BriefGPT - AI 论文速递

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基于视觉的静态地图元素标注方法

CAMA 是一个无需 LiDAR 输入的视觉为中心的方法,能够生成高质量的静态地图元素的三维标注,并且在所有周围相机上具有高度的重投影精度并且在整个序列中具有时空连续性。

本文介绍了一种使用消费级配件构建具有语义含义的精确高清三维地图的系统的制图组件。该系统能够实现实时交通标志和车道的三角测量,并具有离线标志/车道聚类和离线多次行程的 Bundle Adjustment。

Bundle Adjustment 三角测量 消费级配件 离线标志/车道聚类 精确高清三维地图

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