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J-GLOBAL ID：201702270522195263   整理番号：17A0170080

スパースと稠密なVSLAMの研究の進展【JST・京大機械翻訳】

The Sparse and Dense VSLAM: A Survey

著者 (4件)： Lin Huican (Department of Control Engineering, Academy of Armored Forces Engineering) ,  L UE Qiang (Department of Control Engineering, Academy of Armored Forces Engineering) ,  Zhang Yang (Department of Control Engineering, Academy of Armored Forces Engineering) ,  Ma Jianye (Department of Control Engineering, Academy of Armored Forces Engineering)
資料名： Jiqiren  (Jiqiren)
巻： 38  号： 5  ページ： 621-631  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2055A  ISSN： 1002-0446  CODEN： JIQIER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,視覚的同時位置決めと地図構築(VSLAM)について,スパース性と高密度の両方の観点から要約し,それぞれのキー技術と最新の研究進展を強調し,異なる方法の利点と欠点を比較した。本論文では,深の分野における深さ学習技術の研究進展を紹介し,それらの相互作用の結合モードについて議論した。最後に,本論文は,実時間VSLAMの将来の研究方向を予測した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  学習 ,  *位置決め ,  相互作用
準シソーラス用語： 実時間 ,  結合モード ,  高密度 ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： computer vision ,  simultaneous localization and mapping ,  feature alignment ,  direct registration ,  graph optimization ,  deep learning

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 研究 ,  進展