https://github.com/TurtleZhong/Map-based-Visual-Localization 基于地图的视觉定位的通用框架。它包含了支持传统特征或深度学习特征的地图生成。视觉（点或线）地图中的分层定位视觉。具有 IMU、轮 odom 和 GPS 传感器的融合框架。我将发布一些相关论文和基于地图的视觉定位工作的介绍。我想介绍会先用中文写的。所以很快就
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2023-11-02 19:44:31
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一.问题描述工厂中经常需要安全生产，故需要检测目前区域内是否有动态物体进入。但是往往因为视频设备算力或者算法性能问题，无法准确判断动态物体是人还是其他物体。故设计了一套系统，用于实时动态检测并且判定区域内是否出现人。二.程序以及算法2.1程序主体流程检测设备进行高斯混合模型的动态检测将检测到的图片传输给云端算法由云端算法yolov5判断图片中是否有人，并且返回人的坐标检测设备根据云端算法返回的结果
全局视觉定位 1. 引言 自主机器人是机器人研究的重点方向，定位和导航是自主机器人研究的核心问题。机器人在执行任务过程中需要确定自身当前位置，根据目标位置和当前位置之间的关系计算如何到达目的地完成任务，其中前者要解决的是自定位问题，后者是导航问题，本文主要研究前者。基于视觉的定位技术还能帮助盲人、视
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2020-04-26 07:17:00
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# Android视觉定位
在移动应用开发的领域中，计算机视觉与增强现实技术的发展使得视觉定位成为一个重要且热门的话题。Android视觉定位技术使得应用能够通过相机捕捉图像，并对场景进行分析，实现定位、识别和交互等功能。
## 什么是视觉定位？
视觉定位是指通过图像识别算法，将实时捕捉的图像与已知场景进行比对，从而确定设备在空间中的位置。它通常涉及以下几个方面：
- **图像处理**：对
引言目标跟踪（Object Tracking）是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以在视频序列中实时地定位和追踪特定目标的位置。目标跟踪在许多应用中都起着关键作用，如视频监控、自动驾驶、增强现实等。本文将介绍目标跟踪的基本概念、常用方法和挑战，并讨论一些最新的研究进展。目标跟踪的基本概念目标跟踪的目标是在视频序列中实时地追踪特定目标的位置、尺寸和运动状态。目标可以是任何感兴趣的物体，如行人、车辆
上一次的分享里，我介绍了GPS+IMU这组黄金搭档，这两个传感器的组合能够实现城区道路自动驾驶的稳定定位功能，解决了第一个大问题“我”在哪的问题。 为了能让无人车能像人一样，遇到障碍物或红灯就减速，直到停止；遇到绿灯或前方无障碍物的情况，进行加速等操作。这就需要车载传感器去周围的环境进行感知。 应用于无人车上的传感器目前有四大类，分别是摄像机，激光雷达、毫米波雷达和
OPENGL、VRML、DIRECT3D、JAVA3D的比较 Java3D建立在JAVA基础之上，JAVA语言的简单性使JAVA3D的推广有了可能。它实现了以下三维显示能够用到的功能：生成简单或复杂的形体（也可以调用现有的三维形体）；使形体具有颜色、透明效果、贴图；在三维环境中生成灯光、移动灯光； 具有行为的处理判断能力（键盘、鼠标、定时等）；生成雾、背景、声音
cvGetCaptureProperty是我们需要使用到的获取视频属性的函数。
double cvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id ); capture 视频获取结构。 property_id 属性标识。 CV_CAP_PROP_POS_MSEC - 影片目前位置，为毫秒数或
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2024-04-04 20:27:10
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本文介绍两篇使用语义地图进行视觉定位的论文，两篇论文工程性很强，值得一学。AVP-SLAM是一篇关于自动泊车的视觉定位方案，收录于 IROS 2020。论文链接为：https://arxiv.org/abs/2007.01813，视频链接为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/157340737。RoadMap是轻量级的室外语义地图视觉定位方案，收录于 ICRA2021。论文
继上篇对Valeo（法雷奥）公司在深度估计方面的文章的总结，本篇继续对丰田研究院TRI(Toyota Research Institute)的相关成果在做一个综述。对于两家类似的方法本篇不再重复介绍，Valeo相关文章请参见链接：苹果姐：从鱼眼到环视到多任务王炸——盘点Valeo视觉深度估计经典文章（从FisheyeDistanceNet到OmniDet）（上）苹果姐：从鱼眼到环视到多任务王炸——
