目录1、添加依赖2、工具类2.1 JFreeChart工具类2.2 GenerateChartUtil 图表生成工具类2.3 GeneratePieChartUtil 饼图生成工具类3、生成图片到本地测试代码类3.1 生成饼图3.1.1 调用方法3.1.2 生成图片效果3.2 生成3D饼图3.2.1&nbs
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2024-09-03 07:36:49
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# AIS和雷达融合算法的实现
在现代交通和航海领域，AIS（自动识别系统）和雷达数据的融合尤为重要，可以提高目标检测的精度和可靠性。本篇文章将指导你如何用Python实现AIS和雷达融合算法。我们将分步进行，确保你全面理解每一步的内容。
## 流程概述
以下是实现AIS和雷达融合算法的主要步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
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1 简介AIS船舶自动识别系统能提供精确的船舶位置与属性信息,通过信息融合技术能有效弥补雷达测向精度不高的影响。为了对更大范围内的海域进行监视,本文对升空AIS与雷达信息融合技术进行了研究,以提高平台对海的跟踪探测能力。本文主要涉及的工作:1、对升空平台AIS系统出现的问题进行研究。本文介绍了AIS系统的工作原理与SOTDMA协议过程,分析了升空AIS监视范围与出现信号冲突的问题,并且根据信号区别
原创
2021-11-02 21:48:31
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多传感器融合--MATLAB跟踪器介绍 MATLAB通过多目标跟踪器可以融合多传感器检测到的目标信息，
原创
2021-07-05 13:58:18
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多传感器融合--MATLAB跟踪器介绍
MATLAB通过多目标跟踪器可以融合多传感器检测到的目标信息，常用到的多目标跟踪器有trackerGNN、trackerJPDA、trackerTOMHT 、trackerPHD等。trackerGNN通过假设一个跟踪的目标只能与一个测量目标匹配。trackerJDPA对每一个跟踪的目标可能匹配多个测量到的目标。trackerPHD通过概率假
原创
2021-07-09 15:53:26
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1 简介AIS船舶自动识别系统能提供精确的船舶位置与属性信息,通过信息融合技术能有效弥补雷达测向精度不高的影响。为了对更大范围内的海域进行监视,本文对升空AIS与雷达信息融合技术进行了研究,以提高平台对海的跟踪探测能力。本文主要涉及的工作:1、对升空平台AIS系统出现的问题进行研究。本文介绍了AIS系统的工作原理与SOTDMA协议过程,分析了升空AIS监视范围与出现信号冲突的问题,并且根据信号区别
原创
2021-11-02 21:48:30
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智能的交通管控系统应包含全域感知和静态数据池以及处置智慧方案，其中全域感知是智能管控的基础，从宏观层面提供整个交通流的情况，为自动预警、生成解决方案等提供数据基础。毫米波雷达具有精准稳定等诸多特点，并被逐步应用于智能交通领域。而单个传感器通常只能获得被检测目标的部分特征，难以在复杂环境下满足对车辆目标检测的复合要求。为更准确地描述所检测交通目标的特征，通过对毫米波雷达和视觉信息进行融合从而获得更全
1 简介AIS船舶自动识别系统能提供精确的船舶位置与属性信息,通过信息融合技术能有效弥补雷达测向精度不高的影响。为了对更大范围内的海域进行监视,本文对升空AIS与雷达信息融合技术进行了研究,以提高平台对海的跟踪探测能力。本文主要涉及的工作:1、对升空平台AIS系统出现的问题进行研究。本文介绍了AIS系统的工作原理与SOTDMA协议过程,分析了升空AIS监视范围与出现信号冲突的问题,并且根据信号区别
原创
2022-01-30 19:28:11
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多传感器融合–MATLAB跟踪器介绍MATLAB通过多目标跟踪器可以融合多传感器检测到的目标信息，常用到的多目标跟踪器有trackerGNN、trackerJPDA、trackerTOMHT 、trackerPHD等。trackerGNN通过假设一个跟踪的目标只能与一个测量目标匹配。trackerJDPA对每一个跟踪的目标可能匹配多个测量到的目标。trackerPHD通过概率假设密度(PHD)函数来跟踪目标。trackerTOMHT认为跟踪的目标存多个假设的目标与之匹配。1、跟踪器的使用步骤MATLA
原创
2021-08-07 09:40:51
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多传感器融合–MATLAB跟踪器介绍MATLAB通过多目标跟踪器可以融合多传感器检测到的目标信息，常用到的多目标跟踪器有trackerGNN、trackerJPDA、trackerTOMHT 、trackerPHD等。trackerGNN通过假设一个跟踪的目标只能与一个测量目标匹配。trackerJDPA对每一个跟踪的目标可能匹配多个测量到的目标。trackerPHD通过概率假设密度(PHD)函数来跟踪目标。trackerTOMHT认为跟踪的目标存多个假设的目标与之匹配。1、跟踪器的使用步骤MATLA
原创
2021-08-21 20:55:20
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# Java AIS（自动识别系统）概述
自动识别系统（AIS，Automatic Identification System）是一种海上船只识别、跟踪和监视的技术。AIS可用于提高航行安全、避免碰撞，并提供实时的船只信息。Java作为一种广泛使用的编程语言，能够通过其丰富的库和工具集实现AIS数据的处理与分析。本文将详细介绍Java AIS的基础知识，并提供代码示例来帮助理解。
