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AI-deck 单色相机模块数据表 - Rev 1
超低功耗图像传感器，专为始终开启的视觉设备和应用而设计 高灵敏度 3.6μ BrightSense(TM) 像素技术 324 x 324 有效像素分辨率，支持 QVGA 窗口、垂直翻转和水平镜像读取 30FPS 时 <1.1mW QQVGA 分辨率，30FPS 时 < 2mW QVGA 分辨率 可编程黑电平校准目标、帧大小、帧速率、曝光、模拟增益（高达 8 倍）和数字增益（高达 4 倍） 自动曝光和增益控制环路，支持 50Hz / 60Hz 闪烁避免 灵活的 1 位、4 位和 8 位视频数据接口，具有视频帧和行同步 具有可编程 ROI 和检测阈值的运动检测电路，具有可用作中断的数字输出 片上自振荡器 用于寄存器访问的 I2C 2 线串行接口 CSP 和裸片传感器封装选项 高 CRA，适用于小型模块设计
视觉范围内相机跟踪的现代方法...
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集成惯性/相机系统的视轴校准
集成惯性/相机系统的视轴校准 Mohamed M. R. Mostafa Applanix Corporation 85 Leek Cr., Richmond Hill Ontario, Canada L4B 3B3 电话：(905) 709-4600 分机 274 电子邮件：mmostafa@applanix.com 个人简介 Mohamed Mostafa 负责 Applanix Corporation 机载系统的研究和开发，并担任美国摄影测量和遥感学会直接地理参考委员会主席。他分别于 1991 年和 1994 年获得亚历山大大学理学学士学位和理学硕士学位，并于 1999 年获得卡尔加里大学博士学位。他的研究兴趣是使用多传感器系统进行地图绘制。摘要 集成成像/惯性系统的视轴校准是地图制作的关键因素，尤其是在数字成像传感器的情况下。因此，本文的重点是使用不同方法进行视轴校准。介绍了两种视轴校准方法，即机载和地面方法。传统的机载视轴校准已成功使用了几年，但它不能满足某些机载数字系统的某些操作参数。或者说，这里介绍的地面校准方法从未在典型的数字地图制作中使用过。在本文中，针对数字多传感器系统介绍了机载和地面视轴校准的概念。提供了数据结果和分析，以强调使用这两种方法实现的准确性。1.简介 过去几年，测绘行业一直致力于实施新技术先进的多传感器系统进行地图制作。这些系统目前正在取代传统的航空测绘系统，用于资源测绘和机载遥感等应用，并开始在工程和地籍测绘等其他应用中展开竞争。通常，多传感器数字系统由一个或多个用于图像采集的数字相机系统和 GPS 辅助惯性系统组成
快照 SWIR 高光谱成像相机
免责声明 - 本信息按“原样”提供，不作任何陈述或保证。Imec 是 imec International（IMEC International，根据比利时法律成立的法人实体，名称为“stichting van openbaar nut”）、imec Belgium（由弗兰德政府支持的 IMEC vzw）、imec the Dutch（Stichting IMEC Nederland）、imec Taiwan（IMEC Taiwan Co.）、imec China（IMEC Microelectronics (Shanghai) Co. Ltd.）、imec India（IMEC India Private Limited）、imec San Francisco（IMEC Inc.）和 imec Florida（IMEC USA Nanoelectronics Design Center Inc.）活动的注册商标。
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
波特里国家公园相机陷阱手册
