主流模型一览 这篇文章对主流时空预测模型做了总结，我在提炼浓缩一下，predrnn的改进是结构上到下以及下到上的连接，实际上Trijgru里shi就提到过这个他的encode-forcast结构是顶层指导底层，这个和yunbowang的结构其实不太一样。predrnn++里用ghu解决梯度的问题，mim里作者发现foreget门只记住了平稳的线性信息，e3d是rnn和c3d的结合并且在内部有个at
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2024-03-11 17:17:14
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摘要：雷达目标模拟系统是雷达回波系统的子系统,其在雷达研制过程中扮演重要的角色。随着雷达分辨率和功能的提高,已经不能再简单地把目标看作是"点"目标,而要看作是多散射点的扩展目标。实际中,扩展目标回波模拟的实现方法比点目标复杂,但其更能真实地模拟现代雷达系统。因此对扩展目标回波信号进行研究具有重要的理论意义和实际应用价值。本文首先对雷达回波方程、点目标和扩展目标进行介绍,又对空间坐标系统的定义与坐标
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2023-12-30 15:57:49
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多帧雷达回波光流追踪1. 原理LK光流法计算的是图像之间角点之间的光流(简单来讲就是两帧图像之间匹配到的角点之间的移动矢量)，由于两帧之间角点可能较少，因此计算出来的光流较为稀疏，若使用插值将稀疏光流插值成稠密光流，则误差较大。而多帧图像光流则能较好的减少这一误差，同时保留好图像之间的时间信息。2. 工作流程首先计算多帧图像的角点。通过LK光流法计算两帧图像之间角点光流去聚类算法删除角点较近的光流
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2023-11-09 12:02:06
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目录 1.简介2.代码实现 1.简介基于单目的光流法是一种常见的计算机视觉技术，用于估计图像序列中物体的运动速度。它通过分析连续帧之间的像素变化来推断物体在图像中的移动情况。背景： 光流法是计算机视觉领域中最早的运动估计方法之一，最早由Horn和Schunck在1981年提出。它基于光流假设，即相邻帧上的像素具有相似的灰度值，且相似的像素在移动过程中会产生相同的位移。光流法不仅
本文编辑 | 调皮哥的小助理AWR1642因为最大中频带宽 固定只有5MHz，最大中频带宽是发射信号与回波信号混频之后得到的最大中频频率，即代表着最大的回波延迟时间。因此根据雷达方程和目标最大探测距离公式，如下所示：复采样（IQ）：实采样：其中，min{.}前面部分是FMCW体制的雷达方程，后面部分是FMCW中频信号采样频率与探测距离的公式。公式中，Pt是发射功率，Gr是接收机增益，Gt是发射机增
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2023-11-01 16:28:08
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MPL-GAN:Toward Realistic Meteorological predictive learning Using Conditional GAN作者：HONG-BIN LIU and ICKJAI LEE College of Science and Engineering, James Cook University, Cairns, QLD 4870, AustraliaAb
Temporal Pyramid Network for Action Recognition2022/04/21行为识别中的时间金字塔基础知识光流 optical flow(参考文献)：光流（optical flow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体
光流法理论背景1.什么是光流光流（optical flow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。通常将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。一言以概之：所谓光流就是瞬时速率，在时间间隔很小（比如视频的连续前后两帧之间
# Python 光流法图像外推教程
光流法（Optical Flow）是一种在计算机视觉中广泛应用的方法，用于估算移动物体的运动。通过光流法，我们可以从一系列图像中推测物体在场景中的运动路径。下面，我将为你详细讲解如何实现光流法图像外推，帮助你入门。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解整个实现的流程。下面是光流法图像外推的基本步骤：
| 步骤 | 描述
光流的概念:(Optical flow or optic flow) 它是一种运动模式，这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者（比如眼睛、摄像头等）和背景之间形成的明显移动。光流技术，如运动检测和图像分割，时间碰撞，运动补偿编码，三维立体视差，都是利用了这种边缘或表面运动的技术。光流，简单说也就是画面移动过程中，图像上每个像素的x，y位移量，比如第t帧的时候A点的位置是(x
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2023-10-05 22:15:59
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赛题分析本次比赛跟18年的全球气象AI挑战赛性质类似，都是预测未来的雷达回波图像，但本次比赛挑战时间更长的序列图，难度更大，且从多次提交的反馈情况来看计算评分的hss函数给强回波和误分类的情况权重非常高，且本次比赛的从计算方式的角度较之18年的比赛更像一个多类语义分割比赛，而非传统的回归预测。18年挑战赛top解决方案分析：首先18年挑战赛的数据集十分劣质，样本极度不平衡，大多数样本是现实中无降
