Abstract-I detta arbete utvecklar vi ett monocular SLAMaware objektigenkänningssystem som kan uppnå betydligt starkare igenkänningsprestanda, jämfört med klassiska objektigenkänningssystem som fungerar på ram-för-ram-basis. Genom att införliva flera nyckelidéer, inklusive förslag på flervyobjekt och effektiva funktionskodningsmetoder, kan vårt föreslagna system detektera och på ett robust sätt känna igen objekt i sin omgivning med hjälp av en enda RGB-kamera på nära håll. Genom experiment, illustrerar vi nyttan av att använda ett sådant system för att effektivt upptäcka och känna igen objekt, införliva flera objekt synvinkel upptäckter i en enhetlig förutsägelse hypotes. Det föreslagna igenkänningssystemets prestanda utvärderas på UW RGB-D Dataset, vilket visar en stark igenkänningsprestanda och skalbar körtid jämfört med de nuvarande toppmoderna igenkänningssystemen.
REF presenterar ett robotiserat igenkänningssystem som innehåller flera visningsobjektförslag och effektiva funktionskodningsmetoder för att lösa ett liknande problem.
Monocular SLAM Supported Object Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}