【专题】关于Kinect技术的论文

最新推荐文章于 2022-06-09 12:40:17 发布
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本文提供了一系列与Kinect相关的研究资料链接，包括论文和教材等，旨在帮助开发者更好地完成涉及Kinect项目的开发工作。同时，还分享了一段关于从深度传感器进行人体姿态估计的视频。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

机器人前沿技术：引领智能社会新发展
AI天才研究院
06-03 799
本文旨在全面介绍机器人技术的最新进展，重点探讨人工智能与机器人技术的融合创新。内容涵盖机器人感知、决策、执行三大核心系统的技术原理，以及这些技术在各个领域的实际应用案例。文章首先介绍机器人技术的基本概念和发展现状，然后深入分析核心技术原理，包括感知、决策和执行系统。接着通过实际案例展示技术应用，最后讨论未来发展趋势和挑战。自主系统(Autonomous System)：能够在没有人类直接干预的情况下感知环境、做出决策并执行任务的系统。：同步定位与地图构建技术，使机器人能够在未知环境中导航。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】SLAM技术详解
最新发布
qq_36130719的博客
10-09 1754
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)同步定位与地图构建,一种同时实现设备自身定位和环境地图构建的技术。原理是使用相机、激光雷达、惯性测量单元等传感器，来收集环境信息，然后用算法将这些信息融合起来，以确定设备在未知环境中的位置，并构建一张环境地图。用眼睛观察周围地标如建筑、大树、花坛等，并记住他们的特征（特征提取）在自己的脑海中，根据双目获得的信息，把特征地标在三维地图中重建出来（三维重建）
Kinect的论文
09-04
Kinect的近期论文，Kinect近期国际会议的论文
关于kinect的一些论文
04-26
关于kinect的一些论文，来自知网，希望能够帮到大家
Kinect测量论文收集（含kinect应用开发实战全书）
12-02
包含kinect实现测量的相关论文；1.基于Kinect的机械臂目标抓取-韩峥--.pdf 2.基于Kinect的人体三维重建与尺寸测量_朱江涛--.caj 3.基于Kinect的三维点云数据处理_陈聪梅.caj 4.基于Kinect的三维人体建模与测量的研究_宋诗超.caj 5.基于Kinect的虚拟试衣系统的设计与实现_胡焰.caj 6.基于Kinect的运动目标跟踪与三维测量_谭艳.pdf 7.基于Kinect深度传感器的三维重建技术应用研究_叶日藏.caj 8.面向KinectRGB_D图像的目标尺寸测量方法_赵超--.pdf 9 融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法.pdf 10.融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法.pdf 11.kinect应用开发实战（全书）.pdf
关于Kinect的近期在国际会议上的论文（多篇经典）
03-11
本人收集了近期关于Kinect在国际会议上的优秀论文，其中有多篇IEEE的经典文献，希望对大家有所启发！
kinect fusion 论文
xu19950525的博客
08-24 316
kinect fusion参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35894630 tsdf参考：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_27990891/article/details/83352466 https://zhuanlan.zhihu.com/p/45292978 https://blog.youkuaiyun.com/qq_39732684/article/details/105294993 截断符号比较：https://blog.csdn.n.
自然人机交互新进展专题前言.pdf
12-16
论文“一种无标记的身体与面部运动同步捕获方法”，提出了通过 Kinect 深度相机和长焦彩色相机同步捕获身体与面部运动的方法。通过利用在深度图像和彩色图像之间的对应关系，实现了身体与面部运动的同步捕获。
必读论文 | 云机器人必读论文10篇
Arnetminer的博客
05-22 1139
云机器人（Cloud Robotics）是云计算和机器人的交叉学科并且是机器人领域的一个重大热点新方向，它运用云计算的强大运算和存储能力，给机器人提供一个更智能的“大脑”，在增强单个机器人的能力，执行提供复杂功能任务和服务的同时，还可以支持分布在世界各地、具有不同能力的机器人高效开展合作，共享信息资源，从而完成更大、更复杂的任务，并在根本上改变传统机器人过分依赖手工编程的局限性。 近年来，云机器人被视为突破机器人大规模应用技术瓶颈的一种新的重要手段，以及被视为是实施“智能制造2025”行动、推动我国迈.
