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机器人技术的微扫描启发的活动摄像机
神经形态视觉传感器或事件摄像机使人们对极低的反应时间的视觉感知，为高动力机器人应用开辟了新的途径。这些事件摄像机的输出取决于运动和纹理。但是，事件摄像机无法捕获与相机运动平行的对象边缘。这是传感器固有的问题，因此具有挑战性地求解算法。人类的视力涉及使用小型眼动的主动机制，即最突出的动作，这是最突出的动作。通过在固定过程中不断地移动眼睛，微扫视可以基本上保持纹理稳定性和持久性。受微观启发的启发，我们设计了一个基于事件的感知系统，能够同时保持低反应时间和稳定的质感。在此示例中，将旋转的楔形棱镜安装在事件摄像头的光圈前，以重定向光线和触发事件。旋转楔形棱镜的几何光学器件允许对额外的旋转运动进行算法补偿，从而导致稳定的纹理外观和高信息输出，而与外部运动无关。硬件设备和软件解决方案都集成到系统中，我们称之为人工微扫视增强事件摄像头（AMI-EV）。基准比较验证了在标准摄像机和事件摄像机无法交付的情况下，AMI-EV记录的出色数据质量。各种现实世界的实验表明了系统的潜力，可以促进低级和高级视力任务的机器人感知。
带有事件摄像机的低延迟汽车视觉
高级驱动程序辅助系统中当前使用的计算机视觉算法依赖于基于图像的RGB摄像机，从而实现了至关重要的带宽 - latatency折衷，以提供安全的驾驶体验。为了解决这个问题，事件摄像机已成为替代视觉传感器。事件摄像机测量强度不同步的变化，提供了高的时间分辨率和稀疏性，显着降低了带宽和潜伏要求1。尽管有这些优势，但基于事件相机的算法在准确性方面还是高效，但要么落后于基于图像的算法，要么牺牲事件的稀疏性和效率以获得可比的结果。为了克服这一点，我们在这里提出了一个基于混合事件和框架的对象检测器，该对象检测器保留了每种方式的优势，因此并不遭受这种权衡。我们的方法利用了事件的高时间分辨率和稀疏性以及标准图像中富裕但低的时间分辨率信息，以生成有效的高速对象检测，从而减少感知和计算潜伏期。我们表明，使用20帧每秒（FPS）RGB摄像头和事件摄像机的使用可以达到与5,000-FPS摄像机相同的延迟，而具有45-FPS摄像机的带宽而不会损害精度。我们的方法通过发现事件摄像机2的潜力，为在边缘场景中有效和强大的感知铺平了道路。
推荐引用 推荐引用 Alblooshi, Fatma Sabeel，“人工智能在阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能的监控”（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
Sagitech VMS 支持的摄像机
Acumen AiP-O53N Acumen AiP-P24N Acumen AiP-P24V Acumen AiP-P53N Acumen AiP-R24K Acumen AiP-U24K Acumen AiP-U53E Acumen AiP-U53K Acumen AiP-V24K Acumen AiP-Y04Z Acumen AiP-Y14D Acumen AiP-Y34H Acumen Ai-S12xx Acumen AN-CC500PD AcutVista（通用） A-Gear IPCam ECHO AirLink 101 AIC250 AirLink 101 AIC250W AirLink 101 AIC650 AirLink 101 AIC650W AirLink 101 AIC747 AirLink 101 AIC777W AirLink 101 AICN500 AirLink 101 AICN500W AirLink 101 AIL310 AirLive IP-150CAM AirLive IP-200PHD AirLive OD-300CAM AirLive OD-325HD AirLive OD-325HD-2.5MM AirLive OD-600HD AirLive POE-100 AirLive POE-100CAMv2 AirLive POE-100HD AirLive POE-200 AirLive POE-200CAMv2 AirLive POE-200HD AirLive POE-250HD AirLive POE-260 AirLive POE-2600HD AirLive POE-260CAM AirLive WL-1000CAM AirLive WL-1200CAM AirLive WL-2000 AirLive WL-2000CAM AirLive WL-2600 AirLive WL-2600CAM AirLive WL-350HD
视频评价高光谱摄像头，用于监测植物健康和生物多样性
高光谱摄像机是精确农业，生物多样性监测和生态研究的关键促进技术。因此，这些应用程序助长了对在这种环境中广泛部署的设备的日益增长的需求。当前的高光谱摄像机需要在后期处理上进行大量投资，并且很少允许进行直播评估。在这里，我们介绍了一个新型的高光谱摄像机，该相机结合了活光谱数据和高分辨率图像。此相机适合与机器人技术和自动监控系统集成。我们探索了该相机用于应用程序的实用性，包括叶绿素检测和与植物健康有关的光谱指数显示。我们讨论了这种新型技术和相关的高光谱分析方法的性能，以支持英国Wytham Woods的草地栖息地的生态研究。
PADELVIC：在...
