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基于轻量化HRNet的双目视觉定位与测量

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

轻量化HRNet概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1HRNet结构介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2轻量化HRNet设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3轻量化HRNet的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

双目视觉定位与测量原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1双目视觉基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2三维重建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3定位与测量误差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

基于轻量化HRNet的双目视觉定位算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2特征提取与匹配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.3深度估计与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.4定位结果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

基于轻量化HRNet的双目视觉测量算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.1基于深度信息的测量方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2基于几何关系的测量方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.3测量结果分析与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.2定位实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.2.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.2.2实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.2.3结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.3测量实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.3.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.3.2实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.3.3结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

性能比较与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

7.1与传统方法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

7.2与其他轻量化网络模型的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

7.3存在的问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.内容概述

在本文中，我们将对一种创新的双目视觉定位与测量方法进行深入探讨。该方法的核心在于将轻量化的人力资源网络（HRNet）应用于视觉处理，旨在提升定位的准确性和测量的精确度。本文首先概述了研究