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机器人视觉应用中，手眼标定是一个非常基础且关键的问题。简单来说手眼标定的目的就是获取机器人坐标系和相机坐标系的关系，最后将视觉识别的结果转移到机器人坐标系下。手眼标定行业内分为两种形式，根据相机固定的地方不同，如果相机和机器人末端固定在一起，就称之为“眼在手”（eye inhand），如果相机固定在机器人外面的底座上，则称之为“眼在外”（eye to hand）。在eye in hand关系下，两次运动，机器人底座和标定板的关系始终不变。求解的量为相机和机器人末端坐标系的位姿关系。在eye to hand关系下，两次运动，机器人末端和标定板的位姿关系始终不变。求解的量为相机和机器人底座坐标系之 ...
括自动驾驶、机器人视觉、医学成像和遥感。尽管光学编码器-电子解码器解释为端到端相机设计提供了直观的动机，但它并不是深度光学成像方法中使用的相机的唯yi解释。我们还可以将光学器件的工作原理解释为一种计算，即作为预处理或协处理器与处理记录数据的电子平台一起工作。通过这种解释，我们可以尝试通过让光学器件完成尽可能多的工作来优化计算成像系统的延迟和功率要求。zui近的研究表明，这种解释允许在光学中实现深度网络的单个卷积层、全连接层或其它参数化层。在光学中实现神经网络或其它AI算法的一部分具有改进系统延迟、内存使用、电源效率、对噪声或其它测量退化的鲁棒性以及手头任务的准确性的变革潜力。然而，为计算机视觉 ...
遥感、国防、机器人视觉和自动驾驶等领域。通常，使用一个光源(如激光)不直接照射目标场景，而是通过一个中介面将光反射到目标场景上，目标场景将光反射到中介面，再由中介面反射到传感器上。传感器捕捉到由中介面反射回的场景信息，并将它们记录为二维图像(或瞬态)的时间分辨序列，通过计算的方法重建出场景图像。除了基于瞬态的成像外，其它NLOS成像模式还包括基于散斑或非相干强度测量以及被动传感和声学成像技术的成像模式。基于瞬态的 NLOS 成像，其隐藏的NLOS场景通常被渲染为空间的三维反照率体积，或物体曲面的集合。在体积反照率模型中，目标是估计场景体素的反照率值，而在曲面重建模型中，人们通过估计曲面法线来更 ...
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