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轴Q6054 MK II PTZ网络摄像机
Axis Q6054 MK II是一款顶级的室内PTZ相机，提供快速，精确的平底/倾斜性能，可在范围内进行广泛的覆盖范围和详细的监视。焦点召回功能在预定义的区域提供了即时的焦点。摄像机配备轴线灯火技术，以确保即使在弱光条件下也可以确保颜色图像。轴线邮轮技术减少了带宽和存储要求。Axis Q6054 MK II提供了冲击检测，视频运动探测，主动网守和电子图像稳定功能，可在具有振动的环境中更平滑的视频。它支持双向音频，音频检测，I/O端口和24 V AC/DC功率。
![[AI 兼容] 自动对焦 Prodome 网络摄像机](/simg/c\c72e2d8686c440e223adf4e02361782f2cb50aca.png)
[AI 兼容] 自动对焦 Prodome 网络摄像机
第三码流 60Hz: 30fps@(1920x1080, 1280x720, 704x576, 640x480, 640x360, 320x240, 320x192, 320x180) 50Hz: 25fps@(1920x1080, 1280x720, 704x576, 640x480, 640x360, 320x240, 320x192, 320x180)
利用红外摄像机检测和测量攻丝光束
2.32 Trello 示例....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................34
卫星跟踪具有空间域意识的神经形态摄像机
2.1背景和相关理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1神经形态相机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.2望远镜。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1.3天文统计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.2天文学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.1。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.2地球观测的轨道更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.3摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15
基于 IR-UWB 的发射器应用无线摄像机网络演示
摘要 — 基于脉冲无线电超宽带 (IR-UWB) 技术的传感器网络在需要精确定位和强大通信链路的领域获得了广泛关注。在航天器和发射器中，这些网络可用于将传感器连接到中央机载计算机或提供不同子系统之间的通信链路。这有助于减少线束，而线束是影响整个航天器质量和设计复杂性的关键因素。本文介绍了一种基于低功耗 IR-UWB 传感器节点的发射器安装多摄像头系统的应用。结合 IEEE 802.15.4 标准的改进型高吞吐量 MAC 层，它能够提供每秒多帧的更新速率，而传统的传感器网络系统则需要半分钟才能传送一帧。此外，由于宽带传输的性质，它不会干扰运载火箭的关键遥控/遥测无线电链路。
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。
足球应用的摄像机校准算法的比较分析
摘要在解决足球比赛视频录像的自动分析问题时，目前正在使用特殊摄像机。这项工作介绍了已知算法和摄像机校准方法的比较表征，包括利用机器学习和神经网络的方法，目的是确定其缺点并为开发现代，更有效的方法和算法构成理论基础。具体来说，它检查了需要更多输入数据但可以快速运行的算法[1，2]和使用机器学习的更准确的算法[3，4，5，6，5]。证明他们的主要缺点是准确性或速度。使用机器学习的更准确的算法通常并未指定该算法的操作速度，这排除了它们在实时应用中的使用。强调速度的研究作品经常缺乏在现实生活中使用实际使用所需的准确性。
使用摄像机生快照有效的视觉计算
摘要 - 常规摄像机在传感器上捕获图像辐照度（RAW），并使用图像信号处理器（ISP）将其转换为RGB图像。然后可以将图像用于各种应用中的摄影或视觉计算任务，例如公共安全监视和自动驾驶。可以说，由于原始图像包含所有捕获的信息，因此对于视觉计算而言，使用ISP不需要将RAW转换为RGB。在本文中，我们提出了一个新颖的ρ视框框架，以使用原始图像进行高水平的语义理解和低级压缩，而没有数十年来使用的ISP子系统。考虑到可用的原始图像数据集的稀缺性，我们首先开发了一个基于无监督的Cyclegan的不成对循环2R网络，以使用未配对的RAW和RGB图像来训练模块化的ISP和Inverse ISP（Invisp）模型。然后，我们可以使用任何最初在RGB域中训练的现有RGB图像数据集和Finune不同的模型来生成模拟的原始图像（SIMRAW），以处理现实世界中的相机原始图像。我们使用原始域yolov3和摄像头快照上的原始图像压缩机（RIC）演示了原始域中的对象检测和图像压缩功能。定量结果表明，与RGB域相比，原始域任务推断提供了更好的检测准确性和压缩效率。此外，所提出的ρVision在各种摄像机传感器和不同的任务特定模型上概括了。采用ρ视频的另外一种有益的是消除对ISP的需求，从而导致计算和处理时间的潜在减少。
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/。
