使用 IQ2 数码后背,图像拍摄变得轻而易举。无论您是拍摄到存储卡还是使用 USB3 或 FireWire 连接电脑进行拍摄,我们设计的 IQ2 后背都能为您提供快速连续的拍摄体验。使用 iPad 或 iPhone 上的 Capture Pilot,您可以无线连接到 IQ2 数码后背,并增强拍摄过程和工作效率。IQ2 数码后背将功能性设计与坚固耐用的制造质量相结合。后背由 100% 航空级铝制成,所有电子连接器和端口均采用自动缩回舱口或橡胶盖保护,以确保它们即使在最恶劣的拍摄环境中也能持续工作。
2来自EZVIZ实验室测试结果的数据,在以下标准条件下:AM = 1.5,25°C,1000W/m2,SMQ。数据是根据每天5分钟的使用获得的,包括相机检测的活动和自动触发的记录。根据阳光强度和其他环境因素,实际的充电效率可能更高或更低,而实际使用的实际使用时间也可能会改变摄像机活动频率和其他环境因素的频率。
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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。
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
引言:压缩光是一种光学状态,其中一阶正交的涨落被抑制在散粒噪声极限 (SNL) 以下 [1–9]。随着越来越多的光学技术跨越量子领域,压缩光已成为量子光学和量子信息领域的重要资源。压缩态已成功应用于连续变量量子通信协议 [10–12] 和提高光学传感器 [13](包括引力波探测器 [14])的性能。基于各种非线性材料,已经开发出许多产生压缩光的方法 [3, 9]。常见的是利用非线性晶体中的参量下转换 [1, 2, 15],尽管基于偏振自旋效应 [16–20] 和四波混频 [21–25] 的原子源也在研究中。压缩光的检测通常采用以下三种方式之一:直接强度检测或光子计数(仅适用于强度压缩光)、使用相移腔[3],以及迄今为止这三种方式中最常见的通过用经典本振拍打压缩光场的同差或异差检测。在本信中,我们介绍了一种技术,该技术使我们能够使用 CCD 相机表征位移压缩真空态中的压缩参数,而无需使用相关检测。我们证明压缩量可以从每像素光子统计的一阶和二阶矩推导出来,其精度与同差检测相似。同时,所提出的方法可能特别有利于压缩增强光学成像[26,27]。方法:—我们将强泵浦与压缩真空光混合| ξ ⟩ 在不平衡光束分光器处,反射率 θ << 1,用于泵浦场。泵浦是一个相干
服务器和轴设备之间的通信使用TLS 1.2或更新的设备配置。对于具有Axis OS固件5.70或更高版本的设备,默认情况下启用了HTTPS,并使用Axis Camera Station生成的自签名证书。您还可以使用自己的证书授权(CA)中的证书。有关如何配置HTTPS设置或证书的信息,请访问以下页面:Axis Camera Station Pro用户手册 - 确保第三方设备(例如ONVIF配置文件设备)的证书,可能需要手动添加证书。与设备制造商联系以获取特定说明。需要在“轴OS Hardening指南”中找到有关固定轴设备的更多详细信息,以便允许正确连接:端口列表
摘要 - CAMERA传感器已被广泛用于感知周围环境的车辆,了解交通状况,然后有助于避免交通事故。由于大多数传感器受视力线的限制,因此可以通过边缘服务器上传和共享通过单个车辆收集的感知数据。为了降低带宽,存储和处理成本,我们提出了一个边缘辅助相机选择系统,该系统仅选择必要的相机图像上传到服务器。选择基于相机元数据,该摄像机元数据描述了用GPS位置,方向和视图范围表示的相机的覆盖范围。与现有工作不同,我们的基于元数据的方法可以通过利用激光雷达传感器来检测和定位相机的遮挡,然后精确而快速地计算真实的相机覆盖范围并确定覆盖范围的重叠。基于相机元数据,我们研究了两个相机选择问题,最大覆盖问题和最小选择问题,并使用有效的算法来解决它们。此外,我们提出了基于相似性的冗余抑制技术,以进一步减少带宽消耗,这由于车辆的运动而变得显着。广泛的评估表明,根据应用要求,提出的算法可以有效地选择相机以最大程度地覆盖或最大程度地减少带宽消耗。
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我们专注于一项非常具有挑战性的任务:在夜间动态场景时进行成像。大多数以前的方法都依赖于常规RGB摄像机的低光增强。,他们不可避免地会在夜间长时间的长时间和动作场景的动作模糊之间面临困境。事件摄像机对动态变化的反应,其时间分辨率较高(微秒)和较高的动态范围(120dB),提供了替代解决方案。在这项工作中,我们使用活动摄像头提出了一种新颖的夜间动态成像方法。具体来说,我们发现夜间的事件表现出时间段落的特征和空间非平稳分布。conse-我们提出了一个夜间活动重建网络(NER-NET),主要包括可学习的事件时间戳校准模块(LETC),以使临时尾随事件和非均匀照明式落后事件保持一致,以稳定事件的spatiotalmorporal分布。此外,我们通过同轴成像系统构建了配对的真实低光事件数据集(RLED),这包括空间和时间对齐的图像GTS和低光事件的64,200个。广泛的实验表明,在视觉质量和泛化能力方面,所提出的方法优于最先进的方法。