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事件框架立体声相机系统的动态校准框架
摘要 - 事件摄像机和常规框架摄像机的融合是一个新颖的研究场，由事件摄像头和框架摄像头组成的立体声结构可以结合两者的优势。本文为事件框架立体声摄像机系统开发了动态校准框架。在此框架中，第一个步骤是在圆网校准模式上完成初始检测，并提出了滑动窗口时间匹配方法以匹配事件框架对。然后，为两个摄像机设计了一种重新填充方法，以获取模式的准确信息。尤其是对于事件摄像机，具有较高计算效率的斑块大小运动补偿方法旨在实现扭曲事件图像中两个摄像机和拟合圆的时间同步。最后，通过构造具有两种类型边缘的姿势地标图，两个相机之间的姿势在全局优化了全局优化。所提出的校准框架具有高实时性能和易于部署的优点，并且通过基于自记录的数据集进行了实验来验证其有效性。本文的代码发布于：http：//github.com/rayhu95/efsc calib。
轴心相机站Pro网络安全
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
相机之间的多任务学习和联合改进...
抽象的视觉定位和对象检测在各种任务中都起着重要作用。在许多室内应用方案中，某些检测到的对象具有固定位置，这两种技术紧密合作。但是，很少有研究人员同时考虑这两个任务，因为缺乏数据集以及对这种环境的很少关注。在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。 为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。 数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？ 针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。 对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。 JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。 此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。 要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的
1像素相机可以走多远？使用光感受器和计算设计的视觉形态解决视力任务
1。简单的视觉传感器在求解视觉任务方面有多有效？2。他们的设计在有效性中扮演什么角色？我们探索具有低至一对一像素的分辨率的简单传感器，代表单个光感受器。首先，我们证明，只有几个光感受器就足以求解不同的vi-sion任务，例如视觉导航和连续控制，即相当好，即，其性能明显优于盲人代理，并与高分辨率摄像头相当。第二，我们表明这些简单的视觉传感器的设计在提供有用信息并成功解决这些任务的能力中起着至关重要的作用。为了找到一个表现出色的设计，我们提出了一种计算设计优化算法，并评估了其在不同任务和域之间的有效性，显示出令人鼓舞的结果。最后，我们进行了一项人类调查，以评估人类手动手动设计的直觉设计的有效性，这表明在大多数情况下，计算设计的设计是最好的设计之一。
将预训练的视觉模型适应相机原始图像
摘要。SRGB图像现在是计算机视觉研究中预训练视觉模型的主要选择，这是由于它们的易用性和效果存储。同时，原始图像的优点在于它们在可变的现实世界中的较丰富的物理信息。对于基于相机原始数据的计算机视觉任务，大多数现有研究采用了将图像信号处理器（ISP）与后端网络集成的方法，但经常忽略ISP阶段和后续网络之间的相互作用功能。从NLP和CV区域中正在进行的适配器研究中汲取灵感，我们介绍了Raw-Adapter，这是一种旨在将SRGB预先训练的模型调整为相机原始数据的新颖方法。RAW-ADAPTER包括输入级适配器，这些适配器采用可学习的ISP阶段来进行AD-RAW输入，以及模型级别的适配器，以在ISP阶段和随后的高级网络之间建立连接。此外，Raw-Adapter是一个可以在各种Compoter Vision Frameworks中使用的通用框架。在不同的照明条件下进行了丰富的实验，已经显示了我们算法的最先进（SOTA）绩效，证明了其在一系列现实世界和合成数据集中的有效性和效率。代码可在此URL上找到。
