这一节将用ROS+Gazebo 环境获取激光获取点云,并用PCL和OPENCV处理,源代码在:https://github.com/ZouCheng321/5_laser_camera_sim 由于激光的视角远大于相机,所以我们使用了5个相机来获取图像,这类似于Ladybug相机: 相机获取的五张图像: 接下来我们用来构建彩色点云: 相机与激光的位置变换,由于是正五边形分别,这很容易求得: Eigen::Matrix4f rt0,rt1,rt2,rt3,rt4; rt0<< ,,-,, ,,,…

七牛云 融合CDN测试域名 -> 融合CDN加速域名 本篇主要讲解 如何将七牛云融合CDN测试域名 切换到自定义的加速域名上去,为什么会写这篇是因为我收到了一封 [七牛云]测试域名回收通知的邮件,吓得我赶紧了解一下  1.七牛云测试域名回收通知  几天前我收到了一封 [七牛云]测试域名回收通知 的邮件当时并没有特别在意,也不知道啥意思,没去怎么关注它,今天晚上我也不知道为什么会突然打开了QQ邮箱,突然又看到了这封邮件,顺便就仔细瞅了瞅它  刚开始我很懵 不知道啥意思,我就登录了七牛云官网,查看了…

KITTI数据集接口已经提供了matlab接口,本篇将说明详细说明其应用并与PCL进行对接.PCL为C++点云处理语言库,详情可见:http://pointclouds.org/ 程序可以从官网下载,也可以从我的github上下载https://github.com/ZouCheng321/fusion_kitti,为运行本代码,必须先编译make.m文件. 关于激光相机的demo为 run_demoVelodyne.m 本例以读取 2011_09_26_drive_0005_sync场景,读取…

KITTI数据集提供了双目图像,激光数据,和imu/gps位置信息,其中还包括了大量的算法.下载地址为:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php 例如一个153帧的序列,其中图像: 激光数据: 车体位置信息: 以及各个传感器的标定数据: 还包括各种语言的接口文件:…

数据融合(data fusion)原理与方法 数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数据融合的主要应用领域有:多源影像复合.机器人和智能仪器系统.战场和无人驾驶飞机.图像分析与理解.目标检测与跟踪.自动目标识别等等.在遥感中,数据融合属于一种属性融合,它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成,产生比单一信息源更精确.更完全.更可靠的估计和判断......一. 数据融合基本涵义      数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数…

IDM主机上安装融合应用程序配置框架   安装Oracle融合应用程序>设置>身份和访问管理节点安装融合应用程序配置框架 由于我们使用Oracle VirtualBox虚拟机这一次,我们在Windows主机目录创建阶段,我们需要分享这在Linux Guest OS使用共享文件夹. 注意:如果您正在安装的物理主机上,那么你只需创建目录在/舞台位置. 确保IP和主机名等idmhost设置正确 root@idmhost ~ #服务网络重启 让我们从VirtualBox挂载共享目录在Linux上的客人…

7.1融合方程 1概念 融合技术将当前光栅化像素的颜色与以前已光栅化并处于同一个位置的像素颜色进行合成,即将当前要进行光栅化的三角形单元与已写入后台的像素进行融合 2需要遵循的原则: (1)先绘制不需要融合的物体 (2)需要融合的物品按照摄像机的深度值进行排序 3融合方程 color = (RGBsrc * Ksrc) OP (RGBdst * Kdst) Ksrc   OP    Kdst都为可以设置的参数 4开启融合运算 Device->SetRenderState(D3DRS_ALPHAE…

这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 1. 数据 1.1 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 import math import os import shutil from collections import Counte…

拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种,我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起,变成一个果橙的效果作为例子说明.在这方面确实融合的比较好.但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用. 首先我们还是来讲下这个融合的过程和算法优化. 算法第一步:输入两个相同大小,位深的图像,通过拉普拉斯分解得到各自的拉普拉斯金字塔数据A和B. 算法第二步:选择下低频部分的融合规则,这里的低频部分,其实就是高斯金字塔最顶层那里的数据,这个数据相当于是原图像的一个高斯模糊的…

目录 简述 C++代码 效果对比 GDAL融合效果和原始多光谱波段对比 GDAL融合效果和原始全色波段对比 ARCGIS融合效果与原始全色和多光谱对比 GDAL融合效果与ArcGIS融合效果对比 简述 最近在GDAL的代码中看见了gdalpansharpen.cpp,于是简单的尝试了一下. 融合后的效果比较差,这应该是我对这个算法的使用还不熟悉,还有些地方没有弄清楚.这个代码比较新,是2.1版本才加上的,我在看的时候,代码还有一些小问题,已经在github上提交了issuse了. 融合使用的数据…

