LiDAR技术给空间数据世界带来了一些我们所见过的最大的数据量。我曾在FME中做过的有数千兆字节大小的点云数据。如果十年前，我想没有超过5千兆字节的存储空间……这是一个令人印象相当深刻的统计数据。大小在继续增长。在2007年，我们的用户在机载数据上看到每平米上一个点表达的点云数据。在2013年，同样的数据每平方米差不多是8个点。所以对于你的优势，如何利用这些庞大的数据？下面是我们已经看到的人们对这
1．TerraSolid系列软件简介TerraSolid系列软件是第一套商业化LiDAR数据处理软件，基于Microstation开发的，运行于Micorstation系统之上，因此需要熟悉Microstation操作的用户才能很好的使用它。它包括：TerraMatch、TerraScan、TerraModeler、TerraPhoto等四个重要模块。2．功能和性能简介2.1载入
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2024-07-01 08:30:40
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数据的合并数据的合并concatenation函数merge函数数据筛选数据排序sort_index方法sort_values方法实战应用 数据的合并在现实生活中我们会经常遇到类似这样的情况，有多个Excel文件，只有综合起来才能得到一个问题完整的数字特征。遇到这样的情况，就需要我们将数据进行合并再加以分析。数据合并主要有两种操作：轴向连接（concatenation）以及融合（merge）。给
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2024-07-08 09:57:47
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环境：Windows最近用Caffe跑了一下AlxNet网络，现在总结一下数据处理部分：（处理过的数据打包链接：http://pan.baidu.com/s/1sl8M5ad 密码：ph1y）（1）获得数据集，途径有：1.Benchmark(数据库) AFLW FDDB2.最新论文（2016）3.Thinkface论坛数据量：庞大的数据量支撑，最少
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2024-10-27 19:30:42
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了解一个事物最好的办法就是debug一遍其源码，类似于看本质。Nuscenes中的Radar pointcloud格式：共有18个特征，包括x，y，z，……。可以看到z默认是0，也就是说，radar只能探测到x，y坐标，没有z的信息的。通过token读到pointsensor的信息总览Radar -> image 投影可以分为五次映射1. radar坐标系 -> 车辆ego坐标系（ra
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2024-07-09 11:42:34
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什么是激光探测和测距 (LiDAR)？LiDAR 的全称是 Light Detection and Ranging (激光探测及测距)，LIDAR 是一种主动测量方式，主要由激光发射部分、接收部分组成、信号处理部分组成，从其名称可以发现 LIDAR 的两个主要基本功能是测距和探测。根据具体应用，可以使用不同的波长，但最常用的是红外线(IR)。LIDAR 应用于很多领域，主要包括但不限于以下学科：计
一、环境基本要求显卡：4090&2080tiCUDA=11.3python=3.8 （不重要，python3.7，python3.9都行）torch=1.10.1+cu113torchvision=0.11.2+cu113spconv=2.1.21二、相关文件所有相关的安装文件都放到这里了链接：https://pan.baidu.com/s/11VfyxUkq_rfHUMcgzeZzOQ?
尽力啦，码字好痛苦目录前言一、自定义数据集准备1.遥感分类数据集NWPU-PESISC452.重构数据集（1）原始数据集组织格式（2）数据集划分（3）划分结果二、预训练1.配置文件2.终端命令3.损失可视化三、fine-tune1、运行训练配置文件2、使用验证集验证结果四、结果1、混淆矩阵2、分类结果 3、可视化重建结果 4、特征空间分析（tsne）前言初次运行自监督学习相关的
作为一位测绘小白当看到眼前这些密密麻麻的点是否让你感到眼前一黑呢？你能获取哪些有用的测绘信息呢？ 我们都知道“一沙一世界，一叶一菩提”，但不一定知道的是，还有“一点一方位空间”。 这些点可大有来头，用处可大了！ 且听笔者详细道来吧~ 原来，这些都是激光雷达（LiDAR）点云数据，每一个点都包含了三维坐标信息，也是我们常说的X、Y、Z三个元素，有时还包含颜色信
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2023-09-08 08:46:29
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大数据可视化,可视化大屏,可视化报表,报表工具,BI - Rocket
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Rocket 致力于使数据友好并且充满活力。简单！简单！简单！重要的事情说三遍。图形化操作，布局灵活，所见即所得。通过拖、拉、拽就可以灵活布局。 拖拉拽布局https://www.zhi
目录摘要1介绍2相关工作3Matterport3D仿真器4Room-to-Room导航5视觉语言导航智能体6结果7总结和未来工作《Vision-and-Language Navigation: Interpreting visually-grounded navigation instructions in real environments》论文主要内容翻译。参考论文：https://arxiv
