DIY一个基于树莓派和Python的无人机视觉跟踪系统 无人机通过图传将航拍到的图像存储并实时传送回地面站差点儿已经是标配.假设想来点高级的--在无人机上直接处理拍摄的图像并实现自己主动控制要怎么实现呢?事实上视觉跟踪已经在一些高端的消费级无人机上有了应用,只是玩现成的永远没有自己动手来劲;). 前段时间DIY了一个无人机三轴云台的视觉跟踪系统,除去云台花了¥370,本文将设计思路与实验效果分享出来. 一.基本配置 1.1 硬件 计算平台:树莓派3 (¥219.00) 摄像头:USB网络摄像头(

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

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

一.习惯和目标的不同 习惯:贵在坚持,每天任务一定,而完成总量不定.坚持时间越久越好. 目标:贵在按时完成,任务总量一定,但是每天完成量不做限制.有一个完成期限,但是越早越好. 上面的差别导致了相关APP的不同: 习惯类APP主要关注:每天是否完成,以及坚持了多久,坚持成功率怎么样.他侧重于让你不断坚持. 目标追踪类APP主要关注:时间过去了多久,还剩多久:任务完成了多少,还剩多少.他侧重于让你把握进度,不要延期. 二.习惯类APP推荐 2.1 习惯类:BabitHub 官网:The Habit

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

很好的入门资料 向面试官一句话解释卡尔曼滤波: 用上一次的最优状态估计和最优估计误差去计算这一次的先验状态估计和先验误差估计: 用1得到的本次先验误差估计和测量噪声,得到卡尔曼增益: 用1,2步骤得到所有先验误差估计和测量噪声,得到本次的最优估计. 一句话解释:对模型的预测值和实际的观测值进行加权,迭代计算出未来的状态. 对于上面三句话的一些解释: 先验:根据以往的结果去推导 后验:得到当前结果之后再去修正 卡尔曼增益作用:将"粗略估计"变成"最准确的估计" 卡尔曼

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81449509 本文档旨在帮助那些掌握机器学习基础知识的人从Google机器学习的最佳实践中获益.它提供了机器学习的风格,类似于Google C ++风格指南和其他流行的实用编程指南.如果您参加了机器学习课程,或者在机器学习模型上构建或工作,那么您就具备了阅读本文档的必要背景知识. 术语 在我们关于有效机器学习的讨论中,将反复提出以下术语: 实例:您想要做出预测的事情.例如,实例可能是您要将其分类为“

最近刚刚完毕了一个追踪功能的小车.大体功能例如以下:小车能通过网线给电脑传图(抱歉.临时没搞wifi驱动).并在电脑端通过鼠标选中待跟踪的目标,然后小车就開始追踪.由于追踪框有缩放功能.所以也能推断物体离的远近(否则也就不能实现追踪了). 首先上图,小车车身: 电脑端图传显示界面: 鼠标选中待跟踪区域后,显示了一个跟踪框: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCM

目录 一.计数器类APP推荐 1.1. Thing Counter - Google Play 上的应用 1.2. Counter - Apps on Google Play 1.3. Counter - Apps on Google Play 二.打卡类APP推荐 2.1 番茄打卡 2.2 KeepTrack - Apps on Google Play 2.3 Tiny Routines - Apps on Google Play 三.习惯类APP推荐 3.1 HabitHub 2.1.1 打

论文提出CoAE少样本目标检测算法,该算法使用non-local block来提取目标图片与查询图片间的对应特征,使得RPN网络能够准确的获取对应类别对象的位置,另外使用类似SE block的squeeze and co-excitation模块来根据查询图片加强对应的特征纬度,最后结合margin based ranking loss达到了state-of-the-art,论文创新点满满,值得一读 论文:One-Shot Object Detection with Co-Attention a

本次课题实现目标跟踪一共用到了三个算法,分别是Camshift.Kalman.CSRT,基于Python语言的Tkinter模块实现GUI与接口设计,项目一共包含三个文件: main.py: # coding:utf-8 # 主模块 import Tkinter import tkFileDialog import cv2 import time from PIL import ImageTk # 导入自定义模块 import track import utils # 设置窗口800*480 r

(MTT)连续能量函数最小化方法 Multitarget tracking Multi-object tracking 连续能量函数 读"A.Milan,S. Roth, K. Schindler, 'continuous Energy Minimization for Multitarget Tracking[J]',TPAMI,2014."笔记 当前追踪的主要策略是tracking-by-dection,即首先使用背景减除法或者分类器检测出前景运动目标,然后再对目标轨迹进行估计.

AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域.这个框架由一系列的类库组成.主要包括有:AForge.Imaging —— 日常的图像处理和过滤器AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法编程库AForge.MachineLearning —— 机器学习类库AForge.Robotics

花十分钟,让你变成AI产品经理 https://www.jianshu.com/p/eba6a1ca98a4 先说一下你阅读本文可以得到什么.你能得到AI的理论知识框架:你能学习到如何成为一个AI产品经理并且了解到AI产品经理如何在工作中发挥作用,以及AI产品经理需要从哪些方面锻炼能力.最重要的是,通过本文,一切都特别快(手打滑稽). PS:目前只针对弱人工智能(我喜欢简称,此处我们简称为“弱智”)进行学习. 首先我们必须要掌握的是AI的专业知识框架,然后了解AI的市场情况,最后要明白AI产品经

TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码.它和 Theano 一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向传播求解梯度.其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的,使用 C++简化了线上部署的复杂度,并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型(Python 则会比较消耗资源,并且执行效率不高).除了核心代码的 C++接口,TensorFlow 还有官方的 Py

互联网行业遭遇寒冬,企业纷纷裁员缩招,而 BAT 和硅谷明星公司对 AI 人才的投入却并不见放缓.为争夺相关人才,给应届毕业生开出的平均年薪高达 30 万. 而 TensorFlow 作为当下最流行的深度学习框架,已然成为 AI 领域的技术人员必须掌握的技能. 如果你是人工智能方向的学生,通过掌握 TensorFlow,可将研究课题中的问题快速落实到代码上,全面提升复现论文实验结果和开发全新模型的效率,并为毕业求职提前积累优势. 如果你是数据科学家和算法工程师,在对 TensorFlow 的设计

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http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源

注:本系列博客基于OpenCV 2.9.0.0 一,一览图: 二,模块: /* 基础库 */ 1,opencv_core(链接) ,opencv最基础的库.包含exception,point,rect,size,slice,vector,matrix,image等数据结构,和相应的操作函数,已经一些基础算法: 2,opencv_highgui(链接),opencv关于UI以及IO的库.包含各GUI组件,基于vfw/dshow/ffmpeg等库的video输入输出库: 3,opencv_imgpr

http://www.aforgenet.com/framework/downloads.html AForge.NET Framework-2.2.5 简介 AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域. 折叠编辑本段主要架构 这个框架由一系列的类库组成.主要包括有: AForge.Imaging -- 一些日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision -- 计算机视觉应用

TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码.它和 Theano 一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向传播求解梯度.其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的,使用 C++简化了线上部署的复杂度,并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型(Python 则会比较消耗资源,并且执行效率不高).除了核心代码的 C++接口,TensorFlow 还有官方的 Py