引言“ 汽车360影像是一项比较先进的技术,它通过多个高清摄像头将车辆的外部环境进行拍摄,并将这些影像进行处理和融合,以生成一张完整的全景图像。这种技术已经被广泛应用于汽车行业,为驾驶员提供了更加全面、直观的视觉体验,同时也大大提高了汽车的安全性能。今天,我们将参考github开源项目介绍汽车360影像的原理及其工作方式,理解其背后的原理与奥秘。(原github链接见文章末尾)”汽车360影像介绍
首先是以下这几条更新命令,每次单独执行: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo rpi-update 然后执行安装opencv的构建相关命令: sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config &nbs
转载 2024-11-01 10:28:15
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文章目录简介一、特征匹配总结1、 蛮力匹配(Brute-Force)介绍程序2、随机抽样一致算法(RANSAC)二、项目实战——图像拼接1、步骤2、程序重点总结 简介本节为《OpenCV计算机视觉实战(Python)》版第13讲,项目实战:全景图像拼接,的总结。一、特征匹配总结1、 蛮力匹配(Brute-Force)介绍比较任意两个特征之间的距离(归一化欧氏距离),给定参数K,可以输出距离最小的
一、什么是力矩控制永磁同步电机在汽车上的应用越来越广泛,从动力驱动到转向刹车的执行机构,都可以见到其踪影。今天想谈谈永磁同步电机的控制。 做控制的人都知道,任何电机的控制,无非三种不同的控制目标: 位置控制:想让电机转多少度它就转多少度 速度控制:想让电机转多快它就转多快 力矩控制:想让电机出多少力它就出多少力 但无论是哪种控制目标,无非是一个闭环还是两个闭环还是三个闭环的区别,力矩控制作为最内层
随着我国城市化进程的加快发展,人口越来越集中,城市交通四通八达,车辆也在逐年增多。公交车成为城市交通的重要组成部分,也是城市通勤的必要交通工具。但日益拥堵的交通现状给大型车辆的驾驶员带来很多困扰,比如公交车追尾事件、倒车盲区、狭窄道路通行等情况。一直以来为了解决这些问题,也出现了很多相关的解决技术,比如:语音提示、倒车雷达系统、可视雷达系统、倒车影像、2D 360°环视技术,直到现在公交车辆上应用
透视变换:      透视变换常用于图像视觉处理中,如在移动机器人视觉系统中,摄像机光轴与地面并不是呈垂直关系,而是有一定的倾斜角度,因此想要获取俯视图即正投影的效果,就需要对图像进行透视变换。进行透视变换获取俯视图的常用方法有两种:1、基于图像的单应性矩阵DLT算法。2、基于摄像机倾斜角度的变换,也就是上文提到的把世界坐标系转为摄像机坐标系的过程。由于在实际中我们比
转载 2024-06-07 16:38:32
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# Android 360全景拼接实现指南 在本文中,我们将共同探讨如何实现Android 360全景拼接。这个过程包括多个步骤,涉及图像获取、处理、拼接和显示。下面是实现这一功能的总体流程。 ## 流程概述 | 步骤编号 | 操作 | 描述 | |----------|--------
原创 2024-10-26 05:25:07
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同时,本系统亦是一个远程监控系统,为用户提供全天候监控记录、各个角度全方位无死角的监控辅助等功能,是一款集成了AI的高
360环视开发为何难?问题出在硬件选型上近年来,360环视技术已经从高端汽车逐渐普及到智能机器人、无人配送车辆和工业视觉设备中。通过拼接多个摄像头图像,360环视技术为系统提供了无盲区的全景视野。然而,真正落地一套360环视系统并不容易。开发人员常常会遇到:· 摄像头接口不足,无法满足基本需求;· 缺乏AI处理能力,无法实时识别画面内对象;· 推流技术复杂,无法快速实现远程监控或多端显示;· 硬件
工程车辆作为市政施工与大型工程的核心设备,其作业环境往往充斥着碎石、深坑、临时障碍物,且庞大车身与复杂结构导致传统监控存在大量野断层。这里所说的工程车涵盖范围广泛,包括常用于土方工程的挖掘机、装载机,负责物料运输的渣土车、混凝土搅拌车、矿卡,进行道路建设的摊铺机、压路机,以及起重机、推土机、高空作业车、旋挖钻等多种类型,它们在不同施工场景中都面临着视野盲区带来的安全隐患。米尔 RK3576 开发
在汽车智能化和智慧安防快速发展的今天,360环视系统 已成为保障行车与场景安全、提升体验的重要技术。无论是自动泊车、驾驶辅助,还是智慧社区监控,核心诉求都是能够接入 多路摄像头,并通过高效的 推流 实现低延迟显示与存储。然而,传统硬件平台在接入路数、实时性与稳定性方面常有瓶颈,难以支撑更大规模、更高 ...