相机陷阱被广泛用作调查引进和本土野生动物的方法（O'Connell 等人 2011；Meek 等人 2014a；Rovero 和 Zimmerman 2016）。调查的设计将根据项目目标而有所不同，这直接影响相机陷阱阵列、部署相机陷阱的数量和位置（Claridge 和 Paull 2014）。相机陷阱不是一种万能的方法，需要根据目标、调查设计和感兴趣的物种进行定制。相机陷阱是一种精密工具；需要小心地将它们放置在野外并进行维护。本手册提供了指南，描述了相机陷阱的工作原理以及如何放置它们以调查波特里国家公园的捕食者和本土物种。
800 万像素 CCD 显微镜科研相机
a. 使用具有“接口”选项卡上列出的推荐规格的计算机时，指定的性能有效。b. 曝光时间随操作模式而变化；使用外部触发器时，曝光时间可能短于 1 毫秒。c. ADC = 模拟数字转换器 d. ADU = 模拟数字单元 e. 相机帧速率受垂直硬件分级参数的影响。对于彩色相机，当 ThorCam 中的图像类型设置不是“未处理”时，仅 1 x 1 分级可用。设置为“未处理”时，相机最多可以分级 24 x 24，但生成的图像将是单色的。f. 如果您的应用程序受读取噪声限制，我们建议使用较低的 CCD 像素时钟速度 20 MHz。有关读取噪声的更多信息，以及如何估计总相机噪声限制因素的示例，请参阅相机噪声选项卡。
适用于显微镜的高速 CCD 科学相机
Thorlabs 科学相机提供 USB 3.0、千兆以太网 (GigE) 或 Camera Link 接口供您选择。GigE 非常适合相机必须远离 PC 或需要由同一台 PC 控制多台相机的情况。GigE 和 Camera Link 相机配有 GigE 或 Camera Link 图像采集卡和电缆。由于大多数计算机都支持 USB 3.0，因此 USB 相机不附带卡；但是，下面单独提供一张卡。所有相机都附带电源和软件。有关包含内容的更多信息，请参阅“发货清单”选项卡。您的计算机必须有一个空闲的 PCI Express 插槽才能安装 GigE 或 Camera Link 接口。有关三个接口选项和推荐计算机规格的更多信息，请参阅“接口”选项卡。
可伸缩的360度相机系统用于增强...
摘要本文介绍了有关确保车辆周围动物和物体在城市和住宅环境中越来越重要的。虽然传统的摄像头和传感器监视了车辆外部，但底面仍然没有受到监控，对猫和狗等小动物的风险构成风险，这些动物可能会在停放的车辆下寻求庇护所。在这种情况下无意间启动车辆会导致伤害或死亡。本文使用可伸缩的360度屏蔽摄像机引入了创新的车内监控系统，可帮助驾驶员在车辆移动前检测到任何潜在危害。系统以两种基本模式运行：点火和按需激活后自动部署。本研究介绍了系统设计，实施注意事项和绩效评估结果，证明了城市车辆安全性的显着改善。关键字：车下监控系统，可伸缩的360度屏蔽摄像头，自动部署，按需激活等，
自动驾驶汽车中的LIDAR和相机数据融合
传感器融合是自动驾驶汽车中感知问题的重要解决方案之一，其中主要目的是增强对系统的感知而不会失去实时性能。因此，这是一个权衡问题，通常观察到大多数具有高环境感知的模型无法实时执行。我们的文章与相机和激光雷达数据融合有关，以实现自动驾驶汽车的更好环境感知，考虑到3个主要类别是汽车，骑自行车的人和行人。我们从3D检测器模型中融合了输出，该模型从LiDar中获取了其输入以及从相机中获取其输入的2D检测器的输出，以比单独分别提供更好的感知输出，以确保其能够实时工作。我们使用3D检测器模型（复杂的Yolov3）和2D检测器模型（YOLO-V3）解决了问题，其中我们应用了基于图像的融合方法，该方法可以在本文中详细讨论了LIDAR和摄像机信息之间的融合和相机信息之间的融合。我们使用平均平均精度（MAP）度量，以评估我们的对象检测模型并将所提出的方法与它们进行比较。最后，我们在Kitti数据集以及我们的真实硬件设置上展示了结果，该设置由LIDAR Velodyne 16和Leopard USB摄像机组成。我们使用Python开发了我们的算法，然后在Kitti数据集上验证了它。我们将ROS2与C ++一起使用，以验证从硬件配置获得的数据集上的算法，证明我们提出的方法可以以实时的方式在实际情况下有效地提供良好的结果并有效地工作。