XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特征检测
引用 (APA) Pasqualetto Cassinis, L., Fonod, R., Gill, E., Ahrns, I., & Gil Fernandez, J. (2020). 基于 CNN 的近距离姿势估计系统
本文介绍了一种新颖的框架，该框架将用于特征检测的卷积神经网络 (CNN) 与协变高效 Procrustes 视角 n 点 (CEPPnP) 求解器和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 相结合，以实现对非合作航天器周围近距离操作的稳健单目姿态估计。在役服务航天器对非活动航天器的相对姿态估计是当前和计划中的太空任务设计中的一项关键任务，因为它与近距离操作相关，例如在轨服务和主动碎片清除。这项工作的主要贡献在于通过将协方差矩阵与 CNN 为每个检测到的特征返回的热图相关联，从图像处理步骤中获取统计信息。此信息包含在 CEPPnP 中，以提高滤波器初始化期间姿态估计步骤的准确性。导出的测量协方差矩阵用于紧密耦合的 EKF，以便更好地表示特征检测步骤中的测量误差。这提高了滤波器在 CNN 检测不准确时的鲁棒性。在目标的光照条件和部分掩蔽条件下，所提出的方法能够返回相对姿态以及相对平移和旋转速度的可靠估计值。欧洲航天局 Envisat 航天器的合成 2D 图像用于生成数据集，用于训练、验证和测试 CNN。同样，这些图像用于重建代表性的近距离场景，以验证所提出的方法。
图像处理及计算机视觉 -CUHK CSE
课程：ENGG5104课程ID：011157 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[新课程]图像处理和计算机视觉图像处理及计算机视觉本课程将涵盖图像处理和计算机视觉中的基本知识和高级主题，包括特征检测，细分，运动估算，全景构建，3D重建，场景检测和分类，颜色图像处理和恢复。还将引入计算机图形中的应用程序，包括图像转换和摄像机校准。将讨论相关算法和数学背景的基本概念。
使用不均匀的神经元 - 突触动力学用于神经形态处理器中的时空模式识别
在本论文中，灵感是从板球中的时间特征检测电路中汲取的，用于设计双突触延迟元素（基于兴奋性 - 抑制性平衡），从而诱导了基于资源的基于基于资源的基于基于资源的基于基于资源的兴奋性。由于不均匀的动力学，这种双突触元素在混合信号硬件中实现时会产生时间延迟的分布，无论是在单个神经元之间还是在单个神经元之间。在这里，这被用作时空信息表示和学习所需的可变性的来源（作为专用的轴突或神经元延迟或模仿DEN-DENITIC动态的资源 - 有效替代方案。
使用光流在自动驾驶汽车上的光流
2理论4 2.1 LIDAR。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 2.2探测仪。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 2.2.1视觉探测器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.2.2直接稀疏探针。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 2.3光流。 。 。2理论4 2.1 LIDAR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2探测仪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.1视觉探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2.2直接稀疏探针。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3光流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3.1光流估计的Lucas-Kanade方法。。。。。8 2.3.2卢卡斯·卡纳德（Lucas-Kanade）背后的假设。。。。。。。。。。。。。。10 2.4特征检测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.5仿射转化估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.5.1仿射转换矩阵定义。。。。。。。。。。。。。12 2.5.2翻译和旋转计算。。。。。。。。。。。12 2.6惯性测量单元。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12
河流和水中漂浮物检测研究