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米尔电子RK3576开发板,支持多路摄像头接入与推流,实现12路1080P高清视频低延迟传输,是360环视、车载环视、智能安防与工业视觉的理想硬件平台。
刚到实验室,做了一个全景图像拼接的training project,自己前前后后搞了1个多月(汗啊,只能自我安慰是接触到的第一个图形学的东西),尝试了几种方法,写了很多无用代码,下面把我一路曲曲折折的过程抛出来,希望能对大家有些许帮助吧。     一. 做拼接的第一步一定是warp,就是把每张图像投影到柱面或者球面,我将每张图片做了柱面投影,而这么做的理由呢,就是将图像投影到
汽车全景标定(拼接)效果的检验方法对于终端用户来说,安装汽车360全景就是要体验最好的全景效果,不关心全景标定(拼接)的难易程度,关心的是产品的实用性和体验性。日前,市场上涌现出各种各样的汽车360全景产品,价格和品质参差不齐,让消费者眼花缭乱,其中全景标定(拼接)效果的好坏是衡量产品体验度的一个最重要指标。下面就来说下怎样检验汽车全景拼接效果的好坏的方法,希望能帮到大家,怎么样选择一个好的汽车全
随着科技的不断进展,新颖的传播方式也逐渐走进人们的视野,传统的图文视频传播已经不能很好的吸引人们的眼球。信息时代的不断发展,人们也对传统的广告形式开始感到反感,vr全景沉浸式的体验和不打扰用户的情况下所能达到的广告效应开始受到商户的青睐。那么vr全景制作方法是什么呢?相信这是对于刚接触这方面的人困扰的一个问题。 vr全景制作方法,vr全景内容是怎么制作的? 首先肯定是要进行拍摄,vr全景
0.背景       车载环视是一种常见的辅助驾驶技术,在车辆的车头、车位、左右后视镜处安装鱼眼相机并通过算法计算,可为驾驶员提供观察周围环境丰富的视角,从而提高驾驶安全性。另一方面,由于自动/辅助驾驶技术的火热与不断渗透,环视也是更高阶驾驶算法的重要数据来源与实现基础,譬如移动物体检测和A自主泊车等。下图是一张网上搜到的常见的环视算法展示效果。1.功能&n
在汽车智能化、网联化快速发展的今天,360环视系统 已成为智能驾驶和自动泊车的标配技术。无论是泊车入位、低速行车还是复杂路口的安全辅助,360环视都依赖于 多路摄像头 的实时接入与高效处理。然而,传统硬件平台往往在摄像头数量、编解码效率和推流延迟上存在瓶颈,难以满足行业对 高并发 + 低延迟 的要求。作为嵌入式领域的先行者,米尔电子基于瑞芯微&nb
在汽车智能化、网联化快速发展的今天,360环视系统 已成为智能驾驶和自动泊车的标配技术。无论是泊车入位、低速行车还是复杂路口的安全辅助,360环视都依赖于 多路摄像头 的实时接入与高效处理。然而,传统硬件平台往往在摄像头数量、编解码效率和推流延迟上存在瓶颈,难以满足行业对 高并发 + 低延迟 的要求。作为嵌入式领域的先行者,米尔电子基于瑞
在数据可视化领域中,组合图表是一种非常常见的呈现方式。它可以将不同类型的图表结合起来,让人们更加直观地了解数据之间的关系。在 Python 的数据可视化库 pyecharts 中,Grid 是一种用于绘制组合图表的容器,可以让我们轻松地将多个图表进行排列组合。在本篇博客中,我将教会大家如何使用 Grid 在 pyecharts 中绘制组合图表。首先,我们需要安装 pyecharts 库和其依赖项。
关于车辆的全景环视系统网上已经有很多的资料,然而几乎没有可供参考的代码,这一点
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