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题名平行感知：ACP理论在视觉SLAM技术中的应用
被引量：18
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作者
孟祥冰
王蓉
张梅
王飞跃
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机构
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
青岛智能产业技术研究院平行光学技术创新中心
中国科学院大学计算机与控制学院
国防科学技术大学军事计算实验与平行系统技术研究中心
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出处
《指挥与控制学报》
2017年第4期350-358,共9页
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基金
国家自然科学基金重点项目(61533019,71232006,61233001)
国家自然科学基金(61702519,61309024)
青岛市创业创新领军人才计划(15-10-3-15-(46)-zch)资助
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文摘
在计算机视觉的研究中,同时定位和地图构建(SLAM)是一类极具挑战性的复杂问题.ACP理论为复杂系统建模与调控提出了一条新的有效途径.在提出的平行感知的基本框架及其关键技术中,ACP理论被开创性地引入SLAM算法中.平行感知利用各种人工场景数据和采集到的实际场景数据,通过计算实验进行视觉SLAM模型及参数的训练与评估,然后借助平行执行来在线优化视觉系统,实现对复杂环境的智能感知与理解,最终建立了一个从底层视觉算法到高层决策与分析的全新理论.
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关键词
SLAM
平行感知
ACP
深度学习
平行智能
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Keywords
SLAM, parallel perception, ACE deep learning, parallel intelligence
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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