学习一个动态隐私的相机鲁棒性反转攻击
摘要。设计了设计隐私相机（PPC）的问题。以前的设计依赖于静态点扩展功能（PSF），以防止检测私人视觉信息，例如可识别的面部特征。但是，可以通过测量对点光源的摄像机响应来轻松恢复PSF，从而使这些相机容易受到PSF反转攻击的影响。提出了一种新的动态隐私（Dypp）摄像头设计，以防止此类攻击。dypp摄像机依赖于动态的光学元素，即这种空间光模拟器来实现随时间变化的PSF，该PSF随着图片的变化而变化。PSF是通过学习的嵌入式嵌入，对手进行的，以同时满足用户指定目标的隐私目标，例如面部识别准确性和任务效用。对多种隐私视力任务的经验评估表明，与以前的PPC相比，Dypp设计对PSF反转功能的强大意义要大得多。此外，该方法的硬件可行性由概念验证摄像头模型验证。
引用了这项研究：Kaya，E。和Erener，A。（2024）。无人机安装的热相机及其对城市表面纹理的分析。国际引擎杂志
近几十年来，天然纤维增强复合材料（NFRC）已成为传统材料（例如玻璃纤维）的有吸引力的替代品，并吸引了研究人员和学者，尤其是在环境保护的背景下。环境因素及其对可再生材料的基本特性的影响正在成为越来越流行的研究领域，尤其是天然纤维及其复合材料。尽管该研究领域仍在扩展，但天然纤维增强的聚合物复合材料（NFRC）在各种工程环境中发现了广泛使用。natu-ral纤维（NFS），例如菠萝叶（Palf），竹子，屁股，椰子纤维，黄麻，香蕉，亚麻，大麻，剑麻，kenaf和其他人具有许多理想的特性，但是他们的发育和使用了许多具有许多妇女的研究人员。这些纤维由于其各种有利的特性，例如轻度，经济性，生物降解型，出色的特定强度和竞争性机械性能，引起了人们的关注，这使它们成为有希望用作生物材料的候选人。因此，它们可以作为传统复合纤维（例如玻璃，芳香和碳）在各种应用中的替代材料。此外，天然纤维吸引了越来越多的研究人员的兴趣，因为它们在自然界和农业和食品系统的副产品中很容易获得，这有助于改善环境生态系统。本文提供了NFRC的简要概述，研究了它们的化学，物理和机械性能。这种兴趣共同涉及寻找环保材料，以取代建筑，汽车和包装行业中使用的合成纤维。天然纤维的使用不仅是逻辑的，而且是实用的，因为它们的纤维形式可以通过化学，物理或酶促处理很容易提取和强度。它还强调了与NFRC相关的一些重大进展，从经济，环境和可持续性的角度来看。此外，它还简要讨论了他们的各种应用，都重点关注他们对环境的积极影响。
实例对室外监视方案中事件相机流的分割
摘要：事件摄像机是一种新型图像传感器。这些传感器的像素彼此独立地和彼此独立运行。传感器输出是一个可变的速率数据流，该数据流在时空上编码亮度变化的检测。这种类型的输出和传感器操作范例为计算机视觉应用构成了处理的处理，因为基于框架的方法并非本地适用。我们在基于事件的室外监视的背景下，对不同最新的基于深度学习的实例分割方法进行了首次系统评估。用于处理，我们考虑将事件输出流转换为不同维度（包括点，体素和基于框架的变体）的表示。我们介绍了一个新的数据集变体，该变体在每个输出事件的实例级别以及基于密度的预处理以生成感兴趣的区域（ROI）。实现的实例分割结果表明，基于事件的域的现有算法的适应是一种有希望的方法。
昆虫监测的立体事件相机技术
摘要：为了调查昆虫种群下降的原因，需要一个监测系统，该系统会在很长一段时间内自动记录昆虫活动和其他环境因素。因此，我们使用带有两个事件摄像机的基于传感器的方法。在本文中，我们描述了系统，可以记录的视图量以及用于昆虫检测的数据库。我们还介绍了开发的加工管道的各个步骤，以进行昆虫监测。为提取昆虫轨迹，测试了基于U-NET的分割。为此，使用四种不同的编码类型将50毫秒内的事件转化为帧表示。经过测试的直方图编码以0.897的昆虫分割和0.967的植物运动和噪声部件的F1得分获得了最佳结果。然后将检测到的轨迹转化为4D表示，包括深度，并可视化。