激光光幕靶是弹丸测速的主要设备之一，针对阵列式点状激光靶的测速要求，研究了系统调试和测量过程中的影响因素。
根据阵列式点状激光靶的测速原理，通过实验分析了负载电阻、光照距离、光照角度、发射角等因素对单路接收信号(负载电压)的影响；
根据弹丸过靶时遮挡激光光束对光强变化情况，建立了相应的数学模型，并以此得到了不同压差下计时的相对误差，分析了光幕均匀性对整个测速系统的影响。
理论建模和实验分析为阵列式点状激光靶的结构设计和在测速系统中的应用提供了理论依据和参考。
根据阵列式点状激光靶的测速原理，通过实验分析了负载电阻、光照距离、光照角度、发射角等因素对单路接收信号(负载电压)的影响；
根据弹丸过靶时遮挡激光光束对光强变化情况，建立了相应的数学模型，并以此得到了不同压差下计时的相对误差，分析了光幕均匀性对整个测速系统的影响。
理论建模和实验分析为阵列式点状激光靶的结构设计和在测速系统中的应用提供了理论依据和参考。
2024/6/1 7:17:44
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unity3D新手引导遮罩，支持圆形和矩形框。
图形位置和大小可以根据控件的位置和大小调节，通用所有分辨率设备。
黑色区域遮挡，只有透明区域可以点穿。
图形位置和大小可以根据控件的位置和大小调节，通用所有分辨率设备。
黑色区域遮挡，只有透明区域可以点穿。
2024/5/22 8:51:14
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给定皮肤镜黑素细胞瘤图像，检测毛发噪声，并修复毛发遮挡部位的信息。
(1)灰值化：对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理，将彩色图像变成灰度格式；
(2)波谷检测器：使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算，先膨胀后腐蚀，填充物体内细小空洞，连接邻近物体，再将原图与灰度闭运算得到的图像相减，得到背景色较暗，毛发区域较亮的毛发提取图像；
(3)阈值分割：经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域，使用交互式阈值分割，对毛发提取图像进行二值分割，为区域生长制作毛发掩膜做准备；
(4)标记连通域，剔除弱小噪声：用区域生长法提取连通域，并标记毛发区域，统计各连通区域的大小，设定阈值，屏蔽小的连通区域，去除背景中的杂小噪声点，尽可能的少破坏原始图像的信息；
(5)掩膜，恢复原始皮肤信息：将去除噪声后的二值图像作为掩膜，对毛发区域进行恢复重建。
(1)灰值化：对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理，将彩色图像变成灰度格式；
(2)波谷检测器：使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算，先膨胀后腐蚀，填充物体内细小空洞，连接邻近物体，再将原图与灰度闭运算得到的图像相减，得到背景色较暗，毛发区域较亮的毛发提取图像；
(3)阈值分割：经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域，使用交互式阈值分割，对毛发提取图像进行二值分割，为区域生长制作毛发掩膜做准备；
(4)标记连通域，剔除弱小噪声：用区域生长法提取连通域，并标记毛发区域，统计各连通区域的大小，设定阈值，屏蔽小的连通区域，去除背景中的杂小噪声点，尽可能的少破坏原始图像的信息；
(5)掩膜，恢复原始皮肤信息：将去除噪声后的二值图像作为掩膜，对毛发区域进行恢复重建。
2024/5/16 1:34:17
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在测试演示程序前请先准备墨镜或深色玻璃或半透明塑料遮挡开发板上灯光,以免对眼睛造成伤害//1.TM0定时器模式,产生0.5秒定时中断//2.TB0时基定时器,产生1秒的时基定时中断//3.PTM0产生PWM波形,占空比从0%升到100%再从100%降到0%产生呼吸灯效果//4.PTM2产生PWM波形,设定一个固定的占空比经过10K电阻+106电容到地做RC滤波,滤波后的模拟电压=DAC_duty/DAC_period*VDD//5.,10次采样值,去掉最大最小值,并求平均得到ADC转换值//6.PTM3将ADC转换值再用PWM输出,可以还原出来与PTM2基本一致的PWM波形.
2024/4/26 22:26:44
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论文+翻译+PPT+代码+动画视频PoseCNN：AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes；
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
2024/4/26 2:23:44
26.44MB
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CVPR2020:组合卷积神经网络:对部分遮挡物具有天生鲁棒性的深度架构_论文阅读
2024/4/18 0:21:42
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在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别，这一研究已经取得了很大的进步。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。
2024/2/17 5:39:03
538KB
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基于Camshift和Kalman的多目标跟踪算法，当被跟踪目标被遮挡时，通过kalman进行位置估计
2024/2/15 5:43:53
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针对可见光室内定位问题，该文基于接收信号强度(RSS)定位技术，提出一种利用多个LED发射端实现室内定位的方法，即MLED-RSS定位算法。
该方法在充分考虑LED拓扑结构对定位性能影响的基础上，利用部署在室内的多个LED，合理选择其中3个LED作为发射节点，采用改进的三边定位法获得定位目标位置信息。
定位算法可以有效地解决可见光定位存在的遮挡效应。
仿真实验表明，MLED-RSS算法可以实现高定位精度。
关键词：室内定位；
可见光通信；
接收信号强度；
三边定位法
该方法在充分考虑LED拓扑结构对定位性能影响的基础上，利用部署在室内的多个LED，合理选择其中3个LED作为发射节点，采用改进的三边定位法获得定位目标位置信息。
定位算法可以有效地解决可见光定位存在的遮挡效应。
仿真实验表明，MLED-RSS算法可以实现高定位精度。
关键词：室内定位；
可见光通信；
接收信号强度；
三边定位法
2024/1/23 4:03:35
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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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