近期看了一篇文章<spatiograms versus histograms for region-based tracking>,在此把这篇文章的核心思想及算法推理进行整理. 空间直方图 传统直方图可视为零阶空间直方图,二阶空间直 方图包含直方图每一个bin的空间均值和协方差.这样的空间信息能获取目标更丰富的特征描写叙述.从而提高了跟踪的鲁棒性. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/…

Viola-Jones 人眼检测算法+meanshift跟踪算法 这次的代码是对视频中的人眼部分进行检测加跟踪,检测用的是matlab自带的人眼检测工具箱 下面是matlab官网介绍这个算法的一些东西: http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-camshift.html?searchHighlight=Viola-Jones http://cn.mathworks.com/hel…

前言:无人机和人工智能现在是非常热门的话题,将两者结合起来是一个比较好的创意,本文介绍一种可行的解决方案来实现基于视觉感知的跟踪无人机.从零开始搭建无人机系统工作量和难度(以及钱)都是非常大的,所以在无人机系统的选择上,选用正点原子开发的开源算法无人机Minifly四轴和摄像头.视觉感知模块(目标检测与跟踪)采用OpenCV + MobileNet SSD + KCF. 请移步http://www.openedv.com/thread-105197-1-1.html了解更多关于Minifly相关…

当浏览器禁用Cookies时.基于Cookie的会话跟踪机制就会失效.解决的方法是利用URL重写机制跟踪用户会话. 在使用URL重写机制的时候须要注意.为了保证会话跟踪的正确性,全部的链接和重定向语句中的URL都须要调用encodeURL()或encodeRedirectURL()方法进行编码.另外,因为附加在URL中的SessionID是动态产生的,对于每个用户都是不同的.所欲对于静态页面的相互跳转,URL重写机制就无能为力了.可是,我们也能够通过将静态页面转换为动态页面来解决问题. 在web…

前面的几篇文章我们聊了基于Metrics的监控Prometheus,利用Prometheus和Grafana可以全方位监控你的服务器及应用的性能指标,在出现异常时利用Alertmanager告警及时通知运维处理.今天我们聊聊基于Trace的分布式跟踪系统 - SkyWalking 初识SkyWalking 应用场景 随着微服务架构的流行,一些微服务架构下的问题也会越来越突出,比如一个请求会涉及多个服务,而服务本身可能也会依赖其他服务,整个请求路径就构成了一个网状的调用链,而在整个调用链中一旦某个…

上一篇文章我们搭建了基于SkyWalking分布式跟踪环境,今天聊聊使用SkyWalking监控我们的微服务(DUBBO) 服务案例 假设你有个订单微服务,包含以下组件 MySQL数据库分表分库(2台) 生产者(2台) dubbo-provider 消费者 dubbo-consumer 网络拓扑图如下 生产者的关键代码 @Service public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Autowired protected Ord…

通过前面2篇文章我们搭建了SW的基础环境,监控了微服务,能了解所有服务的运行情况.但是当出现服务响应慢,接口耗时严重时我们需要立即定位到问题,这就需要我们今天的主角--监控告警,同时此篇也是SW系列的最后一篇. UI参数 首先我们认识一下SW DashBoard上的几个关键参数,如下图所示 告警配置 告警流程 skywalking发送告警的基本原理是每隔一段时间轮询skywalking-collector收集到的链路追踪的数据,再根据所配置的告警规则(如服务响应时间.服务响应时间百分比)等,如果…

近期在看meanshift方面的文章,看了一篇博文对这篇文章<Robust scale-adaptive meanshift for tracking>寄予非常高的评价,所以把这篇文章简要的读了一下.以下对这篇文章的核心思想和算法实现过程进行简要整理,由于这篇文章与我眼下项目的关系不是太大,所以就不正确这篇文章进行实现了.这篇文章就作为技术储备了. 文章在前面对meanshift的原理进行了整理和推倒.由于之前对meanshift已经有了初步了解.所以在这就不正确meanshift进行介绍了.…

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心…

1.背景 1.1 高精资料采集 高精采集车是集成了测绘激光.高性能惯导.高分辨率相机等传感器为一体的移动测绘系统.高德高精团队经过多年深耕打造的采集车,具有精度高.速度快.数据产生周期短.自动化程度高.安全性高.信息量大等特点.   为了保证高精地图制作的精度,在高精采集车中,我们使用了目前业界最先进的激光测距仪,具有测量距离远.点云密度大等优点,扫描频率可以达到每秒100万点.   1.2 激光MTA问题 高速的扫描频率带来高质量数据的同时,也引入了一些特有的噪声和干扰,MTA就是其中的一种.…