基于深度学习的多视角三维重建算法研究

作为计算机视觉领域研究的重要方向,近年来,三维重建技术广泛应用于机器人、同时定位与地图构建(SLAM)、自动驾驶及人工智能等新兴产业。针对传统三维重建方法在处理复杂场景时的普适性和准确性不足的问题,本文提出基于深度学习的多视图立体匹配级联网络AttMCVA-MVSNet,通过神经网络自动提取特征、构建代价体并优化深度图,显著提升重建精度和效率。该网络包含特征选取及处理模块、多代价体聚合和深度一致性正则化模块,有效应对特征图信息缺失、代价体信息不足及噪声干扰等挑战,以更高的精度和效率完成复杂场景的三维重建任务,为三维重建领域提供了新的解决方案。

IPTV测试

IPTV业务的快速发展,测试是重要的保证。本文通过流媒体技术,对IPTV中的视频质量、传输质量、IPTV业务和终端设备的测试方法进行了介绍。

5G时代物联网业务发展与智能化应用

物联网作为新一代信息技术的一个重要组成部分,正在掀起一次信息化产业发展的浪潮。而随着5G时代的来临,5G网络的高带宽、低延时、多连接、低能耗等设计特点非常符合物联网业务的发展特性,势必进一步的推动物联网的高速发展,各种智能化产业都将得到广泛的应用。

基于客户感知和大数据分析,构建热点投诉区域定位模型

近年来,移动通信网络的投诉呈现出急剧上升的趋势,为了解决目前投诉量急剧增长数据量庞大与分析处理效率低下的矛盾,制定了一个移动网络质量热点投诉模型和解决流程,用于自动统计算热点投诉区域并解决问题,从而有效地改善网络质量,提高客户满意度。