XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System每帧
一种结合 AI 和 SFM 算法的匹配移动方法，用于历史电影镜头
关键词：物体检测、神经网络、摄像机跟踪、摄影测量、文化遗产、度量质量评估 摘要：寻找适合摄影测量的材料是文化遗产记录的关键部分。摄影测量可用于生成经过度量认证的 3D 模型。当文化遗产丢失时，历史电影镜头档案中包含的材料对于记录特别有用。在本研究中，提出了一种创新的匹配移动方法，旨在利用人工智能和 SfM 算法来识别从电影镜头中提取的出现丢失古迹的帧，这些帧适合用摄影测量处理以进行 3D 重建。首先，通过训练物体检测神经网络对视频中的文化遗产进行识别和跟踪。然后，使用包含古迹的边界框的坐标自动提取检测到的帧。通过仅选择从同一场景的多个角度拍摄的照片并分析边界框位置随时间的变化来识别相机运动。需要进一步检查材料以仅选择序列并消除来自不同历史时期的单帧和图像。在此过程之后，仅自动选择正确的帧并用摄影测量法处理，并评估获得的 3D 模型的质量。本研究中实验的方法代表了文化遗产领域的一种强大工具，因为它可以自动选择适合摄影测量的材料。此外，它提供了可以扩展到其他领域的重要见解。
主动 3D 成像激光雷达相机
1 激光雷达技术 相位检测 2 波长 860 nm 3 深度范围 可达 12 米 4 深度精度 < 10 cm，范围可达 5 米 5 更新率（摄像头） 5 Fps 6 FOV 90ºx60º 7 每帧 3D 点数 每帧 76800 个点 8 尺寸 370 x 275 x 246 mm 9 重量 8 Kg
CANFD Bridge 智能桥梁
4.3.1 CAN ................................................................................................................ 15 4.3.2 故障回复示例 ................................................................................................ 18 4.3.3 基本转发示例 ................................................................................................ 20 4.3.4 过滤 ................................................................................................................ 21 4.3.5 帧映射 ............................................................................................................. 22 4.3.6 帧映射示例 ................................................................................................ 24 4.3.7 合并 ............................................................................................................. 25 4.3.8 合并示例 ............................................................................................................. 27 4.3.9 拆分 ............................................................................................................. 28 4.3.10 拆分示例 ............................................................................................................. 29 4.4 设备状态获取和报告 ............................................................................................. 32
如何使用 SAMRH71 Space Wire 外围设备
Space Wire 框图包含以下内容： • 2 x LVDS 链路：用于与 Space Wire 网络进行通信 • 三个主连接，用于 Space Wire 外设与芯片其余部分（处理器、内存和外设）之间的通信 – Rx1 用于接收 Space Wire 帧 – Tx1 用于传输 Space Wire 帧 – 远程内存访问协议 (RMAP) 用于接收 RMAP 命令。如果满足配置条件，它会自动接受命令并发送回复（如果请求） • 内部路由器将 Space Wire 数据包从源（SpaceWire 链路、RMAP 和发射器）重定向到目标（SpaceWire 链路、RMAP 和接收器） • TCH 块支持 Space Wire 时间码帧
使用加固学习的手术期转变
摘要。在微创手术中，视频分析的手术工作流程分割是一个经过深入研究的主题。传统的AP-PRACH将其定义为多类分类问题，其中各个视频帧被归因于手术期标签。我们引入了一种新颖的加固学习公式，以用于离线相过渡检索。我们没有试图对每个视频框架进行分类，而是确定每个相变的时间框架。通过构造，我们的模型不会产生虚假和嘈杂的相变，而是连续的相位块。我们研究了该模型的两种不同配置。第一个不需要在视频中处理所有框架（在2个不同的应用程序中仅<60％和<20％的帧），而在最先进的准确性下略微产生结果。第二个配置处理所有视频帧，并以可比的计算成本优于最先进的框架。我们将方法与公共数据集Cholec80上的最近基于框架的最高框架方法Tecno和Trans-Svnet进行了比较，也将腹腔镜sapocococopopopopopopopopopopexy的内部数据集进行了比较。我们同时执行基于帧的（准确性，精度，重新调用和F1得分），也可以对我们的算法进行基于事件的（事件比率）评估。
使用平行投影对空间线性阵列扫描仪场景进行极线重采样
摘要 对极重采样旨在生成共轭点位于同一行的归一化图像。这一特性使得归一化影像对于自动影像匹配、空中三角测量、DEM 和正射影像生成以及立体观看等许多应用都十分重要。传统上，归一化过程的输入媒体是帧相机捕获的数字影像。这些影像可以通过扫描模拟照片获得，也可以直接由数码相机捕获。与模拟相机相比，当前的数码帧相机提供的图像格式更小。在这方面，线阵扫描仪正在成为二维数码帧相机的可行替代品。然而，线阵扫描仪的成像几何比帧相机更复杂。一般而言，线阵扫描仪的成像几何会产生非直线的对极线。此外，根据忠实描述成像过程的严格模型对捕获的场景进行对极重采样需要了解内部和外部传感器特性以及物体空间的数字高程模型 (DEM)。最近，平行投影已成为一种替代模型，用于近似具有窄视场角的高空扫描仪的成像几何。与严格模型相比，平行投影模型不需要
通过事件增强多模态实现图像去遮挡...
摘要：透过密集遮挡重建场景图像是一项重要但具有挑战性的任务。传统的基于帧的图像去遮挡方法在面对极其密集的遮挡时可能会导致致命的错误，因为有限的输入遮挡帧中缺乏有效的信息。事件相机是受生物启发的视觉传感器，它以高时间分辨率异步记录每个像素的亮度变化。然而，仅从事件流合成图像是不适当的，因为事件流中只记录了亮度变化，而初始亮度是未知的。在本文中，我们提出了一种事件增强的多模态融合混合网络用于图像去遮挡，它使用事件流提供完整的场景信息，使用帧提供颜色和纹理信息。提出了一种基于脉冲神经网络（SNN）的事件流编码器，以有效地对事件流进行编码和去噪。提出了比较损失以生成更清晰的结果。在基于事件和基于帧的大规模图像去遮挡数据集上的实验结果表明，我们提出的方法达到了最先进的性能。
CAP 731 - 飞行数据记录系统和驾驶舱语音记录器的批准、运行可维护性和读出
执行数字飞行数据记录器 (DFDR) 定期强制读数的组织已制定程序，以确保正确解释数据帧布局文档中的所有信息，用于定期强制读取相关记录装置，并且仅对已转换为工程单位的数据进行任何评估。此外，组织发布的任何报告都应通过文件编号和发布状态引用执行读数的数据帧布局文档。
机载多光谱图像序列的自动配准和镶嵌
摘要 机载遥感由于系统部署的灵活性而在农业监测中具有重要的应用。实际应用中的主要障碍是其高成本。为了降低成本，可以使用小型空中平台（例如微型无人机（mini-UAV））上的单个相机来组装多光谱系统。在这种情况下，即使经过仔细调整，相机仍可能存在移位和旋转错位。平台飞行时会捕获连续的帧。因此，在生成任何商业产品以支持实际决策之前，必须进行单帧内的多波段配准和帧间镶嵌以获得整个监测区域的联合配准多光谱图像。在本文中，我们提出了实现此目标的自动算法。这些算法对于没有明显特征的图像场景特别有用。自动和手动评估均证实了所开发的算法在整体平坦地形无明显特征的多传感器数据融合中的有效性。