摘要：随着人工智能技术的快速发展，人工智能图像识别已成为解决传统环境监测难题的有力工具。本研究针对河湖环境中的漂浮物检测，探索一种基于深度学习的创新方法。通过精细分析静态和动态特征检测的技术路线，结合河湖漂浮物的特点，开发了完整的图像采集和处理流程。本研究重点介绍了三种主流深度学习模型SSD、Faster-RCNN和YOLOv5在漂浮物识别中的应用及性能比较。此外，还设计并实现了一套漂浮物检测系统，包括硬件平台构建和软件框架开发。经过严格的实验验证，该系统能够显著提高漂浮物检测的准确性和效率，为河湖水质监测提供了新的技术途径。关键词：图像识别；深度学习；河湖浮标检测
图像配准方法：一项调查 - utia.cas.cz
本文旨在对近期和经典的图像配准方法进行回顾。图像配准是将在不同时间、从不同视点和/或由不同传感器拍摄的同一场景的图像（两个或多个）叠加的过程。配准在几何上对齐两个图像（参考图像和感测图像）。根据所审查的方法的性质（基于区域和基于特征）以及图像配准过程的四个基本步骤对所审查的方法进行分类：特征检测、特征匹配、映射函数设计以及图像变换和重采样。本文提到了这些方法的主要贡献、优点和缺点。还讨论了图像配准的问题和未来研究的展望。本文的主要目标是为参与图像配准的研究人员提供全面的参考资料，无论其特定应用领域如何。q 2003 Elsevier B.V. 保留所有权利。
无人机拍摄的高分辨率航拍图像可用于森林应用
因此，标准空中三角测量方法通常无法处理使用 UAV Haala 2012 获取的图像。现在有各种开源和商业密集立体匹配工具可用于应对这些挑战。采用源自计算机视觉并广泛用于近景摄影测量或地面摄影的算法（特征检测 SIFT、SfM）（Lowe 2004、Bryson 2010、Hauagge 2012）。以高度自动化的方式，可以估计相机几何形状并从一组重叠图像中计算 3D 模型，且不受尺度、方向、失真和照明变化的影响（Neitzel 2011、Turner 2012）。图像匹配得到的点云可以以与机载或地面激光扫描得到的点云类似的方式进行进一步处理，并且通常与激光扫描数据相结合。
过滤器比较
作为快速地形特征提取的工具之一，随着更可靠、更准确的系统的开发，机载激光扫描 (ALS) 的商业用途在过去几年中得到了更广泛的认可 (Flood 1999、Flood 2001a、Flood 2001b)。虽然机载激光扫描系统已经取得了长足的进步，但针对特定应用的适当数据处理技术的选择仍在研究中。这里的资料处理被理解为半自动或自动，包括“系统误差建模”、“过滤”、“特征检测”和“细化”等任务。在上述任务中，人工分类（包括过滤）和质量控制是最大的挑战，估计耗费 60% 到 80% 的处理时间 (Flood 2001a)，因此强调了在该领域进行研究的必要性。当考虑到许多应用需要区分裸露地面和其上的特征时，过滤的重要性就变得更加明显。
无人机拍摄的高分辨率航拍图像可用于森林应用...
因此，标准空中三角测量方法通常无法处理使用 UAV Haala 2012 获取的图像。现在有各种开源和商业密集立体匹配工具可用于应对这些挑战。采用计算机视觉算法（特征检测 SIFT、SfM），广泛用于近距离摄影测量或地面摄影（Lowe 2004、Bryson 2010、Hauagge 2012）。可以以高度自动化的方式估计相机几何形状并从一组重叠图像中计算 3D 模型，不受比例、方向、失真和照明变化的影响（Neitzel 2011、Turner 2012）。图像匹配产生的点云可以以与机载或地面激光扫描产生的点云类似的方式进行进一步处理，并且通常与激光扫描数据相结合。
计算机视觉上限5416第09E9节班级
• Title : Multiview Geometry • Author : Richard Hartely and Andrew Zisserman • Publication date and edition : 2004, Second Edition • ISBN number : 0521540518 Course Schedule Week 1: Introduction to Computer Vision Week 2: Projective Geometry in 2D and Homographies Week 3: Projective Geometry in 3D, Homographies and Camera Calibration Week 4: Fourier Transforms and Convolution Week 5: Sampling定理，边缘检测第6周：特征和特征检测，多分辨率金字塔第7周：图像降解和修复第8周：变异微积分 +正则化； Midterm-1 (on the Thursday of the week) Week 9: Image Segmentation Week 10: Image Segmentation (continued) Week 11: Stereo and Surface reconstruction Week 12: Texture and texture segmentation Week 13: Motion fields and Optical Flow Week 14: Deep Learning and Image classification Week 15: Wrap up and Midterm-2