剖析虚幻渲染体系（15）- XR专题
虚幻私塾
06-09 3619
目录* 15.1 本篇概述 + 15.1.1 本篇内容 + 15.1.2 XR概念 - 15.1.2.1 VR - 15.1.2.2 AR - 15.1.2.3 MR - 15.1.2.4 XR + 15.1.3 XR综述 + 15.1.4 XR生态 + 15.1.5 XR应用虚拟现实（VR）因伊万·萨瑟兰（Ivan Sutherland）在20世纪60年代的工作而广受赞誉。在过去的50年里，虚拟现实技术的普及程度上下波动。特别是，近年来，虚拟现实在虚拟现实及其对应产品增强现实（AR）方面的投资吸引了许多科
KinectFusion算法论文
04-12
KinectFusion是微软研究院的一个项目，研究用Kinect来实时地重构3D表面，最终用于人机交互，目前由PCL开发团队开发
kinect体感书中英文对照
06-19
对大家研究kinect体感交互很有帮助，尤其是里面的手势识别以及深度图提取，希望对大家有帮助
论文养成记-kinect2.0学习笔记
crl0303的专栏
12-16 537
最开始拿到的kinect 1.0XBOX for 360,从驱动安装，SDK下载环境搭建都还容易。接着研究kinect2.0，脑袋大了，环境要求好高呀，win8系统，USB3.0接口，i7处理器，主频高，双核的电脑，哭了。寻遍三个实验室，找到菜同学电脑，在上面装了双系统~终于有的可以开发了，欣喜若狂~ 好容易驱动安装好，官网例程能运行，想着下载下来代码研究一下吧，尼玛，vs2010打开出错，说我
kinectfusion解析_KinectFusion 论文解析
weixin_39662594的博客
12-21 297
地位和特点1、RGB-D 重建的开山之作，首次实现实时稠密的三维重建2、通过融合序列图像重建三维重建，如果显卡满足要求重建的帧率可以跟得上 Kinect 相机的帧率(30Hz)。3、通过当前帧和模型投影获取的图像之间计算位姿，相当于通过当前帧和上一帧之间计算位姿要更加准确。重建流程图 重建流程如上图所示：a) 读入的深度图像转换为三维点云并且计算每一点的法向量；b) 计算得到的带有法向量的点云...
[论文]基于Kinect的实时人脸识别系统
延陵小明
05-10 6355
转自自己的博客 http://52coding.com/kinect-face-recognition-papper
本科毕设论文——基于Kinect的拖拉机防撞系统
weixin_33842304的博客
12-21 1208
基于Kinect的拖拉机防撞系统电子信息科学与技术专业学生 sukeysun 摘要：随着智能车辆技术的发展，智能导航定位和实时车载监控等技术被更多的应用到日常生活照。在农业领域上，车辆自主感知道路环境并制定实时避障策略还存在不足，特别是在农田，因为人员高强度劳动和环境复杂等因素，智能拖拉机自动驾驶对田间劳动人员造成一定的安全隐患本文针对田间行驶的拖拉机，提出了一个基于低成本Kinect2.0 ...
关于kinect v2性能分析的一些论文
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jiaojialulu的专栏
10-19 1万+
PERFORMANCE EVALUATION OF THE 1ST AND 2ND GENERATION KINECT FOR MULTIMEDIA APPLICATIONS首先介绍了两代kinect，并简要说明了它们的工作原理。最后通过实验从光照、工作距离还有在应用上（三维重建、人体追踪）比较了两代kinect的性能。 FIRST EXPERIENCES WITH KINECT V2 SENSO
论文阅读：Kinect-Based Substation Operation and Maintenance Action Recognition Method
duoduohair的博客
11-10 2331
摘要 变电站动作识别方法，自己建立的数据集，使用混合特征与cart算法，识别率达到98%。 实现 用Kinect2提取骨骼深度信息（？是否可以理解为提取骨骼三维坐标），转换成世界坐标，提取人体骨关节角度和关节点的归一化距离特征，建立数据集。使用了CART算法、KNN分类算法和BP神经网络三种方法。 获取数据：深度相机获取的深度图像素范围为(424×512)，深度数据范围为0.5-4.5m，深度数据[u,v,d]表示像素点(u,v)处的16位深度数据。（个人看法：与我使用的kinect dk相机通过SDK得到
最新Kinect技术研究论文汇总
由于给定的文件信息是一个压缩包的描述，具体细节不详，以下知识点假设以Kinect技术为研究主题的学术论文会涉及的内容。 1. **深度传感技术**: Kinect使用红外激光进行空间扫描，创建深度图像。了解其工作原理对于...
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