编辑丨计算机视觉联盟针对在时变的室外环境中难以视觉定位的问题，博士生颜深创新性地提出一种解决方案 SensLoc。SensLoc 利用移动设备内置的传感器数据，如 GPS、指南针和重力传感器，为视觉定位提供有效的初始位姿和约束条件，从而缩小图像检索和位姿估计的搜索空间。此外，SensLoc 还设计了一个直接的 2D-3D 匹配网络，以高效地建立查询图像与三维场景之间的对应关系，避免了现有系统中需要
多目标跟踪MTT，边扫边跟TWS是MTT的一种特殊情况。机载雷达TWS属于微波单探测器MTT技术问题。概率数据关联PDA，多假设跟踪MHT，多帧分配MFA，模糊理论，随机集理论，神经网络，粒子滤波。1.机载空空多目标跟踪（1）攻击：典型的特点是作战飞机具有多目标跟踪和多目标攻击的能力，从而能在较远的作用距离上同时发现并跟踪多个有威胁的目标，并与火控系统配合发射多枚导弹、分别攻击不同的目标，达到先敌
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2024-05-25 20:36:45
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雷达实测数据卡尔曼滤波(KF)的调参，主要包括一下几个内容：1.过程噪声矩阵Q，观测噪声矩阵R；2.初始圆形大波门尺寸Γ，稳定跟踪过程中的椭圆波门γ；3.目标初始（超大）协方差P0； 此外，跟踪效果还与凝聚算法，滤波器算法，数据关联方法，航迹起始算法，运动模型……密切相关；凝聚算法：这里使用凝聚层次分析；滤波器：传统KF滤波器；数据关联：最近邻关联；航迹起始算法：n/m逻辑法
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2024-01-23 22:45:01
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一、角跟踪 早期角跟踪雷达的精度依赖于所使用的波束的尺寸，现代大多是雷达系统通过利用单脉冲跟踪技术获得更优的角度测量结果。 跟踪雷达利用雷达波束内目标角度相对于天线主轴角度的偏移量来产生一个误差信号，这个误差信号
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2024-02-21 23:24:09
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本文为美国西北大学（作者：Ming Yang）的博士论文，共141页。视觉目标跟踪，即从图像序列中持续推断目标的运动，是连接低级图像处理技术和高级视频内容分析的必备组件。几十年来，由于其在实践中的广泛应用（如人机交互、安全监视、机器人、医学成像和多媒体应用）以及理论上的各种影响，这一直是计算机视觉界一个活跃而富有成果的研究课题，包括图模型的贝叶斯推理、粒子滤波、核密度估计和机器学习算法等。然而，
上一篇博客介绍了无人驾驶中的车辆检测算法（YOLO模型），该检测是基于图像进行的2D目标检测。在无人驾驶环境感知传感器中还有另一种重要的传感器：激光雷达。今天就介绍一篇无人驾驶中基于激光雷达目标检测的3D多目标追踪论文，使用的数据集也是KITTI数据集，使用的目标检测算法是PointRCNN。该3D多目标追踪系统不需要使用GPU且取得了最快的处理速度（214.7FPS）。论文地址：A Baseli
Vol.11No.9Sep.2009第11卷第9期2009年9月0引言随着社会和科技的不断发展，现代雷达系统更加复杂且精准，故需要借助计算机来完成对系统各项功能和性质的仿真，以完成对系统性能的评估。Matlab 提供了强大的仿真平台。一个典型的雷达系统主要由天线、发射机、接收机、信号处理机、伺服系统和终端设备等部分构成。本文主要讨论雷达信号处理部分，并结合某脉冲雷达信号处理的实例来说明Matlab
【系统简介】信天翁系统采用雷达和光电设备组合监视，综合雷达与光电设备的优势特点，形成了雷达光电一体的综合化监视系统。该系统能够对大面积水域进行昼夜全方位精确监视，当有目标侵入时，雷达会及时发现并自动引导摄像头跟踪拍摄。雷达探测范围广，不受环境、光线等条件影响，能精确快速发现入侵目标，并报告其位置、速度、航向等信息，但是对于非专业人员来说，雷达视频的显示抽象不直观。光学设备对目标的显示非常直观，但因
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2024-07-20 08:14:30
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“雷达”一词是1940 年美国海军创造的英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，意为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”，是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。雷达的出现，是由
本文编辑：调皮哥的小助理“雷达”一词是1940 年美国海军创造的英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，意为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”，是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度
