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Bev-cam3d: una arquitectura unificada de vista aérea para conducción autónoma con cámaras monoculares y nubes de puntos 3D

Autores: Oladele, Daniel Ayo; Markus, Elisha Didam; Abu-Mahfouz, Adnan M.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Bev-cam3d: una arquitectura unificada de vista aérea para conducción autónoma con cámaras monoculares y nubes de puntos 3D


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Inteligencia Artificial

Palabras clave

Sistemas basados en cámaras
Modelos basados en LiDAR
BEVCAM3D
Conducción autónoma
Detección de profundidad
Cámaras monoculares

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La percepción visual tridimensional (3D) es fundamental para comprender los entornos circundantes en aplicaciones como la conducción autónoma y la robótica móvil.

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