2.2.2北卡罗来纳州西部 - 北卡罗来纳州生态服务现场办公室地区,北卡罗来纳州ESFO审查了现有的NLEB数据(正面和负面),NLEB的生活历史和北卡罗来纳州西部的家居范围,以精炼并为北卡罗来纳州西部的NLEB焦点区域创建了NLEB焦点区域。 ESFO生物学家得出的结论是,Nleb只有在北卡罗来纳州的III级蓝岭生态区才存在(Wilken等人。 2011,p。 70)。 为了创建Dkey使用的多边形,他们将蓝岭生态区的多边形缓冲五英里,并施加了凹面船体(XTools Pro),其细节级别设置为40在缓冲的蓝色山脊生态区。 后一个步骤是为了连接单独的蓝脊环境多边形,并在北卡罗来纳州创建一个连续的多边形。2.2.2北卡罗来纳州西部 - 北卡罗来纳州生态服务现场办公室地区,北卡罗来纳州ESFO审查了现有的NLEB数据(正面和负面),NLEB的生活历史和北卡罗来纳州西部的家居范围,以精炼并为北卡罗来纳州西部的NLEB焦点区域创建了NLEB焦点区域。ESFO生物学家得出的结论是,Nleb只有在北卡罗来纳州的III级蓝岭生态区才存在(Wilken等人。2011,p。 70)。为了创建Dkey使用的多边形,他们将蓝岭生态区的多边形缓冲五英里,并施加了凹面船体(XTools Pro),其细节级别设置为40在缓冲的蓝色山脊生态区。后一个步骤是为了连接单独的蓝脊环境多边形,并在北卡罗来纳州创建一个连续的多边形。
事件传感器提供高时间分辨率的视觉感应,这使其非常适合感知快速视觉效果,而不会遭受运动模糊的困扰。机器人技术和基于视觉的导航中的某些应用需要3D感知在静态相机前进行圆形或旋转的物体,例如恢复对象的速度和形状。设置等于用轨道摄像头观察静态对象。在本文中,我们提出了基于事件的结构 - 轨道(ESFO),其目的是同时重建从静态事件摄像头观察到的快速旋转对象的3D结构,并恢复相机的等效轨道运动。我们的贡献是三重的:由于最新的事件特征跟踪器无法处理由于旋转运动而导致的定期自我遮挡,因此我们根据时空聚类和数据关联开发了一种新颖的事件特征跟踪器,可以更好地跟踪事件数据中有效特征的螺旋螺旋传播。然后将特征轨道馈送到我们的新颖因素基于图形的结构后端端,该结构从后端进行计算轨道运动插曲(例如自旋速率,相对旋转轴),从而最大程度地减少了重新投影误差。进行评估,我们在旋转运动下生成了一个新事件数据集。比较与地面真理表示ESFO的功效。