语义SLAM和多传感器融合是自动驾驶建图和定位部分比较热门的两种技术.语义SLAM中,语义信息的数据关联相较于特征点的数据关联有所不同.我们一般用特征描述子的相似性来匹配和关联不同图像中的特征点.特征点的描述子会受到光照.视角和传感器的影响,不太适用于大尺度长周期的任务,比如自动驾驶的高精度地图.得益于深度学习的快速发展,这些影响因素对于目标识别.语义分割来说已经不是最本质的困难,因此语义信息在高精度地图中越来越受重视. 语义SLAM数据关联的基本考虑 在SLAM中,语义信息的数据关仍然是一个值…

与现有方法的异同 特征点SLAM中的数据关联 先回忆一下特征点SLAM中,我们是如何处理数据关联的.下面以ORBSLAM为例. 在初始化部分,我们通过特征描述子的相似性,建立两帧之间的特征点关联,然后通过RANSAC框架下的姿态估计算法得到初始的R和t,重建和优化三维点的位置. 在追踪部分,我们首先会关联当前帧和上一帧.通过预估的姿态和三维点的深度范围,初步确定每个三维点在当前帧上的搜索范围,并依靠特征描述子的相似性建立关联关系.由于这样建立的关联关系中存在部分误匹配,因此在姿态估计等后续算法中…

多目标模型 这部分想讲一下Semantic Localization Via the Matrix Permanent这篇文章的多目标测量概率模型.考虑到实际情况中,目标检测算法从单张图像中可能检测出若干类物体,每一类物体可能都有好几个实例.当我们尝试建立数据关联时,先从简单的情形入手,再推广到一般情形.下面假设检测结果共有\(m\)个. 所有的检测都是误检测 当目标位置\(x\)的视场内并没有可检测的目标存在时,即\(Y_d(x)=\varnothing\).那么,所有的测量都是误检测.根据假…

论文假设和单目标模型 这部分想讲一下Semantic Localization Via the Matrix Permanent这篇文章的一些假设. 待求解的问题可以描述为 假设从姿态\(x\)看到的物体(路标点)集合为\(Y(x)={y_1,...,y_n}\),观测为\(Z={z_1,...,z_m}\).求后验概率\(p(Z|Y,x)\). 这里引入数据关联\(\pi\)表示从物体到测量的一个对应关系,其中即包含正确的配对,也包含错误的配对和缺失的配对. 一些假设 作者对目标检测和数据关联…

最近一直在考虑语义slam在自动驾驶和辅助驾驶中的用法,研究了一下视觉为主的高精度地图+高精定位的模式,特别是mobileye的REM. 秉承先建图再定位的思路,在服务器端(云端)建图,在车端定位. 视觉高精度定位依赖于目标检测算法的精度和泛化能力. 视觉高精度地图的适应性还是不足,无法在在照明不足的夜晚和恶劣天气发挥作用.限定场景下也许可行. 数据关联怎么做还不是很确定,特别是在没有先验信息(如GPS)的情况下做重定位.Probabilistic Data Association for Se…

相比典型的点云地图,语义地图能够很好的表示出机器人到的地方是什么,机器人“看”到的东西是什么.比如进入到一个房间,点云地图中,机器人并不能识别显示出来的一块块的点云到底是什么,但是语义地图的构建可以分辨出厨房中的锅碗瓢盆,客厅的桌子沙发电视机等.所以语义地图的构建,对于SLAM研究有着很重大的意义.本文和大家一起切磋小叙一下语义SLAM 的未来. 1 何为语义地图 一直以来,构建语义地图都是一个大家都一致认同的发展方向,主要原因有以下两点: ❶ 目前视觉SLAM方案中所采用的图像特征的语义级别太…

本文试图概括Semantic SLAM的主要思路和近年工作,⻓期更新.但因水平有限,若有错漏,感谢指正. (更好的公式显示效果,可关注文章底部的公众号) Semantic SLAM 简介 至今为止,主流的 SLAM 方案 [1] 基于处于像素层级的特征点,更具体地,它们往往只能用角点或边缘来提取路标.人类是通过物体在图像中的运动来推测相机的运动,而非特定像素点. Semantic SLAM 是研究者试图利用物体信息的方案,其在Deep Learning的推动下有了较大的发展,成为了相对独立的分支…

