自动驾驶感知技术视觉感知技术发展本报告主要介绍面向自动驾驶的视觉感知技术。
首先是对自动驾驶视觉感知发展的行业综述,介绍了自动驾驶感知技术的发展路线,以及视觉传感器在其中的作用;
其次介绍了车载图像传感器的发展,包括新型的动态图像传感器、低照度感知能力、像素密度、动态范围以及其他面向自动驾驶应用的定制化特性;
最后介绍了视觉感知算法的发展,包括像素级语义分割及目标检测、基于视觉的定位与语义地图、传感器融合、视觉计算平台等。
2024/12/8 20:38:43 2.17MB 自动驾驶 视觉感知
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■课程内容:雷达原理自动检测,自动跟踪,多传感器融合脉冲压缩雷达脉冲多普勒雷达相控阵雷达合成孔径雷达跟踪雷达
2024/10/29 7:26:14 7.11MB 现在雷达技术
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传感器融合-PPT英,香港科技大学的姿态融合算法的PPT讲解
2024/6/5 20:56:22 1.76MB 传感器融合
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基于扩展卡尔曼滤波的车辆追踪项目,C++实现,CTRV模型,激光雷达和雷达传感器融合,详情见博客http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/78359048
2024/5/3 20:39:34 854KB UKF
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第二版(最新)的HandbookOfMultisensorDataFusion,高清,非扫描,带完整书签,页数齐全。
多传感器融合的经典书籍。
2024/1/4 6:27:33 9.76MB Fusion 融合 Multisensor Handbook
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将深度学习引入人工智能领域,开展相关机器人技术在自主导航中的方法研究,开发集机械平台、嵌入式硬件、软件系统、SLAM算法、场景识别方法于一体的机器人综合系统框架,结合多传感器融合的环境信息,实时指导路径规划。
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针对单一传感器在光谱、空间分辨率等方面存在的局限性,通过多传感器融合技术,最大限度地获取对目标场景的信息描述。
首先采用不同的边缘提取算法提取同一场景的光学图像和SAR图像,得到各自的边缘特征图,通过不变矩和轮廓矩等算法对两幅边缘特征图中的边缘进行匹配融合,得到了比单一图像边缘特征图更完整更清晰的边缘特征图,获取了更多的目标场景的信息描述。
2023/9/2 8:36:35 203KB 图像融合
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madgwick的传感器融合算法,matlab版本的
2023/7/26 8:38:04 102KB IMU Sensor fusion madgwick
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React本机传感器融合在ReactNative中进行稳健的绝对3D定位,使用来利用设备加速度计,陀螺仪和磁力计的优越特性,同时减轻其负面影响。
物理数据采集是使用。
使用高质量的从输入信号中过滤掉采样数据中的噪声,并使用计算传感器融合。
:rocket:入门使用:npminstall--savereact-native-sensor-fusion使用:yarnaddreact-native-sensor-fusion:writing_hand_selector:例importReactfrom'react';import{Text}from'react-native';importSensorFusionProvider,{useSensorFusion,useCompass,toDegrees}from'react-native-sensor-fusion';constIndicator=()=>{const{ahrs}=useSensorFusion()
2023/6/9 11:53:33 5KB react react-native native filter
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多传感器融合的一部经典的英文著作,重点讲述融合方法及MATLAB完成方法
2017/11/18 16:06:37 8.42MB 融合 MATLAB
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