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World File Search System摄像机
朝着低成本单光子摄像机迈向3D视觉
我们提出了一种基于微型，能量，低成本的单光子凸轮的测量值来重建任意兰伯特对象的3D形状的方法。这些摄像机作为时间解析的图像传感器运行，用非常快速的脉冲脉冲融合了光，并记录了该脉冲的形状，因为它以高时间分辨率从场景中返回。我们提出了模拟此图像形成过程的建模，解释其非理想性，并适应神经渲染以从一组具有已知姿势的空间分布的传感器中重建3D几何形状。我们表明，我们的方法可以从模拟数据中成功恢复复杂的3D形状。我们利用商品代理传感器的测量结果来证明实际捕获的3D对象重建。我们的工作在基于图像的建模和活动范围扫描之间建立了连接，并通过单光子摄像机朝着3D视觉提供了一步。我们的项目网页位于https://cpsiff.github.io/ toug_3d_vision/。
上下文摄像机：具有创意的桥接上下文意识...
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摄像机-LLM系统的域适应技术
针对摄像机-LLM系统的域适应技术DOCAS AKINYELE，GODWIN OLAOYE日期：2024摘要：将来自相机的视觉数据与语言模型集成的视觉数据的摄像机模型（摄像头）对于各种应用至关重要，包括各种应用，包括实时图像字幕字幕，对象识别，对象识别，互动AI II系统。但是，这些系统通常由于域的变化而面临挑战 - 相机硬件的差异，环境条件和语言上下文变化。域适应技术通过使模型能够在培训和部署环境方面有效地跨不同领域执行，以解决此问题。本文探讨了与摄像机-LLM系统相关的关键领域适应技术。它涵盖了数据增强，功能一致性，对抗性训练，转移学习和生成模型。此外，它研究了这些技术如何减轻相机数据中变异性的影响并改善视觉输入和语言生成之间的交叉形态对齐。本文还讨论了诸如实时字幕，对象检测和AR/VR等应用程序，以及评估适应性绩效的评估指标。未来的方向指向多域适应性，自适应学习技术和人类在循环系统中。这些进步有望为真实应用程序提供更健壮和广义的摄像头系统。简介摄像机模型（摄像机-LLM）系统代表了视觉感知和自然语言理解的集成方面的重大进步。通过将通过相机捕获的图像数据与复杂的语言模型相结合，这些系统可实现一系列应用程序，从实时图像字幕和对象检测到交互式AI和增强现实体验。随着人工智能的能力继续增长，可以在各种环境中无缝运行的强大摄像头系统的需求变得越来越重要。
4K全景摄像机，带自动跟踪技术
视野是指通过摄像头镜头可以看到的区域。它直接反映出远程加入的参与者可以看到多少会议空间。180 度的视野让桌子上的每个人都清晰可见，即使是靠近摄像头或坐在房间边缘的人。
双INFRAROSSI无线户外室外选举，具有宠物免疫和摄像机宠物功能，1051和Zeno Pro
检测器是带有集成摄像机的双重元素运动。当它检测到运动时，将警报信号和图像发送到控制中心。检测器配备了可配置的设置，可以根据周围环境进行调整，以避免误报并在外部提供最佳性能。
联合视觉ALVIUM G1-811C，2/3“ 8.1MP C-MOUNT，GIGE POE颜色摄像机＃23-562
相关视觉Alvium G1 Gige Poe相机具有轻巧，紧凑的外形尺寸，并将已建立的Gige视觉标准的优势与Alvium Platform的灵活性相结合。CHIP（SOC）技术上的ALVIUM®系统提供了一个全面的图像处理库，可用于高级图像校正和预处理功能，以减轻主机计算机和处理器的工作负载。这些相机具有最新的工业标准硬件，并且可以轻松地集成到任何视觉系统中，同时确保长期可用性和可靠性。具有精确的传感器对齐，增强的清洁度，固定的图案噪声校正和缺陷像素校正，最大24.6MP的分辨率以及最多可提供276 fps。相关视觉alvium g1 gige poe摄像头在后面板上具有千兆以太网端口，可提供各种单色和颜色选项，并带有C型安装镜头或S-Mount镜头界面。
fisheyebevseg：环境视图，基于鱼眼摄像机的鸟类视图分段用于自动驾驶
