Zobrazeno 1 - 10
of 110
pro vyhledávání: '"Mashohor, Syamsiah"'
The ability of accurate depth prediction by a convolutional neural network (CNN) is a major challenge for its wide use in practical visual simultaneous localization and mapping (SLAM) applications, such as enhanced camera tracking and dense mapping.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.04096
In this paper, we propose a dense monocular SLAM system, named DeepRelativeFusion, that is capable to recover a globally consistent 3D structure. To this end, we use a visual SLAM algorithm to reliably recover the camera poses and semi-dense depth ma
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.04047
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Reliable feature correspondence between frames is a critical step in visual odometry (VO) and visual simultaneous localization and mapping (V-SLAM) algorithms. In comparison with existing VO and V-SLAM algorithms, semi-direct visual odometry (SVO) ha
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1810.01011
Autor:
Waeleh, Nazreen, Saripan, M. Iqbal, Musarudin, Marianie, Ahmad Saad, Fathinul Fikri, Mashohor, Syamsiah, Hashim, Suhairul
Publikováno v:
In Applied Radiation and Isotopes November 2022 189
Autor:
Mashohor, Syamsiah
In high and medium production lines, conveyor belts are usually employed to speed up the manufacturing process. Therefore, placing a Printed Circuit Board (PCB) on a conveyor belt in high precision for visual inspection is very tedious and costly wit
Externí odkaz:
http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.657402
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Yusof, Umi Kalsom Mohamad, Mashohor, Syamsiah, Hanafi, Marsyita, Noor, Sabariah Md, Zainal, Norsafina
Publikováno v:
Pertanika Journal of Science & Technology; Aug2023, Vol. 31 Issue 5, p2161-2176, 16p
Publikováno v:
In Procedia - Social and Behavioral Sciences 6 November 2013 97:580-586