一、名词解释点云：同一空间中海量的点的集合。激光测量的点云包括三维坐标和激光反射强度，摄影测量的点云包含三维坐标和颜色信息。稀疏点云：点的数量较少，点的间距大。稠密点云：点的数量较多，点比较密集。激光：光是原子中的电子吸收能量后，跃迁到高能级，回落到低能级的时候，释放的能量以光子的形式发射。激光是被激发出来的光子的队列，该队列中光子的光学特性一样。深度相机：测量物体和相机之间距离的设备。摄影：使用
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2024-07-29 11:59:12
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文章目录写在最后话一 目标检测算法综述二 多目标追踪（MOT）~~综述1 Multiple Object Tracking(MOT)现有算法2 分类详解2.1 多目标跟踪--SORT(2016)2.2 多目标跟踪--DeepSort（2017）2.3 多目标跟踪--DeepSort的改进版（ JDE和MOTDT）2.4 多目标跟踪--ByteTrack（2022）2.5 CenterTrack：
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2023-09-26 14:21:32
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1、什么是目标追踪？目标跟踪是通过分析视频图片序列，对检测出的各个候选目标区域实施匹配，定位出这些目标在图像中的坐标位置，然后得到一系列相同目标的连续变化的过程。白话： 从茫茫人海中，识别出你的脸2、为什么需要目标追踪？我的理解：1. 我们可以排除其他背景信息对我们的干扰，只对关心的物体进行特定的标记，也就是对一个物体在空间中的位置进行连续的追踪标记。2.跟踪算法比单帧检测算法更快，利用所有已知信
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2023-10-09 00:28:35
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C4 Filtering and Classification of Point Clouds/第4章 点云的滤波与分类05.25-06.01点云数据的过滤—4.1Filtering of point cloud data4.1.1课堂记录为什么机载激光雷达是唯一可行的能够获取森林影像的方式？只要森林不是完全覆盖，存在缝隙，机载激光雷达测量系统的激光扫描光束能部分地穿过植被覆盖空隙到达地面，并反射
目标跟踪算法包括单目标跟踪和多目标跟踪，单目标跟踪在每张图片中只跟踪一个目标。目前单目标跟踪的主要方法分为两大类，基于相关滤波(correlation filter)的跟踪算法, 如CSK， KCF, DCF, SRDCF等；基于深度学习的跟踪算法，如SiamFC, SiamRPN, SiamRPN++等。相比之下，相关滤波的速度更快，深度学习的准确性更高。 跟踪算法综述：https://w
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2023-12-05 20:29:56
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# 实时目标跟踪深度学习
随着计算机视觉技术的发展，实时目标跟踪已成为一个热门的研究领域，广泛应用于安防监控、无人驾驶、智能零售等场景。深度学习在目标跟踪中展现了强大的能力，能够理解和分析视频流中对象的运动状态和环境变化。本文将简要介绍实时目标跟踪的基本概念，并提供一个深度学习模型的代码示例。
## 目标跟踪的基本概念
目标跟踪的目的是在视频序列中持续识别和追踪某一特定对象。典型的跟踪方法包
原创
2024-09-13 06:30:19
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# 深度学习目标跟踪网络的实现指南
目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目的是在视频中实时跟踪目标物体。在深度学习技术的支持下，目标跟踪取得了显著的进展。本文将带领你了解如何构建一个目标跟踪网络，分步骤解析每一步的实现，并提供必要的代码示例。
## 实现流程
在开始之前，我们先来了解实现目标跟踪的基本流程。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-19 06:59:54
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# 实现目标跟踪深度学习模型教程
## 一、整体流程
下面是实现目标跟踪深度学习模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备：准备目标跟踪的数据集 |
| 2 | 模型构建：构建深度学习模型 |
| 3 | 模型训练：使用数据集对模型进行训练 |
| 4 | 模型测试：测试训练好的模型的效果 |
## 二、详细步骤及代码示例
### 1. 数
原创
2024-02-19 05:15:44
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深度学习多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在通过算法实时追踪多个目标物体的运动状态。该技术有助于改善安防监控、自动驾驶和运动分析等领域的应用效果。
> 用户原始反馈：
> “我们的自动驾驶系统在复杂环境中经常迷失方向，目标跟踪的准确性亟待提高！”
在多目标跟踪的业务背景中，关键的影响因素可以通过以下的简单模型表示：
\[
\text{Performance} = f(\text{
知识点回顾
什么是点云，如何获得点云。点云包含了很多信息，除了3维坐标数据之外，还可能包括颜色、分类值、强度值、时间等。点云数据可以由多种方法获得：1.直接由Lidar激光扫描出点云数据。 2.不同角度的2D图像组合成点云 3.由深度图（Depth Map）生成点云，即将图像坐标+深度信息从图像坐标系转换为世界坐标系。点云和深度图都会出现深度信息的缺失，因为往往传感器只能捕捉物体表面的信
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2024-05-21 11:24:58
