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动态光流跟踪VSLAM方法
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。
reoi-vsla-readvertised.pdf
利比里亚金融部门主要由银行和NBFI组成。它由九家商业银行（包括商业银行内的小额信贷部门）和各种非银行金融机构（NBFIS）组成，包括12个农村社区财务机构（RCFIS），少于五个非销售的微局限机构（MFIS）（MFIS）（MFIS），MFIS（MFIS），两个存款范围的微型机构（两个借入微型企业），大约150个贷款（MDIS）。协会（VSLAS），一家财务公司，两个移动货币运营商和19家保险公司。在利比里亚，非银行金融机构（NBFI），例如乡村储蓄和贷款协会（VSLAS）在提供金融服务和促进经济发展方面起着至关重要的作用，尤其是在利比里亚农村地区。但是，需要对整个利比里亚的VSLA进行全面评估和映射，以了解其地位，挑战和潜在的改进领域。此外，有必要开发VSLAS及其成员的综合数据库，以及建立这些关联的基线信息和地理位置。此外，通过与VSLA成员和其他利益相关者进行参与会议，包括在该空间中运行的非政府组织，将收集到的积分，这将有助于为利比里亚中央银行（CBL）的VSLAS的运营，管理，管理，监管和监督的新框架开发。
乡村储蓄贷款协会 (VSLA) 影响研究...
评估将采用定性和定量研究方法，为 VSLA 干预措施创建更全面、更稳健的评估结构，提供更严格、更具背景的见解，以及对 VSLA 对粮食安全和营养影响的更广泛理解。通过增强调查结果的有效性并捕捉 VSLA 计划在目标社区中引起的社会和经济变化的复杂性，评估将受益于这种综合方法。定性方法 VSLA 评估将主要通过定性方法进行，这种方法可以更深入地了解 VSLA 干预措施的效果，确保以参与者为中心，并能够发现预期和非预期结果。在定性方法下，将使用以下方法：