内核的各个子系统已经有大量的跟踪点，如果这些跟踪点无法满足工作中的需求，可以自己手动添加跟踪点。添加跟踪点有两种方式，一种是仿照events/目录下的跟踪点，使用TRACE_EVENT() 宏添加。另一种是参考内核目录samples/trace_events添加。本文对这两种方式分别进行介绍。使用 TRACE_EVENT 定义 tracepoint我们仿照events/timer/timer_st
Lua中的点、冒号与self，它们之间的关系主要体现在函数的定义与调用上，Lua在函数定义时可以用点也可以用冒号，如： 1 function mytable.fun(p)
2 return p
3 end
4
5 function mytable:fun(p)
6 return p
7 end 用冒号定义的函数有个特别的地方是它内部有个self表示自身可以直接访问（虽然sel
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2024-06-05 16:17:26
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目标跟踪技术按实际跟踪对象可以分为点跟踪和块跟踪。所谓点跟踪就是在初始图像帧的目标上找一些具有跟踪价值的点，用点周围的一小块区域的特征对其进行描述，在后续的图像帧中根据特征描述寻找这些点移动到的新位置。这里需要解决三个问题。特征点选择、特征点描述和特征点匹配。首先谈一下特征点选择。用于跟踪的特征点周围的纹理应该是复杂的。如果在一片白墙上选择一个特征点，那么显然不可能知道下一帧图像中这个点到底在什么
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
运动目标的分类(给团块标上ID)不仅仅只是考虑运动跟踪算法，同时它也涉及到新团块的分析、团块的交叉与重叠等问题，单纯的运动跟踪算法并不解决这些问题。opencv2.1自带的跟踪算法有如下几个：1. CCMSPF – connected component tracking and MSPF resolver for collision2. CC – Simple connected compone
前言本文介绍一个曾经在多目标跟踪上霸榜的追踪器 ，实用又简单的目标追踪Baseline，FairMOT！它属于一阶段多目标跟踪器（one-shot MOT），检测模型和Re-ID重识别模型同时进行，提升了运行速率。FairMOT采用 anchor-free 目标检测方法（CenterNet），估计高分辨率特征图上的目标中心和位置；同时添加并行分支 来估计像素级 Re-ID 特征，这类特征
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2024-07-09 21:35:31
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前面两篇我们对性能做了一个优化，接下来继续来丰富调试器的特性。我们前面提到过，函数内并不是所有行都是有效行，空行和注释行就不是有效行。我们之前在添加断点的时候，并没有对行号进行检查，任何行号都能成功添加断点。所以如果添加的断点行号是无效的，那么永远也不会断到那里。但是钩子里并不知道它是无效的，call事件仍然会以为函数有断点从而启动line事件，造成CPU的浪费。所以本篇，我们将对断点的行号进行检
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2024-04-30 20:35:39
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条件语句判断时，只有false和nil会导致判断为假，其他的任何值都为真。 Lua 的字符串与编码无关； 它不关心字符串中具体内容。标准 Lua 使用 64 位整数和双精度（64 位）浮点数， 但你也可以把 Lua 编译成使用 32 位整数和单精度（32 位）浮点数。 以 32 位表示数字对小型机器以及嵌入式系统特别合适。table 是一个关联数组， 也就是说，这个数组不仅仅以
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2024-02-28 13:30:45
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1.正则和通配符的区别
正则表达式是用来在文件中匹配符合条件的字符串，增值是包含匹配。grep，awk，sed等命令都支持正则表达式
通配符是匹配符合条件的文件名，通配符是完全匹配，ls，find，cp 不支持正则表达式，只能使用shell自己的通配符来进行匹配
2.基础正则表达式
元字符
作用
*
前一个字符匹配0或任意多次
.
匹配除换行符外的任意一个字符
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2024-10-19 07:35:42
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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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【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
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
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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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
从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能
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2024-01-04 17:13:28
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在Lua编程中，经常会看到有时用点号定义一个table的成员函数，有时却用冒号，在调用的时候也是如此。那么点号和冒号在使用上有什么区别呢？它们与self之间又是什么样的关系呢？稍安勿躁，接下来谜底将一一为你揭开。 下面先看一个例子Class = {}
Class.__index = Class
function Class.new(x,y)
local cls = {}
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2024-05-24 19:54:11
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这个课程描述了如何在触摸事件中跟踪移动。 无论当前触摸接触点的位置，压力，或者大小的变化，onTouchEvenet()方法被一个ACTION_MOVE事件触发。正如在Detecting Common Gestures中描述，所有的这些事件都被记录在onTouchEvent()方法的MotionEvent参数中。 因为基于手指
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2023-11-13 16:08:39
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先建立运动模型和观察模型，不是想用就能用的。如果不能建立运动模型，也就意味着你所要面对的问题不能用kalman滤波解决。kalman.cpp这个例程来介绍一下如何在OpenCV中使用kalman滤波吧，OpenCV已经把Kalman滤波封装到一个类KalmanFilter中了。使用起来非常方便，但那繁多的各种矩阵还是容易让人摸不着头脑。这里要知道的一点是，想要用kalman滤波，要知道前一时刻的状
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2024-02-28 14:14:14
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