Club utilise des cookies et des technologies similaires pour faire fonctionner correctement le site web et vous fournir une meilleure expérience de navigation.
Ci-dessous vous pouvez choisir quels cookies vous souhaitez modifier :
Club utilise des cookies et des technologies similaires pour faire fonctionner correctement le site web et vous fournir une meilleure expérience de navigation.
Nous utilisons des cookies dans le but suivant :
Assurer le bon fonctionnement du site web, améliorer la sécurité et prévenir la fraude
Avoir un aperçu de l'utilisation du site web, afin d'améliorer son contenu et ses fonctionnalités
Pouvoir vous montrer les publicités les plus pertinentes sur des plateformes externes
Gestion des cookies
Club utilise des cookies et des technologies similaires pour faire fonctionner correctement le site web et vous fournir une meilleure expérience de navigation.
Ci-dessous vous pouvez choisir quels cookies vous souhaitez modifier :
Cookies techniques et fonctionnels
Ces cookies sont indispensables au bon fonctionnement du site internet et vous permettent par exemple de vous connecter. Vous ne pouvez pas désactiver ces cookies.
Cookies analytiques
Ces cookies collectent des informations anonymes sur l'utilisation de notre site web. De cette façon, nous pouvons mieux adapter le site web aux besoins des utilisateurs.
Cookies marketing
Ces cookies partagent votre comportement sur notre site web avec des parties externes, afin que vous puissiez voir des publicités plus pertinentes de Club sur des plateformes externes.
Une erreur est survenue, veuillez réessayer plus tard.
Il y a trop d’articles dans votre panier
Vous pouvez encoder maximum 250 articles dans votre panier en une fois. Supprimez certains articles de votre panier ou divisez votre commande en plusieurs commandes.
Mobile robots operating in real-world, outdoor scenarios depend on dynamic scene understanding for detecting and avoiding obstacles, recognizing landmarks, acquiring models, and for detecting and tracking moving objects. Motion understanding has been an active research effort for more than a decade, searching for solutions to some of these problems; however, it still remains one of the more difficult and challenging areas of computer vision research. Qualitative Motion Understanding describes a qualitative approach to dynamic scene and motion analysis, called DRIVE (Dynamic Reasoning from Integrated Visual Evidence). The DRIVE system addresses the problems of (a) estimating the robot's egomotion, (b) reconstructing the observed 3-D scene structure; and (c) evaluating the motion of individual objects from a sequence of monocular images. The approach is based on the FOE (focus of expansion) concept, but it takes a somewhat unconventional route. The DRIVE system uses a qualitative scene model and a fuzzy focus of expansion to estimate robot motion from visual cues, to detect and track moving objects, and to construct and maintain a global dynamic reference model.