# Python光流法在气象图像外推中的应用
## 引言
在当今的气象学研究中，图像处理技术扮演着越来越重要的角色。尤其是使用光流法进行气象图像外推，能够帮助科学家预测气象现象的发展。这项技术基于光流（Optical Flow），用来分析连续帧图像中的运动信息，为气象图像的预测提供数学模型。
## 光流法的基本原理
光流法的核心思想是利用图像中亮度变化来估计物体的运动。它假设在短时间内，物
原创
2024-10-23 06:22:44
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关于光流法全面的介绍和OpenCV代码，请参考：zou\text{x}y09的专栏 \text{x}y09/article/details/8683859 本文和后续文章仅对光流法的原理进行补充。上述参考文章里面已经介绍的内容不会重复。OpenCV中calcOpticalFlowFarnebackcv::calcOpticalFlowFarneback(prevgray,
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2023-11-17 17:18:38
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简介 光流是一种简单实用的图像运动的表达方式，通常定义为一个图像序列中的图像亮度模式的表观运动，即空间物体表面上的点的运动速度在视觉传感器的成像平面上的表达。----百度百科 光流法的前提假设： （1）相邻帧之间的亮度恒定 （2）相邻视频帧的取帧时间连续，或者，相邻帧之间物体的运动比较“微小” （3）保持空间一致性；即，同一子图像的像素点具有相同的运动这种运动在二维图像中表示成像素
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2024-04-02 13:43:54
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雷达外推 Python 是一种在雷达信号处理中用于估计和预测目标位置和速度的技术。本文将详细探讨如何利用 Python 实现雷达外推的过程，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
## 背景定位
在自动驾驶、无人机导航以及军事监测等领域，精确的目标位置预测至关重要。雷达外推技术使得在目标运动轨迹不明确的情况下，仍能对目标的未来位置进行合理预测。以下是这一问题的演进过程
光流法是比较经典的运动估计方法，本文不仅叙述简单明了，而且附代码，故收藏．在空间中，运动可以用运动场描述。而在一个图像平面上，物体的运动往往是通过图像序列中不同图象灰度分布的不同体现的。从而，空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场，光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋势。光流可以看作带有灰度的像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场。下面我们推导光流方程：假设E(x,y,t)为(x,y)点在时刻t的
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2023-12-25 00:42:16
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光流估计光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。- 亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。- 小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。- 空间一致：一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点，且邻近点速度一致。
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2024-06-13 10:28:09
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# 使用光流法进行运动分析的Python实现
光流法是一种用于估算动态图像中物体运动的方法。它基于一个简单的假设：在小区域内，像素强度的变化与运动的速度成一定关系。在本教程中，我们将逐步学习如何用Python实现光流法。整个流程分为几个关键步骤，可以用表格的形式概括如下：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-10-07 04:47:54
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## 使用光流法 (Optical Flow) 的 Python 实现指南
光流法是一种计算图像序列中物体运动的方法，广泛用于计算机视觉领域，如目标跟踪、运动估计等。本文将引导你通过一系列步骤实现光流法的 Python 代码。如果你是刚入行的小白，不用担心，我们会一步一步来。
### 流程概述
下面是实现光流法的流程步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-09 04:06:59
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光流描述的是图像上每个像素点的灰度的位置（速度）变化情况，光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。 光流法的前提假设： - （1）相邻帧之间的亮度恒定； - （2）相邻视频帧的取帧时间连续，或者，相邻帧之间物体的运动比较“微小”； - （3）保持空间一致性；即，同一子图像的像素
