Distributed computer and communication networks: control, computation, communications (DCCN-2019).
Российский университет дружбы народов (РУДН).
2019.
P. 29-36
Восстановление карт глубин изображений, полученных с единственной видеокамеры в реальном времени на платформе NVIDIA JETSON TX2
В статье рассматривается практическое применение искусственных нейронных сетей для восстановления карт глубин изображений, полученных с единственной камеры малой робототехнической системы, в контексте задачи одновременного картирования и локализации по видеопотоку (vision-based Simultaneous Localization and Mapping –vSLAM) в режиме реального времени. Нейронные сети обучены на актуальных коллекциях данных и протестированы на встраиваемом компьютере NVidia Jetson TX2, который благодаря низкому энергопотреблению, малым размерам и особенностям архитектуры позволяет ускорить параллельные вычисления на борту робототехнической системы. Приводятся результаты экспериментов с разными архитектурами нейронных сетей, а также дается описание программных оптимизаций, позволяющих добиться работы алгоритмов восстановления глубины изображений в реальном времени
Authors
Муравьев К.Ф.1
,
Bokovoi A.V.
1,
2
Conference proceedings
Publisher
Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация искусственного интеллекта»
Language
Russian
Pages
29-38
Status
Published
Year
2019
Organizations
- 1 Federal Research Center Computer Science and Control of the Russian Academy of Sciences
- 2 Peoples Friendship University of Russia
Share
Other records
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН).
2019.