Multi-Sensor Fusion based Robust Row Following for Compact Agricultural Robots
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title);分类 cs.RO
Journal ref Field Robotics 2 2022 1291 1319
视觉与机器人
面向图像、视频、多传感器和跨模态感知的信息融合,包括 Image Fusion、红外可见光、遥感、医学影像、LiDAR/雷达/相机和音视频融合。
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title);分类 cs.RO
Journal ref Field Robotics 2 2022 1291 1319
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title);分类 cs.RO
Comments Accepted by RA-L with ICRA 2022 option
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title);分类 eess.SP
Comments Advances in Mass Data Analysis of Images and Signals in Artificial Intelligence and Pattern Recognition 15th International Conference, MDA 2020 Amsterdam, The Netherlands, July 20-21, 2020. http://www.ibai-publishing.org/html/proceedings_2020/pdf/proceedings_book_MDA-AI&PR_2020.pdf
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title);分类 cs.CV
Comments CVPR 2019
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title);分类 cs.RO
Comments 8 pages, 7 figures
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title);分类 cs.CV
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title);分类 cs.CV
Comments PhD Thesis, Tel Aviv Univ, 2008
DGFusion:基于深度的传感器融合用于鲁棒的语义感知
机构 * Computer Vision Laboratory, ETH Zurich(计算机视觉实验室,苏黎世联邦理工学院)
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);multimodal fusion(abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 DGFusion通过整合深度信息提升多模态传感器融合,实现自动驾驶中的鲁棒语义感知。
Comments Code and models are available at https://github.com/timbroed/DGFusion
机构 * Duke University(杜克大学) ; Research Triangle High School(研究三角高中) ; North Carolina School of Science and Mathematics(北卡罗来纳科学与数学高中)
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);multimodal fusion(abstract);分类 eess.SP、cs.RO
Comments 4 pages, 5 figures
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);multimodal fusion(abstract);分类 eess.IV、eess.SP
Comments 8 pages, 10 figures. This paper has been accepted to be published in the proceedings of IDETC-CIE 2023
专题命中 机器人多传感器融合 :multimodal fusion(title);sensor fusion(abstract);multi-sensor fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.SP
Comments 9 pages, 7 figures, submitted to IET Wireless Sensor Systems
用于球载望远镜精引导及毫角秒级姿态估计的多传感器融合技术
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title)
AI总结 本研究针对球载望远镜的滚动泄漏问题,基于SuperBIT飞行数据开发仿真框架,对比单星与多星引导架构,发现多星估计可显著降低滚动引发的图像运动,为GigaBIT的多星精引导架构研究提供支撑。
Comments 21 pages, 10 figures, SPIE Astronomical Telescopes + Instrumentation 2026
分布式多传感器融合使用广义多伯努利密度
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title)
AI总结 本文提出基于广义多伯努利密度的分布式多目标跟踪方法,通过第二阶近似改进GCI融合,验证了其在多静态雷达系统中的有效性。
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title)
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title)
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);multi-sensor fusion(title)
记忆增强的LSTM自编码器用于基于IMU传感器融合的无监督活动识别
机构 * Faculty of Biomedical Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)(生物医学工程学院,阿米尔卡比尔技术大学(德黑兰理工大学))
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);multi-sensor fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出一种完全无监督的时空特征融合框架,使用记忆增强自编码器,通过短时间窗口的多传感器IMU数据增强活动表示,在DaLiAc和PAMAP2上分别达到96.6%和98.4%的准确率,超越监督和无监督方法。
专题命中 机器人多传感器融合 :multi-modal fusion(title);sensor fusion(abstract);multi-sensor fusion(abstract);分类 cs.CV
Comments Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2026
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);multimodal fusion(abstract);分类 eess.SP
Comments Under review for Nature Scientific Reports
专题命中 机器人多传感器融合 :multimodal fusion(title,abstract);sensor fusion(abstract);分类 cs.CV
Comments IEEE Robotics and Automation Letters, The source code is publicly available at: https://github.com/timbroed/CAFuser
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);radar camera fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV、eess.SP
Comments Accepted by IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2024)
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);multi-sensor fusion(abstract);分类 eess.SP
专题命中 机器人多传感器融合 :information fusion(title,abstract);multimodal fusion(abstract);分类 cs.MM
Comments Accepted by IEEE Transactions on Affective Computing
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);multi-sensor fusion(abstract);分类 eess.SP
Journal ref 2021
机构 * aThe State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China [1ex] bSchool of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, China [1ex] cSchool of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts ; Telecommunications, China [1ex] dKey Laboratory of Computing Power Network ; Shandong Computer Science Center, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), China [1ex] e Shandong Provincial Key Laboratory of Computing Power Internet ; Service Computing, Shandong Fundamental Research Center for Computer Science, China
专题命中 机器人多传感器融合 :multimodal fusion(title,abstract);information fusion(comments,journal_ref);分类 cs.CV、cs.RO
Comments 27 pages, 11 figures. Accepted to Information Fusion. Final journal version: volume 126 (Part B), February 2026
Journal ref Information Fusion, 126 (Part B), February 2026, 103652
机构 * Cyrion Labs(塞里昂实验室)
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO、cs.MM
Comments Accepted at IEEE/CVF Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops 2025 (CVPRW)
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);multi-modal fusion(abstract)
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);分类 cs.CV、eess.IV、eess.SP
基于OSINT辅助异质传感器融合的贝叶斯目标分类证据层级
机构 * Center for Digital Safety & Security, Austrian Institute of Technology GmbH (AIT)(数字安全与安全研究所,奥地利技术研究院(AIT))
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出了一种基于OSINT辅助的异质传感器融合方法,通过建立新的证据层级模型,结合上下文信息和领域知识,提升对CBRNE威胁的分类准确率,实验结果表明该方法在抗干扰和先验不匹配方面具有优势,分类准确率高达95%。
Comments 6 pages, 1 figure; \c{opyright} 2026 IEEE. Accepted for the 2026 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration (MFI 2026)
专题命中 机器人多传感器融合 :sensor fusion(title);hybrid fusion(abstract);information fusion(comments,journal_ref);分类 eess.SP
Comments Submitted to Information Fusion, Elsevier
Journal ref Information Fusion Elsevier 2023