追踪 追踪部分的主要思路是在当前帧和(局部)地图之间寻找尽可能多的对应关系,来优化当前帧的位姿. 作者在追踪这部分主要用了几种模型:运动模型(Tracking with motion model).关键帧(Tracking with reference key frame)和重定位(Relocalization). 下面一一介绍. Tracking with motion model 假设物体处于匀速运动,那么可以用上一帧的位姿和速度来估计当前帧的位姿.上一帧的速度可以通过前面几帧的位姿计算得到…

Java API Motion Tracking Tutorial运动追踪教程 This page describes how the Java API handles motion tracking. 该页面描述了如何使用Java API处理运动追踪. Lifecycle 生命周期 The normal motion tracking system lifecycle consists of three states: TangoPoseData.POSE_INITIALIZING, Tang…

HTTP是一种无连接的协议,如果一个客户端只是单纯地请求一个文件(HTML或GIF),服务器端可以响应给客户端,并不需要知道一连串的请求是否来自于相同的客户端,而且也不需要担心客户端是否处在连接状态.但是这样的通信协议使得服务器端难以判断所连接的客户端是否是同一个人.当进行Web程序开发时,我们必须想办法将相关的请求结合一起,并且努力维持用户的状态在服务器上,这就引出了会话追踪(session tracking). 1:会话与会话追踪 session中文经常翻译为“会话”,其本来的含义是指有始有…

基于自适应颜色属性的目标追踪 Adaptive Color Attributes for Real-Time Visual Tracking 基于自适应颜色属性的实时视觉追踪 3月讲的第一篇论文,个人理解,存在非常多问题,欢迎交流! 这是CVPR2014年的文章. 名字翻译为基于自适应选择颜色属性的实时视觉跟踪.首先理解什么是Adaptive color attributes,文章中colorattributes把颜色分为11类,就是将RGB三种颜色细化为黑.蓝.棕.灰.绿.橙.粉.紫.红.白和…

现在我们有一个视频流,可以拆解出 N 个帧出来,这时候初始帧/某一帧中出现了一个我们感兴趣目标,我们希望在后续帧中对这个目标进行追踪,这时候就需要 CV 中的目标追踪: 目标追踪的效果如下: 虽然效果看起来和实时人脸检测效果一样,但是只对初始帧进行了人脸检测/识别,后续帧不需要再进行检测/识别,这也是目标跟踪可以提高程序性能的优势所在: 因为做目标追踪所需要的计算时间成本,要低于进行检测/识别的: 为了实现目标追踪,我们按照以下步骤进行: 对于初始帧(视频流中的第一帧),输入/通过检测算法,得到…

「连線追蹤」:提供可用於判断包相关性的额外资讯.举例来說,一次FTP session同时需要两条分离的连線,控制与资料传输各一:用於追蹤FTP连線的扩充模组,运用对於FTP恊定的认知,从控制连線上流动的封包资料中,分析出足以便识资料连線的资讯(於何时建立.双方所用的TCP port),然后将查出的资讯提供给处理包的规则.…

对于大部分企业应用来用,有一个基本的功能必不可少,那就是Audit Trail或者Audit Log,中文翻译为追踪检查.审核检查或者审核记录.我们采用Audit Trail记录每一笔业务操作的基本信息,比如操作的基本描述.操作时间.操作者等.对于一些安全级别比较高的应用,或者操作一些比较敏感的数据,我们甚至需要记录该笔业务操作引起的数据的改变.具体来说,这里的"数据改变"指的是每一条影响的记录在操作执行前后的变化.对于添加的记录,需要记录下新插入的记录:对于删除的记录,需要记录下原来…

重写 onTrackingEvent获取TrackingValues集合,然后通过TrackingValues的state属性的isTrackingState()方法判断是否为追踪状态,或者直接使用state状态来判断. state状态枚举: public enum TrackingState { Unknown = , NotTracking = , Tracking = , Lost = , Found = , Extrapolated = , Initialized = , Registe…

最近在读ORB-SLAM的代码,虽然代码注释算比较多了,但各种类和变量互相引用,看起来有点痛苦.索性总结了一下Tracking部分的代码结构,希望能抓住主要思路,不掉坑里. 追踪 追踪部分的主要思路是在当前帧和(局部)地图之间寻找尽可能多的对应关系,来优化当前帧的位姿. 作者在追踪这部分主要用了几种模型:运动模型(Tracking with motion model).关键帧(Tracking with reference key frame)和重定位(Relocalization). 下面一一…

Martin Danelljan 判决类追踪模型是由训练样本学习得到,但是为了适应目标和背景的变化sample set在每一帧中都会更新. 令(xjk, yjk)表示第k帧k={1,2,...,t}中的第j个训练样本.假设第k帧中的nk个样本在样本集中, ak表示第k帧样本的权重. 存在一种方法可以控制式子中训练样本的impact.在DCF-based trackers  M. Danelljan Accurate scale estimation for robust visual track…