2019年为5G通信商用元年,随着5G系统的开启,研究人员开始对下一代即第六代移动通信系统(the 6th Generation Mobile Communication System,6G)进行研究。文本探讨了6G通信系统的需求和场景,用4个关键词概括6G愿景:智慧通信、深度认知、...
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2019年为5G通信商用元年,随着5G系统的开启,研究人员开始对下一代即第六代移动通信系统(the 6th Generation Mobile Communication System,6G)进行研究。文本探讨了6G通信系统的需求和场景,用4个关键词概括6G愿景:智慧通信、深度认知、全息体验、泛在连接;分析了6G系统面临的技术挑战:超高峰值速率、超海量接入、超高能耗、超广泛在通信网络;论述了6G系统支撑理论(空间信息论、压缩感知、人工智能)和潜在关键技术(太赫兹通信、可见光通信、非正交多址接入技术、超大规模天线技术、频谱认知技术、个性化的极化码技术、新电池与无线能量传输、定位技术)。文本探讨了6G系统的研究现状、需求分析、应用场景、技术挑战、支撑理论和关键技术,构建6G系统的技术框架,为后续开展6G系统研究提供一些指导和建议。
针对双目视觉定位中对物体类别与距离远近判定的实际需求,提出了一种结合实例分割与特征点匹配的定位方法,准确地实现了目标的识别和定位。该方法通过Mask Region with Convolution Neural Network Feature(Mask R-CNN)对双目相机采集...
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针对双目视觉定位中对物体类别与距离远近判定的实际需求,提出了一种结合实例分割与特征点匹配的定位方法,准确地实现了目标的识别和定位。该方法通过Mask Region with Convolution Neural Network Feature(Mask R-CNN)对双目相机采集到的左图像特进行目标检测和分割,采用SURF算法提取分割区域的特征点并与右图特征点进行匹配得到视差,利用双目视差测距原理计算出目标相对于摄像头的位置。同时,针对相机自身标定误差造成在远距离情况下目标定位误差逐渐变大的问题,采用了最小二乘法对视差进行拟合。实验结果表明,该方法不仅能够精准实现目标识别,而且与未经拟合处理结果相比,平均误差值由0.183 m降低到0.106 m,定位精度得到了显著提高。
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