目标板定位模型代码地址前言在17届省赛结束后，因为担心国赛场地光照影响较大，写了这个目标检测算法。但因为时间以及实力不足，算法仅有了个雏形，没能成功部署，非常遗憾。 今年寒假终于有时间将其完善，也算对自己的锻炼。正好在18届的比赛中有无边框图片，发现该算法在无边框定位上也有较好效果，所以将这个算法开源，希望能对大家有所帮助与启发。 因为能力有限，算法还有许多优化空间。这里仅是抛砖引玉，期待大家的完
一：分离和合并颜色通道split函数，将一个多通道数组分离成几个单通道数组。函数原型：C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);
C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv);第一个参数，InputArray类型的m或者const Mat&类型的src，填我们需要进行分离的多
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2024-10-25 08:27:20
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目前，SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如K
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2023-10-26 13:19:01
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目录入门篇：图像深度估计相关总结应用篇：Learning to be a Depth Camera尺度篇：Make3D迁移篇：Depth Extraction from Video Using Non-parametric Sampling深度篇：David Eigen无监督篇：Left-Right Consistency & Ego Motion相对深度篇：Depth in the Wi
视觉自动定位技术的基本原理是通过机器设备所带的CCD 将采集到的实物图像传输到PLC 图像处理系统，通过图像处理定位软件计算出偏移位置及角度，然后反馈给外部平台运动控制器，通过精密伺服驱动完成位置纠偏功能。精度可以人工设置，超出精度范围，系统无法完成即报警告知。视觉自动定位系统流程如下：1）确认安装CCD 并能够清晰成像，平台能够正常运行 2）根据平台类型（如XYθ）设置平台参数及定位精度 3）取
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2023-12-14 09:32:32
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文章目录0 前言1 技术介绍1.1 技术概括1.2 目前表情识别实现技术2 实现效果3 深度学习表情识别实现过程3.1 网络架构3.2 数据3.3 实现流程3.4 部分实现代码 0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? 深度学习人脸表情识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分1 技术介绍1
物块定位
原创
2024-06-04 11:07:19
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1 Meanshift原理meanshift算法，其本质还是一种梯度下降法求最值方法。我认为可以这样表述，我们在取一个点（比如区域的某个角）作为区域的代表，将区域与目标相似程度数值化（或者机器学习中，将此点一定大小范围内匹配点的数目），作为这点的值，这样在图像上就可以形成坐标的xy的标量场，这样再利用梯度沿着相似程度上升的方向移动，这大概是就是算法原理。 在目标追踪中描述这个算法，我在
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2024-03-06 15:25:08
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首先，视觉定位指估计拍摄一幅图像时相机的位姿，这可以是六自由度、三自由度或者两自由度的位姿，要想获得准确的位姿估计结果，一般都需要一个地图先验，发展研究至今，出现了许许多多的地图形式，这包括传统的点云地图（稀疏/稠密）、压缩后的点云地图、Mesh地图、CAD地图、线地图、神经网络隐式表征的地图、平面图、无地图等等各种形式
原创
2024-08-02 16:04:36
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One-Stage Visual Grounding之一种快速、准确的单阶段视觉定位方法前言两阶段框架存在的缺陷单阶段视觉定位的优点单阶段视觉定位的方法视觉和文本特征编码空间特征编码融合定位一些细节两阶段与单阶段方法性能对比两阶段方法的错误对比分析单阶段方法结论 未经本人同意，禁止任何形式的转载！《A Fast and Accurate One-Stage Approach to Visual
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2024-01-10 14:46:44
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