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文由作者刘骁授权发布,转载请联系原作者,个人主页http://www.liuxiao.org 目前 Semantic SLAM (注意不是 Semantic Mapping)工作还比较初步,可能很多思路还没有打开,但可以预见未来几年工作会越来越多.语义 SLAM 的难点在于怎样设计误差函数,将 Deep Learning 的检测或者分割结果作为一个观测,融入 SLAM 的优化问题中一起联合优化,同时还要尽可能做到至少 GPU 实时.…

博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结 本文github链接 1. 用深度学习方法替换传统slam中的一个/几个模块: 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定…

前言: 在实时/非实时大规模三维场景重建中,引入了语义SLAM这个概念,参考三维重建:SLAM的尺度和方法论问题和三维重建:SLAM的粒度和工程化问题 .大规模三维场景重建的尺度增大,因此相对于整个重建过程的粒度也从点到特征点到目标物体级别,对场景进行语义标记成为重要的工作. 场景语义标记的传统方法: 其他:机器人在线场景感知问题,场景识别问题. 参考文章:场景感知:图像的稀疏表示 对场景进行目标检测,并串联目标特征或者打包成set,形成场景特征.根据场景特征进行分类场景,既是场景感知.对于大量…

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:3.还原备份文件到Azure  Analysis Services 配置存储设置 备份前,需要为服务器配置存储设置. 配置存储设置 在 Azure 门户中,转到“设置”,单击“备份”. 单击“已启用”,并单击“存储设置”. 选择存储帐户,或新建一个. 选择容器,或新建一个. 保存备份设置. 使用 SSMS 还原 在 SSMS 中,右键单击某个数据库,转到“还原”. 在“备份文件”的“备份数据库”对话框中,单击“浏…

ResultMap 在实际的开发中,数据库不总是我们希望看到的样子.比如我们希望User的主键是id但是数据库偏偏喜欢叫它u_id,这样一来原先的resultType似乎就失效了,不带这么玩的,整个人都不好了. 于是mybatis给出了他的方案——resultMap.把我们从复杂的命名问题中解救出来--- 在上一篇中已经用mybatis generator生成好了一个BlogMapper.xml.现在让我们分析下这个文件. <?xml version="1.0" encoding…

5.5.1 <关于“数据关联”,你不一定清楚的事> 这讲视频比较全面地介绍了“一对一”.“一对多”和“多对多”三种数据关联类型在关系数据库和Entity Framework数据模型中的实现.再次强调一下,本讲所介绍的内容非常重要,务必掌握. 5.5.2 <Entity Framework与单元测试>  在数据库应用程序开发中,单元测试对保证代码质量,实现敏捷开发具有重要意义,在这讲视频中,将向您介绍一些实用的单元测试方法,这些方法,您可以直接应用于自己的项目开发实践中.另外,在后继…

1,PickList 1,填写基本信息 2, 选择能角色的权限 3,在哪一个层上显示(object 上有多个 Record Type 对应多个层,需要选择在哪一个层显示) 4,Save   2,两个PickList 做 Dependency(数据关联) Note: Dependent Picklist     1, 支持多级联动     2, 标准字段能够控制字段,但是不能够作为依赖字段 ------------------------------------------------------…

§ 视图与数据关联 本文配套视频地址: https://v.qq.com/x/page/z0554wyswib.html 开始前请把 ch3-3 分支中的 code/ 目录导入微信开发工具 首先 首先我们要做的是什么呢?直接写模板逻辑吗?不是,给用户以良好的提示是很重要的,所以,我们要做的第一件事就是,加载中... 这里我们采用官方 loading 组件,所以现在就可以直接拿来用了. 修改 index.wxml,增加 loading 组件.很明显,变量 hiddenLoading 控制着它的展示…

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:1.建立  Azure  Analysis Services服务…

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:2.Azure  Analysis Services与 本地版本的 SQL   Analysis Services 连接…

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:4.Power BI 连接到Azure  Analysis Services 过使用服务器名称别名,用户可以使用较短的“别名”而非服务器名称来连接到 Azure Analysis Services 服务器. 从客户端应用程序进行连接时,将使用 link:// 协议格式将别名指定为终结点. 然后,终结点返回实际的服务器名称以便进行连接. 别名服务器名称在下列方面具有优势: 在不影响用户的情况下在服务器之间迁移模型.…

