与城市峡谷中的全球定位系统（GPS）定位类似，在卫星可见度有限的情况下进行快速成功的姿态确定非常重要。
对于陆地车辆，可以将可能的姿态候选者视为球形区域，以参考天线为中心，以基线为半径。
这提供了重要的约束条件，在卫星接收较差的情况下，可以利用该约束条件来提高GPS单频和单历元姿态确定的可靠性。
首先，我们将球形区域约束完全整合到模糊度分辨率的估计过程中，而不是在验证过程中。
结合坐标域搜索和歧义域搜索，可以开发固定歧义目标函数的全局最小化器。
该方案还提高了浮点模糊度解的精度，从而避免了搜索停止的问题。
通过一些实验测试，使用模拟和实际GPS数据在城市环境中分析了新的歧义解决方法的功能。
实验结果表明，该新提出的方法可以利用先验球形区域知识来提高困难环境中歧义解决的可靠性。
对于陆地车辆，可以将可能的姿态候选者视为球形区域，以参考天线为中心，以基线为半径。
这提供了重要的约束条件，在卫星接收较差的情况下，可以利用该约束条件来提高GPS单频和单历元姿态确定的可靠性。
首先，我们将球形区域约束完全整合到模糊度分辨率的估计过程中，而不是在验证过程中。
结合坐标域搜索和歧义域搜索，可以开发固定歧义目标函数的全局最小化器。
该方案还提高了浮点模糊度解的精度，从而避免了搜索停止的问题。
通过一些实验测试，使用模拟和实际GPS数据在城市环境中分析了新的歧义解决方法的功能。
实验结果表明，该新提出的方法可以利用先验球形区域知识来提高困难环境中歧义解决的可靠性。
2023/3/5 16:39:09
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自行编写的基于对偶四元数航天器姿轨耦合动力学模型，参考《航天器姿轨一体化动力学与控制技术_孙俊_刘付成_王剑颖等》一书中，第三章“单航天器姿轨一体化动力学模型”，采用simulink的S函数编写。
本人只完成了动力学的建模，外力与外力矩只有重力与梯度力矩，有兴味的可以自己添加控制力与控制力矩，欢迎交流与批评指正。
对偶四元数初学有点难懂，可以理解为一个刚体由一个八维向量表示，前四个是传统四元数（q0,q1,q2,q3）、后四个平移向量的位置四元数（0，rx,ry,rz）与姿态四元数（q0,q1,q2,q3）的积，这样一个向量既有位置信息又有姿态信息。
本人只完成了动力学的建模，外力与外力矩只有重力与梯度力矩，有兴味的可以自己添加控制力与控制力矩，欢迎交流与批评指正。
对偶四元数初学有点难懂，可以理解为一个刚体由一个八维向量表示，前四个是传统四元数（q0,q1,q2,q3）、后四个平移向量的位置四元数（0，rx,ry,rz）与姿态四元数（q0,q1,q2,q3）的积，这样一个向量既有位置信息又有姿态信息。
2023/1/14 20:32:12
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libviso不断以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法。
它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征，并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子。
在位姿的计算方面，则通过RANSAC迭代的方式，每次迭代随机抽取3个点，根据这三个点，用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵，表示两帧图像之间，相机的姿态变换。
而位姿的计算也是libviso中较为抽象的一部分，接下来，本文将在读者已经对立体视觉的基本原理，以及libviso的场景流匹配熟悉的前提下，对这个过程进行详细分析。
它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征，并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子。
在位姿的计算方面，则通过RANSAC迭代的方式，每次迭代随机抽取3个点，根据这三个点，用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵，表示两帧图像之间，相机的姿态变换。
而位姿的计算也是libviso中较为抽象的一部分，接下来，本文将在读者已经对立体视觉的基本原理，以及libviso的场景流匹配熟悉的前提下，对这个过程进行详细分析。
2017/4/15 20:08:32
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satellitetoolkit是由美国AnalyticalGraphics公司开发的一款在航天领域处于领先地位的商业分析软件。
STK支持航天任务的全过程，括设计、测试、发射、运行和任务应用。
STK提供分析引擎用于计算数据、并可显示多种方式的二维地图，显示卫星和其它对象如运载火箭、导弹、飞机、地面车辆、目标等。
STK的核心能力是产生位置和姿态数据、获取时间、遥感器覆盖分析。
STK专业版扩展了STK的基本分析能力，包括附加的轨道预报算法、姿态定义、坐标类型和坐标系统、遥感器类型、高级的约束条件定义，以及卫星、城市、地面站和恒星数据库。
对于特定的分析任务，STK提供了附加分析模块，可以解决通信分析、雷达分析、覆盖分析、轨道机动、精确定轨、实时操作等问题。
另
STK支持航天任务的全过程，括设计、测试、发射、运行和任务应用。
STK提供分析引擎用于计算数据、并可显示多种方式的二维地图，显示卫星和其它对象如运载火箭、导弹、飞机、地面车辆、目标等。
STK的核心能力是产生位置和姿态数据、获取时间、遥感器覆盖分析。
STK专业版扩展了STK的基本分析能力，包括附加的轨道预报算法、姿态定义、坐标类型和坐标系统、遥感器类型、高级的约束条件定义，以及卫星、城市、地面站和恒星数据库。
对于特定的分析任务，STK提供了附加分析模块，可以解决通信分析、雷达分析、覆盖分析、轨道机动、精确定轨、实时操作等问题。
另
2020/1/16 2:17:10
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一个37类pet数据集，每个类大约有200张图片。
这些图像在比例、姿态和光线上都有很大的变化。
所有的图像都有相应的品种、头部ROI和像素级trimap分割的groundtruth注释。
这些图像在比例、姿态和光线上都有很大的变化。
所有的图像都有相应的品种、头部ROI和像素级trimap分割的groundtruth注释。
2016/4/19 6:19:34
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DeepFashion2数据集是一个愈加综合的服装数据集，其包含了适用于服装检测、服装姿态估计、服装分割以及服装检索等场景的图片与标注数据.解压密码：需要填写表格申请，链接-https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeIoGaFfCQILrtIZPykkr8q_h9qQ5BoTYbjvf95aXbid0v2Bw/viewform?usp=sf_link
2018/1/25 11:30:08
68B
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ORL数据库共有400幅人脸图像(40人，每人1O幅，大小为112像素x92像素)，人物以s1-s40的方式命名。
该人脸库中的人脸图片具有表情和姿态的变化，也有戴（或不戴）眼镜，眼睛睁（或闭）的区别。
该人脸库中的人脸图片具有表情和姿态的变化，也有戴（或不戴）眼镜，眼睛睁（或闭）的区别。
2020/2/18 4:23:16
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ORL数据库共有400幅人脸图像(40人，每人1O幅，大小为112像素x92像素)，人物以s1-s40的方式命名。
该人脸库中的人脸图片具有表情和姿态的变化，也有戴（或不戴）眼镜，眼睛睁（或闭）的区别。
该人脸库中的人脸图片具有表情和姿态的变化，也有戴（或不戴）眼镜，眼睛睁（或闭）的区别。
2020/2/18 4:23:16
4.04MB
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用于单人姿态估计的StackedHourglassNetwork的Keras实现
2020/7/9 23:01:24
6.68MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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