王洋:猫眼电影商品业务线技术负责人.技术专家.主导了猫眼商品供应链和交易体系从0到1的建设,并在猫眼与美团拆分.与点评电影业务融合过程中,从技术层面保障了商品业务的平稳切换,同时也是美团点评<领域驱动设计>课程的讲师.在加入猫眼电影之前,曾就职于蚂蚁金服,参与了阿里网商银行从0到1的建设,以及支付宝钱包.花呗等产品的研发. 导读:互联网电影行业在2016年经历了较大的变动,其中包括猫眼电影和原美团的拆分,以及猫眼电影和点评电影业务的融合.业务发生大的变化时,技术通常也会做出较大的重构,猫眼后台…

当你的深度学习模型变得很多时,选一个确定的模型也是一个头痛的问题.或者你可以把他们都用起来,就进行模型融合.我主要使用stacking和blend方法.先把代码贴出来,大家可以看一下. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve SEED = 222 np.random.seed(SEED) from sklearn.mod…

From Wikipedia, the free encyclopedia 来自维基百科,免费的百科Sensor fusion is combining of sensory data or data derived from disparate sources such that the resulting information has less uncertainty than would be possible when these sources were used individua…

1.算法功能简介 SFIM 融合方法全称为基于平滑滤波的亮度变换.基本原理是将高分辨率影像通过低通滤波抑制其高频空间信息保留低频信息,再将原高分辨率影像与通过低通滤波的高分辨率影像进行比值运算,以抵消光谱及地形反差,增强纹理结构信息,最后将比值运算结果融入低分辨率影像中. PIE支持算法功能的执行,下面对SFIM融合算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1．实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2．算法参数 算法名称 SFIM融合 C#算法DLL PIE…

1.算法功能简介 色彩标准化融合对彩色图像和高分辨率图像进行数学合成,从而使图像得到锐化.色彩归一化变换也被称为能量分离变换( Energy Subdivision Transform),它使用来自融合图像的高空间分辨率波段对输入图像的低空间分辨率波段进行增强.该方法仅对包含在融合图像波段的波谱范围内对应的输入波段进行融合,其他输入波段被直接输出而不进行融合处理.融合图像波段的波谱范围由波段中心波长和 FWHM( full width-half maximum)值限定. PIE支持算法功能的执行…

6 月 30 日下午,赵之健在七牛架构师实践日第二十九期进行了<多维度融合赋能视频 AI 的实践>为题的实战分享. 
 作者简介: 
  赵之健,七牛人工智能实验室资深算法工程师, 七牛视频算法和算法工程化负责人.拥有近十年从事于计算机视觉和人工智能相关的算法研究的经历,在图像相关如人脸识别,图像分类,工业自动化,视频分析等领域拥有丰富的研发经验,研发的产品涉及安防,军事,移动互联网,工业 4.0 等多个领域,曾带队获得 ACM Muliti-media 大规模视频分类竞赛亚军. 
 本文…

导读 高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块.其中,云上定位主要解决Wifi指纹库.AGPS定位.轨迹挖掘和聚类等问题:端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题.近年来,随着定位业务的发展,用户对在城市峡谷(高楼.高架等)的定位精度提出了更高的要求. 特别是车机端定位,由于定位设备安装在车上,一方面,它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题,另一方面,各个传感器之间相互固连,有利于高精度的算法设计.这两点为车机端进一步提高导航精度的提供了可能. 城市峡谷一直是车机端定位的痛点.原因是…

之前文章中,我们已经介绍了超融合给用户 IT 基础架构带来的各个方面的价值,其中成本只是超融合架构的优势之一.但很多用户还是会非常关心这个话题,希望能有更具体的了解,所以本文整理超融合和传统 FC SAN 架构的成本对比.主要涉及:直接采购成本.风险成本.运维成本.后期维保成本和按需投资带来的成本收益. 1.直接采购成本降低 首先看一下两种模式的架构区别: 两种模式的采购模块对比: 可以看到,超融合架构采购成本的降低主要部分来自于: 1. 省去了高端存储的硬件部分,而只需采购超融合软件+因超融合…

