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World File Search System合作跟踪
概率3D多对象合作跟踪，用于自动驾驶通过可区分的多传感器kalman filter
摘要 - 当前的最新自动驾驶车辆主要依靠每个传感器系统来执行感知任务。这样的框架的可靠性可能会受到阻塞或传感器故障的限制。为了解决这个问题，最新的研究建议使用车辆到车辆（V2V）通信与他人共享感知信息。但是，大多数相关的作品仅着眼于合作探测，并让合作社跟踪一个未充满刺激的研究领域。最近的一些数据集（例如V2V4Real）提供3D多对象合作跟踪基准。但是，他们提出的方法主要使用合作检测结果作为标准单传感器Kalman滤波器基于基于Kalman滤波器的跟踪算法的输入。在他们的方法中，可能无法正确估计来自不同连接的自动驾驶汽车（CAVS）的不同传感器的测量不确定性，以利用基于卡尔曼滤波器的基于卡尔曼滤波器的跟踪算法的理论优化属性。在本文中，我们提出了一种新颖的3D多对象合作跟踪算法，用于通过可区分的多传感器卡尔曼滤波器自动驾驶。我们的算法学会了每种检测的测量不确定性，以更好地利用基于卡尔曼滤波器基于卡尔曼滤波器的跟踪方法的理论属性。实验结果表明，与V2V4REAL中最新方法相比，我们的算法仅用0.037倍的通信成本提高了17％的跟踪精度。我们的代码和视频可在URL和URL上找到。
商业抵押贷款可持续性政策
MIM试图在我们的房地产贷款业务中维持行业领先的可持续性最佳实践。我们关注可持续性的原因有几个。首先，将财务物质的可持续性考虑因素纳入我们的投资决策过程中，以支持可持续的长期收益是我们对客户责任的重要组成部分，帮助他们实现其投资目标。第二，将财务物质的可持续性因素纳入我们的分析中支持我们的承诺作为负责投资原则（PRI）的签署。第三，我们的资产和借款人的可持续性绩效提供了有意义的信息，可以帮助我们更好地评估财务风险和机会。第四，我们致力于与利益相关者合作跟踪和减少贷款投资组合的环境影响。第四，我们致力于与利益相关者合作跟踪和减少贷款投资组合的环境影响。
国际测量师联合会 (FIG) - UN-GGIM-AP
FIG 委员会 5 的使命 - 定位和测量 • 关注现代技术、技术发展、方法、仪器应用 • 通过与其他 FIG 委员会和其他国际组织合作跟踪技术发展 • 支持研究、开发和激发新想法 • 与制造商合作改进仪器和相关软件。• 介绍和宣传委员会和 FIG 的工作
GeoTrack：由网络生物启发的全球视频跟踪...
使用 Toyon 的 IPVT 算法处理来自 UAS 传感器的视频数据（第 4.1 节）。图像平面中的目标检测和/或目标轨迹被发送到融合和跟踪数据库，我们将其称为全球融合和跟踪中心 (GFTC)，因为它将处理来自多个 UAS 的视频数据并在地球坐标系中对该数据进行地理参考（第 4.2 节）。GFTC 还从自动驾驶仪接收有关 UAS 平台和传感器的状态遥测。此信息与视频数据同步，以在纬度/经度坐标中对图像平面检测/轨迹进行地理定位。UAS 运动控制算法将使用这些轨迹位置来协助操作员规划 UAS 平台路线并瞄准 UAS 传感器，以优化跟踪性能（第 4.4、4.5 和 4.6 节）。该 UAS 的轨迹位置和未来路线/任务计划被发送到 UAS 自动驾驶仪执行，并且还传送给其他 GeoTrack UAS，以促进合作跟踪并提高目标估计准确性（第 4.3 节）。
UAS 分离保证和防撞系统的概率安全评估
摘要：航空航天信息物理系统的适航认证传统上依赖概率安全评估作为标准工程方法来量化与系统组件故障相关的潜在风险。本文介绍并讨论了依赖多种合作和非合作跟踪技术的检测和避免 (DAA) 系统的概率安全评估，以识别无人机系统 (UAS) 与其他飞行器相撞的风险。具体来说，故障树分析 (FTA) 用于测量每个基本组件故障的整体系统不可用性。考虑到导航和监视系统的相互依赖性，应用共同原因故障 (CCF)-beta 模型来计算与共同故障相关的系统风险。此外，还进行了重要性分析以量化安全措施并识别最重要的组件故障。结果表明，合作监视系统的交通检测失败对整个 DAA 系统功能的影响更大，并且合作监视中本机定位失败的概率大于其交通检测功能。尽管所有传感器单独产生 99.9% 的操作可用性，但事实证明，实施依赖于合作和非合作技术的适当多传感器 DAA 系统是实现设计的必要条件