕法尼亚州费城，19104 美国 9 宾夕法尼亚大学电气与系统工程系，宾夕法尼亚州费城，19104 10 宾夕法尼亚大学物理与天文学系，宾夕法尼亚州费城，19104 11 宾夕法尼亚大学精神病学系，宾夕法尼亚州费城，19104 12 圣达菲研究所，新墨西哥州圣达菲，87501
半球视网膜由等离子光电子复制器模拟，并具有全光调制的神经形态立体视觉
双眼立体视觉依赖于两个半球视网膜之间的成像差异，这对于在三维环境中获取图像信息至关重要。因此，与生物眼的结构和功能相似性的视网膜形态电子始终非常需要发展立体视觉感知系统。在这项工作中，开发了基于Ag-Tio 2纳米簇/藻酸钠纤维的半球光电磁带阵列，以实现双眼立体视觉。由等离子热效应引起的全光调制和Ag-Tio 2纳米群体中的光激发，以实现像素内图像传感和存储。广泛的视野（FOV）和空间角度检测是由于设备的排列和半球形几何形状的入射角依赖性特征而在实验上证明的。此外，通过构造两个视网膜形态的恢复阵列，已经实现了基于双眼差异的深度感知和运动检测。这项工作中证明的结果提供了一种有希望的策略，以开发全面控制的回忆录，并促进具有传感器内架构的双眼视觉系统的未来发展。
BQ25798 I2C受控，1至4个电池，5-A降压电池充电器，带有双输入选择器，太阳能电池板的MPPT和快速备份模式数据表（Rev. b）
Ti的可扩展MSPM0 MCU投资组合具有ARM®Cortex®-M0+核心。最大CPU速度为32 MHz的低成本家族具有32位结构，可提高MCU的处理能力。从1.62 V到3.6 V的宽操作电压允许在低压和低功率应用中使用。高压检测需要 5-V耐受I/O销。 在较长的电池寿命中，MSPM0具有多种低功率模式，可在TWS应用中节省电池能量。 待机模式的消耗小于1 µA。 16针MCU的最小包装是一个3毫米×3毫米QFN，具有4KB至64KB闪存，并具有销钉对针替换选项。 集成了一个12位的快速SAR ADC，最高为4-MSPS样本率。 14位分辨率通过高精度的高度采样技术支持，以量表算法的高精度。 可以使用UART，I2C和SPI等各种外围通信界面。5-V耐受I/O销。在较长的电池寿命中，MSPM0具有多种低功率模式，可在TWS应用中节省电池能量。待机模式的消耗小于1 µA。16针MCU的最小包装是一个3毫米×3毫米QFN，具有4KB至64KB闪存，并具有销钉对针替换选项。集成了一个12位的快速SAR ADC，最高为4-MSPS样本率。14位分辨率通过高精度的高度采样技术支持，以量表算法的高精度。可以使用UART，I2C和SPI等各种外围通信界面。
ROV的高级水下测量系统：整合声纳和立体声愿景，以增强海底基础设施维护
摘要：在海洋工程领域和海底结构的维护领域中，准确的下距离定量起着至关重要的作用。然而，由于向后散射和特征降解，这种测量的精度通常在水下环境中受到损害，从而对视觉技术的准确性产生不利影响。在应对这一挑战时，我们的研究引入了一种开创性的水下对象测量方法，将图像声纳与立体声视觉结合起来。这种方法旨在用声纳数据来补充水下视觉特征检测的差距，同时利用Sonar的距离信息进行增强的视觉匹配。我们的方法论将声纳数据无缝地集成到立体声视觉中使用的半全球块匹配（SGBM）算法中。这种集成涉及引入一个新型的基于声纳的成本术语并完善成本汇总过程，从而提高了深度估计的精度，并丰富了深度图内的纹理细节。这代表了对现有方法的实质性增强，尤其是在针对亚偏度环境下量身定制的深度图的质地增强中。通过广泛的比较分析，我们的方法表明，测量误差大大减少了1.6％，在挑战水下场景方面表现出了巨大的希望。我们算法在生成详细的深度图中的适应性和准确性使其与水下基础设施维护，勘探和检查特别相关。
s $^{3} $ M-net：语义细分的联合学习和自动驾驶的立体声匹配
摘要 - 语义分割和立体声匹配是用于自动驾驶的3D环境感知系统的两个基本组成部分。然而，传统方法通常独立解决这两个问题，并采用每个任务的单独模型。这种方法在现实情况下构成了实际限制，尤其是当计算资源稀缺或实时绩效是必须的。因此，在本文中，我们介绍了S 3 M-NET，这是一个新型的联合学习框架，旨在同时执行语义分割和立体声匹配。特别是S 3 M-NET共享从这两个任务之间从RGB图像中提取的功能，从而提高了整体场景理解能力。使用特征融合适应（FFA）模块实现此功能共享程序，该模块有效地将共享特征转换为语义空间，然后将它们与编码的差异功能融合在一起。整个联合学习框架是通过最大程度地减少新颖的语义一致性引导（SCG）损失来训练的，该损失强调了这两个任务的结构一致性。与其他最先进的单个任务网络相比，在VKITTI2和KITTI数据集上进行的广泛实验结果揭示了我们提出的联合学习框架的有效性及其优越的性能。我们的项目网页可在mias.group/s3m-net上访问。