## 1.
本文编辑：调皮哥的小助理大家好，我是调皮哥，又和大家见面了，时间过得很快，到目前为止，本次读书笔记的内容已经快接近尾声了，相信大家通过之前文章的阅读，已经掌握了雷达系统、雷达信号处理、雷达数据处理、雷达波形设计、雷达目标检测、数字信号处理等方面的基础内容和有关算法。今天是《自动驾驶中的雷达处理算法》专栏的第9篇文章，我们继续来研究雷达数据处理之上的高级算法，我个人认为这个层面的算法是“雷达+人工智
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2024-04-17 06:53:42
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作者丨Coulson@知乎编辑丨3D视觉工坊一、引言最近在为车辆添加障碍物检测模块，障碍物检测可以使用激光雷达进行物体聚类，但是我们使用的是16线的velodyne，线数还是有些稀疏，对于较远的物体过于稀疏的线数聚类效果并不好，因此考虑使用视觉进行目标检测，然后投影到3D点云里面，获取障碍物位置，同时视觉还可以给出障碍物类别信息。使用视觉进行目标检测，将检测结果2D bounding box坐标信
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2023-01-01 11:19:19
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在上一篇《自动驾驶技术架构和综述》文章中我们介绍了自动驾驶三个核心环节，分别是环境感知和定位、决策规划、执行控制。接下来这章将会针对环境感知和定位展开介绍，环境感知和定位包含环境感知、定位、V2X 3个子模块。环境感知指的是通过摄像头、传感器、雷达对自动驾驶行为的参与方环境的监控以及信息获取。完整的环境感知技术方案需要多方的信息协调构成，本文将重点介绍下雷达相关的自动驾驶技术。分为3个模块：分别是
这个节点的作用是可以帮助我们进行红绿灯识别或者其他info_sign识别。因为进行红绿灯检测最好是可以获取红绿灯在图像上的位置，即ROI，然后再进行识别会容易很多。我们可以在事先建立好的场景语义地图中
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2021-07-15 13:51:31
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调整点云的视角(操作方法参考上面链接)，然后确保图像和点云都可以看到完整的白标定板，点击右上角的grab捕
原创
2024-08-06 11:55:33
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说起融合，大家肯定会想到 融合的几个层次。数据级融合、特征级融合、决策级融合。
目前我们所采用的融合策略是决策级融合。
（ 1）特征级融合的特点，主要是雷达辅助图像。
基本的思路是将雷达的点目标投影到图像上，围绕该点我们生成一个矩阵的感兴趣区域，然后我们只对该区域内进行搜索，搜索到以后跟雷达点目标进行匹配。它的优点是可以迅速地排除大量不会有车辆的区域，极大地提
AIS系统是船舶自动识别系统（Automatic IdentificationSystem）的简称，由岸基（基站）设施和船载设备共同组成，是一种新型的集网络技术、现代通讯技术、计算机技术、电子信息显示技术为一体的数字助航系统和设备。AIS的正确使用有助于加强海上生命安全、提高航行的安全性和效率，以及对海洋环境的保护。AIS的功能有：1、识别船只；2、协助追踪目标；3、简化信息交流；4、提供其它辅助
搜集的有关雷达和摄像头融合的资料。仅供参考：#1 传感器融合：激光雷达+摄像头 摄像头产生的数据是2D图像，对于物体的形状和类别的感知精度较高。深度学习技术的成功起源于计算机视觉任务，很多成功的算法也是基于对图像数据的处理，因此目前基于图像的感知技术已经相对成熟。图像数据的缺点在于受外界光照条件的影响较大，很难适用于所有的天气条件。对于单目系统来说，获取场景和物体的深度（距离）信息也比较困难。双目
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2024-04-26 21:39:01
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## 如何实现 Java AIS 解析
### 概述
在本文中，我将教会你如何使用 Java 实现 AIS（Automatic Identification System）解析。AIS 是一种用于航行安全和船舶管理的系统，它通过无线电通信，将船舶的位置、航向、速度等信息传输给附近的船舶和岸站。我们的目标是解析这些 AIS 数据，以便进一步处理和分析。
### 流程
下面是整个实现 AIS
原创
2024-02-06 10:19:01
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