语义细分是执行场景理解的有效方法。最近，3D鸟视图（BEV）空间中的细分已被驱动策略直接使用。但是，在商用车中使用的环绕式鱼眼摄像机的BEV细分工作有限。由于此任务没有现实世界的公共数据集，并且现有的合成数据集由于遮挡而无法处理Amodal区域，因此我们使用Cognata Simulator创建一个合成数据集，其中包括各种道路类型，天气和照明条件。我们将BEV细分概括为使用任何凸轮模型；这对于混合不同的相机很有用。我们通过在Fisheye图像上应用圆柱整流并使用基于标准LSS的BEV分割模型来实现基线。我们证明，我们可以在没有不明显的情况下实现更好的性能，这具有增加的运行时效应，这是由于预处理，视野和重新采样的伪像而导致的。此外，我们引入了一种可学习的bev池层策略，对鱼眼摄像机更有效。我们以遮挡推理模块来探讨该模型，这对于估计BEV空间至关重要。fisheyebevseg的定性 - 在视频中展示了https://youtu.be/hftpwmabgs0。
红外摄像机基于弯曲的视网膜
微型和轻型摄像头的设计需要光学设计突破才能实现良好的光学性能。受动物眼睛启发的解决方案是最有前途的。视网膜的曲率具有多种优势，例如均匀的强度和没有场曲率，但不使用此功能。此处介绍的工作是球形弯曲整体IR探测器的解决方案。与最先进的方法相比，获得了更高的填充因子，并且没有修改设备制造过程。我们制作了一个带有单个镜头和弯曲的红外镜头的红外摄像头。捕获的图像已经解决良好，并且具有良好的对比度，并且在与平面系统进行比较时，调制传输功能显示出更好的质量。
相关视觉Alvium G1-500C，1/2.5“ 5MP S-Mount，Gige Poe颜色摄像机＃23-554
相关视觉Alvium G1 Gige Poe相机具有轻巧，紧凑的外形尺寸，并将已建立的Gige视觉标准的优势与Alvium Platform的灵活性相结合。CHIP（SOC）技术上的ALVIUM®系统提供了一个全面的图像处理库，可用于高级图像校正和预处理功能，以减轻主机计算机和处理器的工作负载。这些相机具有最新的工业标准硬件，并且可以轻松地集成到任何视觉系统中，同时确保长期可用性和可靠性。具有精确的传感器对齐，增强的清洁度，固定的图案噪声校正和缺陷像素校正，最大24.6MP的分辨率以及最多可提供276 fps。相关视觉alvium g1 gige poe摄像头在后面板上具有千兆以太网端口，可提供各种单色和颜色选项，并带有C型安装镜头或S-Mount镜头界面。
对99mtc-Pertechnetate甲状腺吸收的定量分析，具有大型CZT伽马摄像机：SPECT/CT和Planar获取之间的可行性和比较
摘要目的：这项研究的主要目的是评估大型现场镉泰特脲（CZT）摄像机在单个photon发射计算机断层扫描（SPECT）图像（SPECT）图像上估计甲状腺摄取（TU）的能力，而与平面相比，与平面校正相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，这是一系列23个对定对不到的。次要目标是确定示踪剂给药的辐射剂量和其他计算机断层扫描（CT）扫描。方法：使用甲状腺幻影，用于平面，Tomo-AC和Tomo-NoAC图像确定跨校准因子。然后，在5个拟人化幻像上进行以甲状腺为中心的平面和SPECT/CT，活性在0.4至10 MBQ上进行，在服用79.2±3.7 MBQ后[99m TC] TC] - 特雷切酸酯的23例患者。我们估计拟人化幻象的绝对甲状腺活性（ATHA）和患者的TU。辐射剂量还使用国际放射学保护委员会（ICRP）报告和VirtualDose TM CT软件确定。结果：对于Planar，Tomo-AC和Tomo-NoAC图像，跨校准因子分别为66.2±4.9、60.7±0.7和26.5±0.3计数/（MBQ S）。对平面，Tomo-AC和Tomo-NoAC图像的理论和估计的ATHA在统计上高度相关（r <0.99; p <10 –4），理论ATHA和估计的ATHA之间的相对百分比差异为（8.6±17.8）（8.6±17.8），（8.6±17.8），（-1.3±5.2）和（-1.3±5.2）和（12.8±5.7±5.7）％，相应相差。有效和您的ROID吸收剂量分别为（0.34 ct + 0.95 nm）MSV和（3.88 ct + 1.74 nm）MGY。基于不同图像对（平面与Tomo-Ac，Planar vs Tomo-Noac和Tomo-Ac vs Tomo-Noac）之间的TU进行比较显示出统计学上很重要的相关性（r = 0.972、0.961和0.961和0.935； p <10 –3）。结论：在新一代CZT大型摄像机上使用平面和SPECT/CT获取的ATAS估计是可行的。此外，在Spect/ct