​编者按:在深度学习"红透"半边天的同时,当前很多深度学习框架却面临着共同的性能问题:被频繁调用的代数运算符严重影响模型的执行效率. 本文中,微软亚洲研究院研究员薛继龙将为大家介绍能够轻松玩转计算性能的"加速神器"--内核融合,探讨内核融合在加速深度学习上的主要方法以及当前面临的主要挑战. 如今,较为常见的深度学习框架(如CNTK.TensorFlow和Caffe2等)都会将一个深度学习的模型抽象成为一个由一些基本运算符(Operator)组成的有向无环的数据流图(…

摄像头与毫米波雷达(Radar)融合 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)毫米波雷达点云信息(点云坐标位置x,y,浮点型float) (4)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (5)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)利用kalman滤波融合后的摄像头与毫米波雷达 点云信息(点云…

SystemML大规模机器学习,优化算子融合方案的研究 摘要 许多大规模机器学习(ML)系统允许通过线性代数程序指定定制的ML算法,然后自动生成有效的执行计划.在这种情况下,优化的机会融合基本算子的熔合链的算子是无处不在的.这些机会包括 (1)更少的物化中间表示 (2)更少的输入数据扫描,以及 (3)利用算子链上的稀疏性. 自动算子融合消除了手写的需要 融合运算符并显著提高 复杂的或以前看不见的算子链.然而,现有的融合启发式算法,很难找到好的融合方法. 复杂DAG计划或局部分布式算子的混合计划.…

摘要 基于视觉的动作识别在实践中遇到了不同的挑战,包括从任何角度识别主题,实时处理数据以及在现实环境中提供隐私.甚至识别基于配置文件的人类动作(基于视觉的动作识别的一个子集),在计算机视觉中也是一个巨大的挑战,它构成了理解复杂动作,活动和行为的基础,尤其是在医疗保健应用和视频监控系统中.因此,介绍了一种构建图层特征模型的新方法用于基于配置文件的解决方案,该解决方案允许融合多视图深度图像的功能.该模型能够以63 fps的实时运行速度从多个低复杂度的角度进行识别,以进行基于配置文件的四个动作:站立/…

1:基于泊松方程的图像融合方法,利用偏微分方程实现了不同图像上区域的无缝融合.比较经典的文章: P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake. Poisson image editing. ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH’03), 22(3):313-318, 2003. 下载地址(paper+matlab代码): 泊松融合 2:泊松融合的一个基本介绍          http://blog.sina.com.cn/s/blog_4…

两个图像的融合就是像素的融合了,其实手动操作即可,用函数操作更方便了. 下面代码的作用是融合阿狸和doctor,很和谐有木有! #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc,char **argv) { IplImage *src1 = cvLoadImage(argv[1],1); IplImage *src2 = cvLoadImage(argv[2],1); cvNamedWindow("image o…

常用表格融合函数 1 merge() 用于融合的函数 https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/82707492 pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicat…

参考:https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78468153 Extended Kalman Filter(扩展卡尔曼滤波)是卡尔曼滤波的非线性版本.在状态转移方程确定的情况下,EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准.本文将简要介绍EKF,并介绍其在无人驾驶多传感器融合上的应用. KF与EKF 本文假定读者已熟悉KF,若不熟悉请参考卡尔曼滤波简介. KF与EKF的区别如下: 预测未来:x′=Fx+u用x′=f(x,u)代替:其余F用F…

关于OpenCV中的cvAddWeighted的介绍可参见<opencv中的cvAddWeighted函数> cvAddWeighted有个问题,它只能实现两张图片的直接融合,往往产生明显的融合边界,这在我的图像操作应用中不能满足要求,特别是那讨厌的边界,所以我准备改进之.下面直接贴上我的addWeighted /************************************************************************/ // Author:xingrun…

在企业级IT领域从业多年,最近越来越多地听到圈内人谈论起超融合技术的种种好处.的确,超融合技术已越来越走向成熟,带来的价值也逐渐凸显.它可靠性高,资源消耗低,尤其是运维部署非常便捷.在企业基础架构领域,“该不该用”超融合产品不是最大的问题,该考虑的反而是“用哪种”超融合产品. 超融合的本质是使用通用硬件,用软件定义来实现 IT 基础架构的计算.存储.灾备等各项服务,并将这些服务都集成到统一的平台上.但是,不同超融合厂商的产品其背后的技术和实现方式也有一定差异.企业在部署超融合时,还需要针对自己的…

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o…

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕…