XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System跟踪性能
在移动地面车辆上自主跟踪和着陆……
本文提出了一种利用多旋翼无人机跟踪移动地面车辆并着陆的自主系统。详细讨论了该系统的技术开发。它包括传感器的选择和集成、目标检测算法和实现、无人机的数学模型和飞行控制器设计。该系统利用近红外摄像机，即使在夜间或低照度下也能检测到标记，无人机机载处理器的频率最高可达 18 Hz。整个系统首先在 MATLAB 中仿真，然后应用于实际的无人机。小型四旋翼无人机在移动的小型卡车上自主着陆的成功飞行试验表明，该设计是有效且可行的。所提出的视觉激光目标跟踪性能在静态标记下实现了 99.2% 的成功率，在移动标记下实现了 94.4% 的成功率。
使用最佳定位的基于视觉的对象跟踪...
位置估计的准确性受能够提供相对目标测量值的传感器/信标数量的影响。虽然单个传感器/信标是最容易实现的系统，但必须进行多次测量才能确保位置信息的准确性。多个传感器/信标可以实现更及时的位置验证，但会增加系统复杂性。例如，传感器/信标的属性及其相对于目标物体的几何形状会影响系统的准确性。如果相同的传感器/信标太近，它们将提供几乎相同的信息，对知识库的补充很少。如果传感器/信标相距太远，可能会遗漏一些重要信息。因此，最佳传感器/信标间距介于这两个极端之间。本文将进一步探讨一种控制传感器/信标阵列几何形状的方法，以在实验期间保持最佳跟踪性能配置。
可插入 B 层 - CERN 文档服务器
2.亮度影响：当前 Pixel 探测器的峰值亮度设计为 1 × 10 34 cm − 2 s − 1 。预计在 2020 年之后，高亮度 LHC (HL-LHC) 完工之前，亮度至少会达到该水平的两倍。高亮度会增加事件堆积，从而导致高占用率，从而导致读出效率低下。读出效率低下，特别是在较高亮度下，对 B 层的影响将大于其他层，从而限制 b 标记效率。事件堆积的存在要求在测量轨迹时具有冗余度，以便控制由高堆积背景事件中的簇随机组合而产生的伪造率。添加占用率相对较低的 IBL 层有助于在面对亮度效应时保持跟踪性能。
提高现有产品的性能、安全性和价值...
由于自动驾驶仪认证成本远高于其他航空电子设备，因此大多数其他解决方案无法取代较旧、功能较弱的现有自动驾驶仪。新一代 FCS-3000/4000 是 Pro Line 21 航空电子设备套件的完美补充。该系统具有双独立飞行指引仪和带自动俯仰控制信号的三轴自动驾驶仪。但使用 FCS-3000/4000 进行升级不仅仅是用新的数字系统替换破旧的自动驾驶仪。该系统不仅减轻了您的工作量，还为乘客提供了异常平稳的飞行体验。FCS-3000/4000 提供了一系列先进功能，包括零件数量减少带来的高可靠性、耦合 VNAV、II 类进近能力、RVSM 兼容高度跟踪性能、广泛的自诊断模式以减少维护时间、提供持续功能的增长潜力等等。
提高现有设备的性能、安全性和价值...
由于自动驾驶仪认证成本远高于其他航空电子设备，因此大多数其他解决方案不会取代较旧、功能较差的现有自动驾驶仪。新一代 FCS-3000/4000 是 Pro Line 21 航空电子设备套件的完美补充。该系统具有双独立飞行指引仪和带自动俯仰控制信号的三轴自动驾驶仪。但使用 FCS-3000/4000 进行升级不仅仅是用新的数字系统替换破旧的自动驾驶仪。该系统不仅可以减轻您的工作量，还可以为您的乘客提供异常平稳的飞行体验。 FCS-3000/4000 提供了一系列先进功能，包括因零件数量减少而实现的高可靠性、耦合的 VNAV、II 类进近能力、RVSM 兼容高度跟踪性能、广泛的自我诊断模式（可减少维护时间）、提供持续功能的增长潜力等等。
组合视觉系统文献综述
16. 摘要 提高低能见度操作期间的安全性是航空业面临的最关键挑战之一。为此，航空界一直致力于开发驾驶舱显示技术，以提高飞行员在自然视力受损的情况下获取视觉信息的能力。组合视觉系统 (CVS) 就是这样一种技术。CVS 利用机载成像传感器（例如毫米波雷达、前视红外）以及地形和障碍物数据库获取的数据，将它们组合起来，并以叠加的方式显示在驾驶舱显示器上。CVS 的一些操作优势包括改进的跟踪性能、减少飞行路径误差和减少工作量。未来的研究应解决飞行员在特定操作结构（例如，低头显示器与抬头显示器）中使用 CVS 的表现、CVS 显示器缩小对飞行员表现的影响以及使用 CVS 时低头到抬头的转换。
微度中的大脑活动增加反映了重新建立意识的无意识动力
背景：微度是短暂的睡眠实例，导致双眼的反应性以及部分或全部延伸的闭合。微骨会带来毁灭性的后果，尤其是在跨性别部门。研究目标：关于微渗的神经特征和潜在机制的问题。这项研究旨在更好地了解微骨的生理底物，这可能会使人们对现象有更好的了解。方法：分析了一项早期研究的数据，涉及20个健康的非腿部剥夺受试者。每个会话持续50分钟，并需要受试者执行2D连续的视觉运动跟踪任务。同时数据收集包括跟踪性能，Eye-Video，EEG和FMRI。一个人类专家在视觉上检查了每个参与者的跟踪性能和视频录音，以识别微质量。我们的兴趣是微度≥4-S的持续时间，使我们总共有10个受试者的事件。微填布事件分为四个2-S段（前，开始，开始，结束和帖子）（中间，开始和末端段之间存在差距，对于微渗> 4 s），然后通过检查以前的段来分析每个片段，通过检查源代源的eeg eeg power in delta，delta，theta，theta，alpha，alpha，beta，beta，beda，beda，beda，beda，beda，beda，beda sega sega sega sega sega，beda，beda，beda sega sega sega be n of seg eeg pown。结果：theta和alpha频段的EEG功率增加了微骨前和开始之间。在微渗的起点和末端之间，三角洲，beta和伽马频段的功率也增加。相反，在三角洲和阿尔法频段的微度末端和柱头之间的功率降低了。这些发现支持三角洲，theta和alpha频段中的先前发现。然而，以前尚未报道Beta和伽马频段的功率增加。结论：我们认为，在微观休息期间增加的高频活性反映了无意识的“ cogni tive”活性，旨在重新建立在积极任务中入睡后重新建立意识。
GeoTrack：由网络生物启发的全球视频跟踪...
使用 Toyon 的 IPVT 算法处理来自 UAS 传感器的视频数据（第 4.1 节）。图像平面中的目标检测和/或目标轨迹被发送到融合和跟踪数据库，我们将其称为全球融合和跟踪中心 (GFTC)，因为它将处理来自多个 UAS 的视频数据并在地球坐标系中对该数据进行地理参考（第 4.2 节）。GFTC 还从自动驾驶仪接收有关 UAS 平台和传感器的状态遥测。此信息与视频数据同步，以在纬度/经度坐标中对图像平面检测/轨迹进行地理定位。UAS 运动控制算法将使用这些轨迹位置来协助操作员规划 UAS 平台路线并瞄准 UAS 传感器，以优化跟踪性能（第 4.4、4.5 和 4.6 节）。该 UAS 的轨迹位置和未来路线/任务计划被发送到 UAS 自动驾驶仪执行，并且还传送给其他 GeoTrack UAS，以促进合作跟踪并提高目标估计准确性（第 4.3 节）。
猪头中的步态模式的客观跟踪
本文提出了一个客观的基础，用于使用计算机视觉技术分析赛马的步态模式，特别着眼于识别步态不对称性。使用最小输出误差（MOSSE）跟踪器和立体声摄像机系统的使用总和可以增强在动态环境中跟踪的准确性和鲁棒性。由瑞典农业科学大学（SLU）提供的数据集包括使用单眼和立体声摄像头捕获的视频。关键投资涉及图像特征在改善跟踪e ff的功能，立体声愿景比单眼设置的优势以及feacherture选择的影响，视频稳定和帧速率对跟踪性能的影响。发现表明，集成立体声摄像机数据和高级图像功能可显着提高跟踪鲁棒性，以可靠的客观路径前进，以检测小跑赛马的la行。测试的方法有可能通过早期诊断和干预来增强马福利，同时推进兽医和计算机视觉应用。
基于视觉的实时空中物体定位和... - arXiv
摘要 — 本文主要研究基于视觉的无人机导航障碍物检测与跟踪问题。通过将物体检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，开发了一种单目图像序列的实时物体定位和跟踪策略。在检测阶段，通过每帧图像背景连通性提示计算出的显著性图自动检测和定位感兴趣的物体；在跟踪阶段，采用卡尔曼滤波器对物体状态进行粗略预测，然后通过结合显著性图和两个连续帧之间的时间信息的局部检测器进一步细化预测。与现有方法相比，所提出的方法不需要任何手动初始化跟踪，运行速度比同类最先进的跟踪器快得多，并且在大量图像序列上实现了具有竞争力的跟踪性能。大量实验证明了所提出方法的有效性和优越性能。