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视觉与机器人

多模态信息融合

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。

2026-01-15 至 2026-01-15 共收录 2 信号源:cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 融合架构与评测 2 篇

2512.11354 2026-01-15 cs.CV 79%

A Multi-Mode Structured Light 3D Imaging System with Multi-Source Information Fusion for Underwater Pipeline Detection

一种基于多源信息融合的多模式结构光3D成像系统用于水下管道检测

Qinghan Hu, Haijiang Zhu, Na Sun, Lei Chen, Zhengqiang Fan, Zhiqing Li

机构 * College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China(信息科学与技术学院,北京化工大学,中国北京100029) Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China(机械工程系,清华大学,中国北京100084) Guoneng Zhishen Control Technology Co., Ltd., Beijing 102211, China(国能智深控制技术有限公司,中国北京102211) College of Intelligent Science and Engineering, Beijing University of Agriculture, Beijing 102206, China(智能科学与工程学院,北京农业大学,中国北京102206)

专题命中 融合架构与评测 :information fusion(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于多源信息融合的多模式结构光3D成像系统,用于水下管道检测,通过改进的校正方法和融合策略提升检测精度与鲁棒性。

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2601.09078 2026-01-15 cs.CV 57%

Exploring Reliable Spatiotemporal Dependencies for Efficient Visual Tracking

探索可靠的空间时间依赖性以实现高效的视觉跟踪

Junze Shi, Yang Yu, Jian Shi, Haibo Luo

专题命中 融合架构与评测 :information fusion(abstract);分类 cs.CV

AI总结 STDTrack通过引入可靠的时空依赖性,提升轻量级视觉跟踪的效率和性能,在多个基准测试中取得最佳结果。

Comments 8 pages, 6 figures

Journal ref AAAI2026

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