DynSLAM
Masterarbeit über gleichzeitige Lokalisierung und Kartierung in dynamischen Umgebungen. Rekonstruiert separat sowohl die statische Umgebung als auch die dynamischen Objekte daraus, wie Autos.
Rekonstruieren Sie sowohl statische als auch bewegte Objekte in Echtzeit aus Videoeingaben zur Kartierung von Umgebungen.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarMasterarbeit über gleichzeitige Lokalisierung und Kartierung in dynamischen Umgebungen. Rekonstruiert separat sowohl die statische Umgebung als auch die dynamischen Objekte daraus, wie Autos.
DynSLAM hat 576 Sterne auf GitHub. Es wurde 178-mal geforkt. DynSLAM ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2017 aktiv entwickelt. DynSLAM ist unter der BSD-3-Clause-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: autonomous-vehicles, computer-vision, deep-learning, dense.
Was ist DynSLAM?
Masterarbeit über gleichzeitige Lokalisierung und Kartierung in dynamischen Umgebungen. Rekonstruiert separat sowohl die statische Umgebung als auch die dynamischen Objekte daraus, wie Autos.
Ist DynSLAM Open Source?
DynSLAM ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der BSD-3-Clause-Lizenz veröffentlicht.
Ist DynSLAM kostenlos?
Ja. DynSLAM ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht DynSLAM?
DynSLAM ist unter der BSD-3-Clause-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist DynSLAM geschrieben?
DynSLAM ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
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[](https://olud.ai/project/andreibarsan-dynslam.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.