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AI-deck 单色相机模块数据表 - Rev 1
超低功耗图像传感器，专为始终开启的视觉设备和应用而设计 高灵敏度 3.6μ BrightSense(TM) 像素技术 324 x 324 有效像素分辨率，支持 QVGA 窗口、垂直翻转和水平镜像读取 30FPS 时 <1.1mW QQVGA 分辨率，30FPS 时 < 2mW QVGA 分辨率 可编程黑电平校准目标、帧大小、帧速率、曝光、模拟增益（高达 8 倍）和数字增益（高达 4 倍） 自动曝光和增益控制环路，支持 50Hz / 60Hz 闪烁避免 灵活的 1 位、4 位和 8 位视频数据接口，具有视频帧和行同步 具有可编程 ROI 和检测阈值的运动检测电路，具有可用作中断的数字输出 片上自振荡器 用于寄存器访问的 I2C 2 线串行接口 CSP 和裸片传感器封装选项 高 CRA，适用于小型模块设计
4G Cell的4G监视室的用户手册，用于LITE和太阳能电池板，3MP，可充电电池，双向音频，PIR，IP66，IPC-K9ECP-3T0WE/FSP12-TYPEC
IMOU电池摄像机使用被动红外（PIR）或图像算法分析来检测运动或人类。两种技术都提供了类似的运动检测。当您的相机以2.3m的高度安装时，水平角度为20°，灵敏度设置为高，IMOU电池摄像机最佳地检测到运动的最佳状态，从约1.6到32.8英尺到32.8英尺（0.5m至10m），并且可以在33英尺（30m）处响应运动。
带基于激光仪融合的自动无人机...
无人机已成为执行航空任务的变革性工具，这些工具曾经对载人飞机有挑战，提供了可观的安全福利，经济优势和环境增长。本文介绍了一种创新的方法，用于针对智能导航应用程序量身定制的自动驾驶无人机的设计和分析，这是受激光相机技术与GNSS（全球导航卫星系统）集成的融合的基础的。这项研究中的无人机是四轮驱动器，配备了DYS DYS D2836-6 1500KV电动机和30A BLDC ESC进行控制。它的电源是橙色的5200mAh 4s Lipo电池，可提供效率和寿命。无人机的核心位于基于ARM Cortex M4的控制器，该控制器精心策划了其自动飞行。它表现出较大的操作高度范围，保持恒定高度在地面高度5到20米之间，同时达到每秒2米的最高速度。这项研究的核心创新在于LiDAR-CAMERA融合技术的整合。利用rplidar，其范围为180米，显着点云密度为每平方米1000点，该无人机具有前所未有的精度来感知其周围环境。随附的摄像头具有高分辨率1920 x 1080像素传感器，具有360度水平和180度垂直视野的视野，促进了全面的视觉数据采集。对于对象识别和跟踪，无人机采用Yolov4算法进行实时识别，并利用Kalman过滤器进行精确的对象跟踪。计算机视觉中的这些进步对无人机的自主导航功能产生了重大贡献。无人机的导航能力与APM2.5 NEO-M8N GNSS接收器相辅相成，以确保精确的地理空间定位。
通用条纹摄像头C16910系列
要测量的光脉冲将投射到缝隙上，并将镜头聚焦于条纹管的光电极上的光学图像中。每次稍微更改时间和空间偏移，四个光脉冲通过缝隙引入并进行到光电阴道上。在这里，光子被转换为与入射光强度成比例的许多电子。四个光脉冲被顺序转换为电子，然后将其加速并向磷光筛进行进行。由于从四个光脉冲中产生的一组电子传递在一对扫地电极之间，因此施加了高压，从而导致高速扫描（电子从顶部到底扫向了方向）。电子在垂直方向的不同时间和略有不同的角度偏转，然后进行到MCP（微通道板）。当电子通过MCP时，它们被乘以数千次，然后在磷光屏幕上轰炸，在那里它们被转换回光。与第一个入射光脉冲相对应的荧光图像位于磷光器屏幕的顶部，其次是其他荧光脉冲，其图像以降序进行。换句话说，磷光屏幕上垂直方向的轴作为颞轴。各种荧光图像的亮度与相应入射光脉冲的强度成正比。在磷光器屏幕上的水平方向上的位置对应于水平方向的入射光位置。
相机之间的多任务学习和联合改进...
抽象的视觉定位和对象检测在各种任务中都起着重要作用。在许多室内应用方案中，某些检测到的对象具有固定位置，这两种技术紧密合作。但是，很少有研究人员同时考虑这两个任务，因为缺乏数据集以及对这种环境的很少关注。在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。 为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。 数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？ 针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。 对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。 JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。 此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。 要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的
通过表示本地功能和全局空间上下文
摘要 - LiDar-Camera校准在自主驾驶中起着至关重要的作用。然而，操作诱导的因素（例如物理振动和温度变化）降低了部署前校准精度，从而导致了环境感知性能恶化。最近的重新校准方法通过利用LiDAR和相机的相对属性，在没有目标板的情况下实现了在线校准。尽管如此，我们还是为LIDAR-CAMERA在线校准提供了一个新颖的框架，该框架采用了变压器网络来学习相机与激光雷达传感器之间的重要相互作用。此外，我们的新型框架设计通过利用两个传感器之间的对应点信息来促进有效的校准。这允许利用全球空间上下文，并通过整合跨模态的信息来实现高性能。实验结果表明，与最先进的基准相比，我们的方法证明了表现出色的性能。
单分子的多重寿命成像，带有门控单光子摄像头
荧光寿命成像显微镜（FLIM）是区分荧光分子或探测其纳米级环境的强大工具。传统上，FLIM使用时间相关的单光子计数（TCSPC），由于其对点检测器的依赖，因此精确但本质上的低通量。尽管时间门控摄像机已经证明了具有致密标记的明亮样品中高通量FLIM的潜力，但尚未广泛探索它们在单分子显微镜中的使用。在这里，我们报告了使用商业时间门控的单光子摄像头快速准确的单分子flim。我们优化的采集方案以仅比TCSPC少三倍的精度实现单分子寿命测量，同时允许同时进行超过3000个分子的多种多样。使用这种方法，我们证明了在受支持的脂质双层上的大量标记的孔形成蛋白以及在5-25 Hz处的多重时间单分子恢复能量传递测量值的平行寿命测量。此方法具有前进的多目标单分子定位显微镜和生物聚合物测序的有力希望。
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
iDose TR（曲伏前列素前房植入物）C27707-A
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PF32时间相关的单光子计数spad摄像头
‒ 1024 pixel SPAD array (32×32 pixel layout) ‒ Time-resolved and photon counting modes ‒ In-pixel TDC with 55ps timing resolution and ≈200ps FWHM instrument response function (IRF) ‒ Low median dark count rate ‒ Up to 700kfps transfer to PC (bit-depth dependent) ‒ Sync input from light source (user programmable) - 同步输出到例如光源（用户可编程频率） - 从扫描系统接受的输入以形成更高分辨率的图像