相比于其他传感器,相机能提供丰富的场景信息,同时在尺寸、重量、功耗及成本上有着巨大的优势,因此被广泛应用于移动机器人领域。
基于视觉的三维环境感知方案,即通过图像序列对环境的三维结构进行估计和重建基于多视角几何的方案,以及当前基于深度学习的方案。
为什么需要基于视觉的三维感知?基于深度图估计的方案有哪些?时序深度图融合如何应用于重建中?为解答上述问题,帮助大家更好的学习,深蓝学院特邀香港科技大学 UAV group博士王凯旋,为我们讲解移动机器人视觉三维感知及重建。
本次公开课将围绕深度图估计、时序深度图融合等技术方案进行讨论,同时根据发展趋势,探讨一些其他的场景表示方案,及这些方案将会如何影响未来的实时三维场景重建技术。
本次课程为免费分享~诚邀大家一起参与!
一、分享嘉宾

王凯旋
香港科技大学 UAV group博士
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博士期间研究机器人实时深度感知与三维重建
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在ICRA和IROS等机器人顶级会议与期刊上发表10余篇论文
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开源多个实时感知项目
二、分享大纲
1. 问题介绍
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为什么需要基于视觉的三维感知
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机器人三维感知的一般流程
2. 深度图估计
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基于多视角几何的传统方案
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基于深度学习的方案
3. 时序深度图融合
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基于 Surfel 的大规模场景重建
4. 未来发展趋势
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Monodepth
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Implicit representation
三、时间及安排方式
直播时间:2021年5月22日 19:00~21:00(北京时间)
方式:在线直播
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移动机器人视觉三维感知与重建技术解析
本次公开课由香港科技大学UAVgroup博士王凯旋主讲,探讨基于视觉的三维环境感知,包括深度图估计的传统多视角几何方案和深度学习方案。还将涉及时序深度图融合在大规模场景重建中的应用,并展望Monodepth和Implicit representation等未来发展趋势。适合对机器人视觉感知技术感兴趣的学员参加。
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