Learning Occluded Branch Depth Maps in Forest Environments Using RGB-D Images

Covering over a third of all terrestrial land area, forests are crucial environments; as ecosystems, for farming, and for human leisure. However, they are challenging to access for environmental monitoring, for agricultural uses, and for search and rescue applications. To enter, aerial robots need t...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE robotics and automation letters Ročník 9; číslo 3; s. 2439 - 2446
Hlavní autoři:	Geckeler, Christian, Aucone, Emanuele, Schnider, Yannick, Simeon, Andri, von Bassewitz, Jan-Philipp, Zhu, Yunying, Mintchev, Stefano
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE) 01.03.2024
Témata:	Data augmentation Datasets Environmental monitoring Foliage Forests Image reconstruction Pixels Rainforests Robots Trees
ISSN:	2377-3766, 2377-3766
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!