SQL 数据关联查询 Structure Query Language 从多(n)张表查询对应记录信息,必须有至少n-1个关联条件,否则会出现笛卡尔积的情况.1. 等值连接:没有连接关系的数据不会被查询 select emp.* ,dept.* from emp ,dept where emp.id=dept.id ;2. 内连接,效果与等值连接相同. select emo.* ,dept.* from emp join dept on(emp.id=dept.id);3. 外连接:当需要同时返…

首先下载安装Postman直接打开官网,点击下载按钮即可完成下载https://www.getpostman.com/downloads/ 栗子业务场景:用户登录医生账户,查询自己的处方列表数据:用户登录成功后,服务端返回一个token,客户端在查询列表数据的请求header中添加上对应的token,才可以查询成功 具体看下在Postman中如何操作: step1 先添加一个集合,集合可以理解为一个项目/模块文件夹,可以把一个模块的接口都放到同一个集合里,点击"New Collection&qu…

Postman Postman是一款非常流行的HTTP(s)接口测试工具,入门简单,界面美观,功能强大.作为一个测试/开发工程师,这是一款必须要会用的工具.今天以一个实际的案例,来介绍下Postman如何处理接口数据关联功能. 首先下载安装Postman 直接打开官网,点击下载按钮即可完成下载 https://www.getpostman.com/downloads/ 安装后打开Postman,界面长这样,浓浓的dark theme风格 先来看下业务场景:用户登录银行账户,查询自己的账户余额 用…

大家可能对union参数不太习惯的话,也可以用where语句加入动态变量查询,比如 where="fid=$fid&uid=$info[uid]&pid>=$info.pid" 多条件查询 where 实现条件筛选与数据关联   在标签中,可以通过where设置条件筛选,比如 {qb:tag name="xxxx" type="cms" where="status>0"} *********** {…

现在我们整理一下多对多的问题,举个例子现在一个男的可能和多个女的谈过恋爱,一个女的也可能和多个男的谈过恋爱,把他们恋爱的关系整理为数据关联表就成为了多对多的关系. 准备三张表,男人信息表,女人信息表,男女对应恋爱表,很明显我会将男女的姓名的id加入对应表中 (1)创建男人表,我就放四组数据 (2)创建女人表,也同样放四组数据 (3)创建关系表就放9组吧 都可以拍电视剧了 (4)创建外键关联: (5)进行关联查询: (6)进行精准查询: 一个简单多对多的关系实现了…

引用:https://m.jb51.net/show/99543 这篇文章主要为大家详细介绍了C#批量插入数据到Sqlserver中的三种方式,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 本篇,我将来讲解一下在Sqlserver中批量插入数据. 先创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引.GUID必然是比自增长要快的,因为你生成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少.而如果存在索…

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/70148618 Hibernate关联映射——对象的三种关系 Hibernate框架基于ORM设计思想,它将关系型数据库中的表与我们java中的类进行映射,一个对象就对应着表中的一条记录,而表中的字段对应着类中的属性.数据库中表与表之间存在着三种关系,也就是系统设计中的三种实体关系.下面进行简单阐述. 一对一 创建表的原则有两种: 唯一外键对应 在任意一方添加一个外键来描述对应关系.如下图所示…

SpringBoot之数据访问和事务-专题三 四.数据访问 4.1.springboot整合使用JdbcTemplate 4.1.1 pom文件引入 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.0.0.RELEASE</version>…

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2…

function getlistRoom(obj) { //obj就是通过ajax传过来的 data for (var i = 0; i < obj.length; i++) {//遍历数据 var endtimeminutes = obj[i].bookEndTime.minutes;//接收结束的分钟 var starttimeminutes = obj[i].bookStartTime.minutes;//接收开始的分钟 var endtimehours = obj[i].bookEndT…

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度…

ip定位数据大约12M,采用-chacheFile 分发 文件来源https://pan.baidu.com/s/1J0pwTafHgt4T0k3vV_gC-A 格式大致格式如下: 0.0.0.0 0.255.255.255 NULL IANA保留地址 NULL 1.0.0.0 1.0.0.255 亚洲 亚太地区 NULL 1.0.1.0 1.0.1.255 亚洲 中国 福建 1.0.2.0 1.0.3.255 亚洲 中国 福建 1.0.4.0 1.0.7.255 大洋洲 澳大利亚 NULL 1…