学习了牛琨老师的课程后整理的学习笔记，用于日后复习一、大数据预处理的几个步骤1.数据预处理 2.数据清洗 3.数据集成 4.数据归约 5.数据变换 6.数据离散化 7.大数据预处理二、数据预处理现实中的数据大多是“脏”数据：①不完整 缺少属性值或仅仅包含聚集数据②含噪声 包含错误或存在偏离期望的离群值 比如：salary=“-10”，明显是错误数据③不一致 用于商品分类的部门编码存在差
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2024-09-25 12:20:11
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1. nuscenes数据集下载1.1 nuscenes数据集简介nuScenes数据集 是自动驾驶公司nuTonomy建立的大规模自动驾驶数据集，该数据集不仅包含了Camera和Lidar，还记录了雷达数据。这个数据集由1000个场景组成（即scenes，这就是该数据集名字的由来），每个scenes长度为20秒，包含了各种各样的情景。在每一个scenes中，有40个关键帧（key frames）
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2024-05-30 07:55:10
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Graphviz 是一款开源的，免费的图结构的可视化软件，只需要描述清楚图中的顶点，边的信息，Graphviz 可以自动化的对图进行布局，生成对应的图片；Graphviz 采用DOT 的这种语言来描述图中的信息；对于图这种数据结构来说，分为有向图和无向图，本质就是图中两个节点之间的关系有没有方向，针对不同类型的图结构，Graphviz 提供了不同的工具来实现自动化的布局dot 针对有向图，采用从上
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2023-12-09 22:26:50
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方法一作者｜牛先卓激光雷达分单线和多线这两大类，针对这两类Lidar所使用的算法也不尽相同。首先单线雷达一般应用在平面运动场景，多线雷达则可以应用于三维运动场景。2D Lidar SLAM一般将使用单线雷达建构二维地图的SLAM算法，称为2D Lidar SLAM。大家熟知的2D Lidar SLAM算法有：gmapping, hector, karto, cartographer。通常数据和运动
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2024-01-16 15:22:11
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3D-Lidar点云数据处理3D-Lidar点云数据处理原始激光点云数据滤波点云分割（地面与非地面）目标聚类欧式聚类Add Bounding Boxes目标跟踪基础卡尔曼滤波3D-IoU ( Interserction over Union)匈牙利算法（Hungarian）3D-MOT 3D-Lidar点云数据处理本篇博客，记录自己学习处理3D-Lidar点云数据目前遇到的算法及本工程使用的算法
目录前言xml文件解析构建Dataset数据增强构建dataloader 前言从voc数据集中的xml中的信息可以看出其中的信息还是很多、很复杂的，为了后续方便使用，再这里首先对xml进行处理。xml文件解析如图，对于每一个xml文件，我们将它包含的boxes、labels以及difficulties提取出来并以字典的形式的保存。 相关代码实现：#voc_labels为VOC数据集中20类目标的
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2024-03-20 10:07:45
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GAMIT-GLOBK数据处理报告 一．处理任务 利用GAMIT-GLOBK软件对2011年年积日为94天的shao, lhaz, xian, kunm, bjfs, urum共6个IGS测站的GPS测量数据进行处理，并对处理结果进行评估。 二．处理步骤 安装虚拟机和Linux系统 在win7系统下
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2024-02-29 10:44:15
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作者:高戈
高戈SEM自动化管理工具的原理分享。 首先要有API，搜索引擎方提供的API使工具可以自动导出数据，导出之后自动化管理工具会对数据进行阅读分析。一般的自动化管理工具都会提供转化跟踪的功能，而且所有工具优化的必须一个程序。 然后是ROI规则，根据规则搜索
高戈SEM自动化管理工具的原理分享。 首先要有API，搜索引擎方提供的API使工具可以自动导出数据，导出之后自动
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2024-05-28 14:57:50
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一、处理前准备1、在主文件夹内新建test项目文件，项目内新建brdc、igs和rinex三个文件夹，分别存放广播星历，精密星历几观测值文件，所用的命令分别为sh_get_nav、sh_get_orbits和sh_get_rinex （若文件为.Z,用gunzip命令解压，若仍为d,用命令sh_crx2rnx -f 命令解压为o文件） 2、进入test项目文件夹，链接tables,运行sh_set
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2024-08-14 18:15:26
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