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 utvecklade ett SLAM-medvetet objektigenkänningssystem som resulterade i en betydligt starkare igenkänningsprestanda jämfört med relaterade tekniker.
Monocular SLAM Supported Object Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}