多假设跟踪算法（MHT）是一种在数据关联发生冲突时，形成多种假设以延迟做决定的逻辑。
本文介绍了多假设算法的步骤及其不同环境下的应用.
本文介绍了多假设算法的步骤及其不同环境下的应用.
2025/8/17 20:03:02
1.52MB
1
报道一种大型薄壳物体的智能光学三维测量以及自动在线检测方法，利用三节点光学测量传感器网络实现了大型薄壳物体内外表面数据的三维重建、特征尺寸获取及计算机辅助设计（CAD）模型的比对。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。
2025/7/31 16:51:08
2.53MB
1
Hough变换是一种提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意形状边缘的有效方法，目前已经在军事和民用领域将会得到广泛的应用，如：图像处理、信号检测、雷达目标跟踪、被动跟踪、多传感器多目标跟踪等。
但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。
然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真
但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。
然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真
2025/7/20 2:45:35
5.82MB
1
本文将一种基于平移不变小波分解的新方法引入到像素级多传感器图像融合中。
提出的融合体系结构与“shift-decompose-fuse-shift”技术有关，并且包含许多步骤。
首先，要在水平和垂直方向上移动源图像。
移位后的图像将被转换为小波域，并通过重复“移位-翻译”来获得源图像的分解。
其次，将融合图像的不同子带系数与所提出的融合规则相结合。
最后，融合图像将通过反向平移和移位获得。
实验结果表明，该方法融合了源图像中的有用信息，性能优于离散小波变换（DWT）和平稳小波变换（SWT）。
提出的融合体系结构与“shift-decompose-fuse-shift”技术有关，并且包含许多步骤。
首先，要在水平和垂直方向上移动源图像。
移位后的图像将被转换为小波域，并通过重复“移位-翻译”来获得源图像的分解。
其次，将融合图像的不同子带系数与所提出的融合规则相结合。
最后，融合图像将通过反向平移和移位获得。
实验结果表明，该方法融合了源图像中的有用信息，性能优于离散小波变换（DWT）和平稳小波变换（SWT）。
2025/6/12 20:06:10
640KB
1
利用LabVIEW图形化编程语言,辅以多参量数据采集卡,开发了基于微机的传感器技术实验平台。
论述了实验平台的硬件基本结构及关键技术问题,软件设计及应用。
使用表明:该平台具有交互性好、可扩充性强、频带宽、使用灵活方便等特点。
该平台不仅可作为实验教学仪器,还可用于多参量实时信号虚拟分析系统,为多传感器信号的实时数据采集、信号分析与处理提供了良好的工作平台和方便的测试工具。
论述了实验平台的硬件基本结构及关键技术问题,软件设计及应用。
使用表明:该平台具有交互性好、可扩充性强、频带宽、使用灵活方便等特点。
该平台不仅可作为实验教学仪器,还可用于多参量实时信号虚拟分析系统,为多传感器信号的实时数据采集、信号分析与处理提供了良好的工作平台和方便的测试工具。
2025/4/6 6:39:11
77KB
1
用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型（例如）。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件（.xml）包含在此仓库中的/annotations/下制作人：BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估？我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的？每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型（例如）。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件（.xml）包含在此仓库中的/annotations/下制作人：BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估？我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的？每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。
2024/10/9 21:49:49
2GB
1
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