计算机视觉和深度学习技术的最新进展为自动标记运动视频开辟了新的可能性。但是，对监督技术的本质要求是准确标记的培训数据集。在本文中，我们介绍了Padelvic，这是一项Ama-Teur Padel匹配的注释数据集，该数据集由多视频视频流组成，估计了法院内所有四个玩家的位置数据（以及其中一位参与者，准确的运动捕获数据的数据捕获数据），以及专门用于训练网络的训练集量的培训量，从培训中估算了培训的培训，该培训量估算了vides的估计。对于记录的数据，通过将最先进的姿势估计技术应用于其中一个视频来估算玩家位置，该视频会产生相对较小的位置误差（M = 16 cm，SD = 13 cm）。对于其中一位玩家，我们使用了一个运动捕获系统，该系统提供了1.5ºRMS的身体部位方向。最高准确性来自我们的合成数据集，该数据集提供了通过运动捕获数据动画的虚拟播放器的基础和姿势数据。作为合成数据集的示例应用程序，我们提出了一个系统，以从比赛的单视频视频中更准确地预测投影到法院平面上的玩家的质量中心。我们还讨论了如何利用玩家的人均位置数据，例如协同分析，集体战术分析和玩家概况生成等任务。
引用了这项研究：Kaya，E。和Erener，A。（2024）。无人机安装的热相机及其对城市表面纹理的分析。国际引擎杂志 促进可持续性：自然纤维复合材料的环境优势 - 迷你审查 氧化应激引起的神经退行性疾病，例如... 渐进性上核麻痹中的“老虎符号” 旋转后19个心律不齐？沃尔夫·帕金森（Wolf Parkinson）旋转后19个心律失常？沃尔夫·帕金森氏综合症病例报告白综合症病例报告 磁共振图像中的隐私问题 心力衰竭患者的研究文章指甲毛细管发现 对的网格绑定太阳能光伏的综合分析 使用糖尿病患者中的静脉和毛细血管血液样本比较葡萄糖测量技术 rrt- dijkstra：改进的移动机器人计划算法 聚苯胺... 的介电特性 nano/mikromotorlar ve biyomedikaluygulamaları
可以根据导致几个严重环境问题的各种因素观察到温度升高，尤其是全球变暖。城市地区是该温度升高最大的位置。城市热浓度，即所谓的热岛效应，在结构区域很高。这种情况导致人类的生命受到不利影响。因此，需要持续的测量和分析来评估城市地区的室外热舒适性和热应力。今天，无人驾驶飞机（UAV）系统被用作地球观察活动中的快速数据生产技术。集成到无人机系统中的热摄像机可以精确，不断地监测城市地区的温度值。本研究的重点是由于表面温度变量的快速响应，因此在局部规模上的无人机热摄像头系统的潜在应用。一个热摄像机无人机系统，用于测量地球表面的能量通量和温度，这是了解景观过程和响应不可或缺的一部分。因此，UAV热传感器直接用于TürkiyeKocaeli University工程大楼的不同土地覆盖类型。衍生的无人机表面温度与同时获得的原位温度测量值进行了比较。使用TFA SCANTEMP 410型号表面温度计获得同时进行陆地温度测量。Pearson与0.94系数之间的相关性利用了无人机表面温度与陆地测量之间的高相关性。可以得出结论，无人机安装的热摄像机系统是一种有前途的工具，它有更多的机会了解高空间和时间分辨率下的表面温度可变性。
智能门铃摄像头可以看到别人看不到的东西。
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使用事件相机进行神经形态序列学习
图 1：机器人硬件和基于事件的视频。（A）移动机器人由带有 DAVIS346 事件摄像头的 TurtleBot3 Burger 构成。装有 48 个 SpiN-Naker 芯片的 Spinn-5 板（59）用于模拟我们的 SNN 模型。（B）该模型使用机器人在具有不同视觉混乱程度的自然环境中行驶时记录的数据进行训练/测试。（C）每当像素改变强度时，摄像头就会连续产生“事件”。'x' 和 'y'：像素地址，'t'：时间（来自原始 DAVIS 输出的纳秒时间分辨率），'on'：从暗到亮的变化，'off'：从亮到暗的变化。（D）传统视频具有固定速率的静态强度帧。（E）在向前运动期间集成“事件”，可以在事件摄像机的运动“帧”中可视化场景。红色和蓝色代表事件的极性，如图 (C) 所示。