文章目录方法亮点方法思路Siamese 网络追踪结构化目标外观建模基于语境信息的目标定位方法验证OTB2013、2015数据集的测试结果：EAO对比：UAV123基准测试：结论 视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个基本问题，具有广泛的应用前景，视觉跟踪的典型场景是跟踪未知目标对象。虽然近几十年来有了很大的进展，但是视觉跟踪仍然是一个具有挑战性的问题，主要是由于遮挡、变形、突然运动、光照变化、背景杂波
目录一、Siam-RCNN二、MOSSE三、SiamFC四、SiamRPN五、SiamMask六、Kalman filter 一、Siam-RCNN 使用孪生网络作为重新预测器，之前的检测器均采用单级检测器结构，对于单目标的检测任务，两级检测网络更好。其中第二阶段主要将感兴趣的ROI与模版区域进行比较，将感兴趣的区域特征连接起来，与参考图像进行对比，实现了对物体大小和长宽比变化的鲁棒性，这一点，
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2024-03-29 11:47:05
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基于深度学习的目标跟踪算法中的检测和再识别分支是怎么运行的？基于深度学习的目标跟踪算法通常分为两个分支：检测分支和再识别分支。这两个分支的作用是从视频帧中提取目标的特征并进行匹配和跟踪。检测分支通常采用目标检测算法（如Faster R-CNN，YOLO等）来检测图像中的目标，并输出目标的位置和大小信息。这些信息被用来确定目标的位置和边界框。再识别分支通常使用深度学习模型（如Siamese网络，Tr
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2024-05-05 11:33:27
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在本周我将上周的代码又完整的检查了一遍，发现我在生成H矩阵时累加的不是能量，而是数量，即相同ρ与相同θ的个数。先说明一下，其实先进行初级滤波然后再进行累加相同的个数与不进行初级滤波直接进行能量的累加效果是大差不差的。在进行初级滤波时，已经滤除了一些噪声，这与进行能量的累加其实是相似的。但是为了充分说明检测前跟踪是利用观测数据的大部分数据这一性质，我采用直接累加能量的方式再次编程。mesh()函数：
一时心起，想起来分享下当年做的小玩意，今天就来个倒车雷达，要不然在电脑里早晚我得删了他，哼！要是哪天哪个小伙伴也被逼着做这种东西，来这！背景 车辆在倒车时，由于驾驶员无法看到车辆后方的状况，存在 一定的安全隐患。倒车雷达是一种能够在倒车时检测车辆后方障碍物的电子装置，该装置一般使用超声波探测技术，利用超声探头发出超声波，超声波遇到障碍物后部分反射回超声探头，通过检测超声探头从发出超声波到接收到反
1.目标跟踪综述一般包含：特征表达、跟踪模型、搜索策略 跟踪方法分类2.特征表达2.1传统特征表达主要包括HOG、LBP、Harr-like、SIFT和颜色统计 1.HOG:图像局部区域梯度加权直方图，一般针对灰度图像，对背景光照变化和目标微量性形变具有不变性 2.LBP：局部二值化 3.Haar-like：基于哈尔小波变换所设计，采用积分图进行快速运算，早期常用于进行人脸特征提取 4.SIFT特
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2024-07-31 10:58:36
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如果空间景物上的任意一点M在两个（或两个以上）摄像机成像面上的投影点为ml 和mr，则ml 和mr 被称为对应点（Correspondence）。求取左右像平面之间对应点的过程就是立体匹配。1.视差理论视差的估计过程就是立体图像对中对应点的求解过程，也就是立体匹配过程。所以在具体介绍立体匹配原理之前，首先给出视差以及视差空间(DSI)的明确定义。1.2视差矢量和视差图平行式立体视觉模型中，由于两摄
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2024-09-28 21:56:28
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本文是浏览多篇博文后，总结供自学使用，因为有时间跨度上的原因，没有标明各原博文的引用，如有侵权，请告知我删除或标明出处，先在此感谢一、目标跟踪分类（1）根据目标分类 单目标 &
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2024-05-05 18:41:04
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本文提出了一种结合照相机和激光雷达数据的自动驾驶汽车多模态多目标跟踪（MOT）算法。相机帧使用最先进的三维物体探测器进行处理，而经典的聚类技术被用于处理激光雷达的观测结果。所提出的MOT算法包括一个三步进关联过程、一个用于估计每个被检测到的动态障碍的运动的扩展卡尔曼滤波器和一个轨迹管理阶段。EKF运动模型需
这篇来讲一下SiamMask的实现原理。也就是对Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach的文章解读。首先，SiamMask是视觉目标跟踪(VOT)和视频目标分割(VOS)的统一框架。简单的说，就是离线情况下，训练一个追踪器，这个追踪器仅依靠第一帧指定的位置进行半监督学习就可以实现对连续图像帧的目标追踪，这也是
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2024-07-28 22:38:08
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