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检测点云中的目标(ROS2 & Tao-PointPillars)准确、快速的目标检测是机器人导航和避障中的一项重要任务。 自主代理需要清晰的周围环境地图才能导航到目的地，同时避免碰撞。 例如，在使用自主移动机器人 (AMR) 运输物体的仓库中，避免可能损坏机器人的危险机器已成为一个具有挑战性的问题。这篇文章介绍了一个 ROS 2 节点，用于使用 NVIDIA TAO Toolkit 基于
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2024-03-15 10:19:08
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【毕设题目学习】6DOF物体识别及抓取-PCL点云处理转眼来到毕业季，又恰逢武汉疫情，实在家里闲的慌，便开始着手毕设的题目 废话不多说，闲的时候，我将陆续写写博客，来记录关于该课题的一些学习记录，分享过程中遇到的那些坑，也欢迎能够相互交流学习。 首先，我大致说一下我的毕设题目，主要任务就是用PCL点云库进行点云处理，通过如几何特征的方式（不限）（毕竟现在应用方面基于几何特征是主流，不过深度学习势必
激光点云3D目标检测算法之CenterPoint前言CenterPoint是CVPR 2021的论文《Center-based 3D Object Detection and Tracking》中提出的一个激光点云3D目标检测与跟踪算法框架，与以往算法不同的是，该算法不用边界框而是提出用关键点来表示、检测和跟踪3D目标：在检测流程中，第一阶段先用一个关键点检测器去检测目标的中心点，然后再用中心点特
本文为瑞典查尔姆斯理工大学（作者：Erik Henriksson）的硕士论文，共76页。本文研究了利用汽车雷达传感器对动态目标进行扩展跟踪。跟踪是基于一个360度环境感知系统的数据，该系统由四个视场重叠的雷达传感器组成。本文提出了两种跟踪目标状态的方法，包括位置、速度、航向和大小。第一种算法基于检测形成的集群，并创建用于扩展目标跟踪器更新步骤的矩形框。第二种算法使用高斯混合概率假设密度（GMPH
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2024-08-31 19:31:58
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Complex-YOLO: 点云实时目标检测前言要点分析具体算法分析点云转化鸟瞰图提取特征B- Box损失回归 前言Complex-YOLO，论文中介绍是一种仅在点云上进行的最先进的实时3D目标检测网络。借鉴了yolo v2的主干网络，扩展了最后的回归策略，提出了Euler-RegionProposal Network (E-RPN)增加了角度的回归，最后通过实验证明了算法的有效。论文：Comp
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2024-01-04 17:11:39
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1. 3DSSD首先分析CVPR2020的3D目标检测文章“3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector”。这是一个单阶段，不需要Anchor的，基于点云的3D目标检测算法。网络实验效果也比较不错，比单阶段目标检测的SOTA方法优秀。在引言中，把当前的方法分为voxel-based方法和point-based方法。介绍voxel-based方
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2024-01-20 01:11:43
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这是清华大学在2021年3月上传的关于将transformer应用在点云上的一篇论文。与其同期的还有两篇相似论文。本篇论文作者认为transformer本身具有很好的顺序不变性，而且在二维视觉任务上表现出了很好的效果，理论上可以代替卷积操作，因此transformer能够很好的应用在点云数据上。 一、PCT的初始版本 相比于文本信息，点云特征中包含了位置特征，因此可以省略位置信息的插入。 对于一个
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2024-10-16 21:44:59
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文章目录一、前言二、3D目标检测算法梳理三、总结 一、前言前些日子作者对点云与图像融合领域进行了一些调查，经过作者浅显的调查发现现今的“点云与图像融合”主要作为一种综合工程手段应用在3D目标检测（包括但不限于：车道线识别、距离估算、有遮挡的目标识别）等自动驾驶领域。因此在调研的过程中梳理了3D目标检测算法的主要实现方法，并对各种经典算法做了类别区分。二、3D目标检测算法梳理注：这里只给出了算法的
文章目录引言地面分割原理GPF地面分割代码GPF地面分割测试结果GPF地面分割的优缺点改进思路参考文献 引言在实际实现3D目标检测时，在不依靠深度学习的训练模型时，仅采用传统方法实现目标检测。一般在实施检测之前，均需要删除地面点云才能确保后续其他障碍物点云数据的提取精度，防止因为地面点云产生干扰。 本博客的地面分割参考论文《Fast Segmentation of 3D Point Clouds
点云 3D 目标检测 - VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection - 基于点云的3D目标检测的端到端学习（CVPR 2018）摘要1. 引言1.1 相关工作1.2 贡献2. VoxelNet2.1 VoxelNet架构2.1.1 特征学习网络2.1.2 卷积中层2.1.3 区域提案网络2.2 损
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2023-10-08 13:56:56
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