当前,随着教育数字化战略行动深入推进,高等教育迫切需要进行深层次变革。高校教学实验室作为安全监管的重要领域,应探索运用数智技术在安全责任体系构建、实验项目风险评估、安全队伍建设、安全知识培训、安全设施配备等方面进行变革升级,塑造“智能+”安全管理新生态。在调研高校教学实验室安全管理现状的基础上,分析了部分高校运用数智技术加强安全管理的实践案例,并对数智技术未来在实验室安全管理方面的研究和发展趋势进行了展望,如人工智能技术深度新应用、实验室安全管理运行新体制、AI for Science赋能带来的技术安全新风险、数字伦理与隐私问题等。
回环检测又被称为位置识别,是“同步定位与建图”(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)系统中根据图像间的相似度判断运动轨迹是否经过重复地点(即存在回环)的功能,起到阶段性消除累积误差的作用。聚焦于视觉SLAM系统这一特定...
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回环检测又被称为位置识别,是“同步定位与建图”(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)系统中根据图像间的相似度判断运动轨迹是否经过重复地点(即存在回环)的功能,起到阶段性消除累积误差的作用。聚焦于视觉SLAM系统这一特定主题下的回环检测主题进行研究,概述了SLAM系统的基本功能与基本组成,分析了视觉SLAM系统中回环检测的原理与工作流程、前置问题、评测指标。剖析了回环检测发展过程中产生的系列方法,归类了视觉SLAM系统中回环检测存在的两类算法——基于词袋模型的回环检测算法和基于深度学习的回环检测算法,并对这两类算法的原理及优缺点进行了深入分析与总结。分析表明,基于词袋模型的回环检测算法因其在实时性上的优势仍处于主流,基于深度学习的回环检测算法具有较好的准确率和鲁棒性,但受限于设备对计算资源的分配,这一类做法如何应用于注重实时性的视觉SLAM系统仍是亟待解决的问题。最后,对回环检测面临的挑战和存在的问题进行了分析与展望。
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