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World File Search System遮挡
主要海军行动
2000 年左右拍摄的 Coasters Harbor Island 上的海军战争学院建筑群，大致朝东北方向。前景中央是 Luce Hall，左边是 Pringle Hall，后面是 Mahan Hall；在它们后面的左边是 Spruance、Conolly 和 Hewitt Hall。中间是 McCarty Little Hall，部分被 Conolly Hall 遮挡。前景最右边是 Founders Hall，学院就是在这里建立的。近年来，学院已经扩展到岛屿北部水面作战军官学校司令部的几栋建筑。中间距离是纽波特海军基地的设施（退役的航空母舰前福莱斯特号和前萨拉托加号在 1 号码头可见），再往前是海军水下作战中心。远处可以看到朴茨茅斯和罗德岛蒂弗顿镇的部分地区。
消失点检测和线分组...
我们描述了一种新方法，用于从单个未校准图像中自动检测与建筑物立面相关的消失点和组线。准确的建筑物消失点检测对于建筑物立面校正和 3D 场景重建非常重要。挑战来自于令人困惑的场景杂乱、遮挡、不寻常的建筑形状和非曼哈顿街道布局。建筑物通常具有许多直线特征，例如窗户和门开口，以及它们的整体轮廓。我们利用这些特征并提出了一种强大的线分组技术。该方法在来自 Zubud-Zurich 建筑数据库的图像上进行了评估。实验表明，所提出的方法适用于不同的建筑结构和图像条件，并能过滤掉“非建筑物”消失点（例如从道路边界检测到的消失方向）。
PC-RGNN：用于 3D 物体检测的点云补全和图神经网络
基于 LiDAR 的 3D 物体检测是自动驾驶的一项重要任务，当前的方法受到远处和遮挡物体的稀疏和部分点云的影响。在本文中，我们提出了一种新颖的两阶段方法，即 PC-RGNN，通过两个特定的解决方案来应对此类挑战。一方面，我们引入了一个点云完成模块来恢复密集点和整个视图的高质量提案，同时保留原始结构。另一方面，设计了一个图神经网络模块，该模块通过局部-全局注意机制以及基于多尺度图的上下文聚合全面捕捉点之间的关系，大大增强了编码特征。在 KITTI 基准上进行的大量实验表明，所提出的方法比以前最先进的基线方法有显著的进步，凸显了其有效性。
主要海军行动
2000 年左右拍摄的 Coasters Harbor Island 上的海军战争学院建筑群，大致朝东北方向。前景中央是 Luce Hall，左边是 Pringle Hall，后面是 Mahan Hall；在它们后面的左边是 Spruance、Conolly 和 Hewitt Hall。中间是 McCarty Little Hall，部分被 Conolly Hall 遮挡。前景最右边是 Founders Hall，学院就是在这里建立的。近年来，学院已经扩展到岛屿北部水面作战军官学校司令部的几栋建筑。中间距离是纽波特海军基地的设施（在 1 号码头可以看到退役的航空母舰前福莱斯特号和前萨拉托加号），再往前是海军水下作战中心。远处可以看到朴茨茅斯和罗德岛蒂弗顿镇的部分地区。
基于弥漫性斑点对比度的深组织流量金属...
弥漫性相关光谱（DCS）是一种越来越流行的非侵入性深层组织血流监测的新兴方式。它对来自单个斑点的快速波动光子计数signals进行了自相关分析。在这封信中，我们表明，可以从CCD摄像机获得的斑点的空间分布进行更简单的分析中获得相同级别的深层组织流量信息，我们将其命名为diffuse speckle对比度分析（DSCA）。均显示了流动幻像实验和体内袖口遮挡数据。DSCA可以被视为一种新的光学方式，结合了DCS和激光斑点对比度（LSCI），它利用了简单的仪器和分析，但对深层组织的流动很敏感。©2013美国光学学会
对3D对象表示和识别的评论
基于模型的对象识别系统从世界的图像中找到了现实世界中的对象，使用对象模型[Jain et ai。，1995]。对象识别过程是计算机视觉中最困难的问题之一。人类毫不费力，瞬间地执行对象识别，但是对机器实施的此任务的算法描述非常困难。自从我们的人生涉及3D空间以来，重要的是要有一个能够识别3D对象的系统。但是，与“ Flat” 20识别系统相比，开发3D对象识别系统要困难得多。Bliker＆Hartmann [Bliker and Hartmann，1996]强调了3个原因，指的是此问题。首先，3D场景的处理允许在太空中的物体方向进行其他自由度。第二个对象可以部分遮挡，第三个对象，从任何给定的角度都可以看到对象的一侧，有时不足
表征基于体素的激光扫描匹配中的透视误差
摘要本文量化了限制激光扫描匹配精度的误差源，特别是对于基于体素的方法。LIDAR扫描匹配匹配，用于DEAD RECKONING（也称为LiDAR Odometry）和映射，计算最能使一对点云对齐的旋转和翻译。透视错误是从不同角度观看场景时发生的，从每个角度看，不同的表面变得可见或遮挡。要解释在数据中观察到的透视异常，本文模拟了代表城市景观的两个对象的透视误差：一个圆柱形柱和一个双壁cor ner。对于每个对象，我们提供了基于体素的LIDAR扫描匹配的透视误差的分析模型。然后，我们分析当配备激光雷达的车辆越过这些物体时，透视误差是如何产生的。
![arxiv：2503.07997v1 [eess.sp] 2025年3月11日](/simg/4\49594ac8ef8164ba907f3d09ba18648e79abe560.webp)
arxiv：2503.07997v1 [eess.sp] 2025年3月11日
自主存储利用先进的感应技术来促进无收银员购物，实时库存跟踪以及无接缝的客户互动。但是，这些系统面临着重要的挑战，包括基于视觉的跟踪，传感器部署，预防盗窃和实时数据过程的遮挡。为了解决这些问题，研究人员探索了多模态感测方法，整合计算，RFID，重量感测，基于振动的检测以及激光雷达以提高准确性和效率。本调查对自动零售环境中使用的感应技术进行了全面综述，突出了它们的优势，局限性和整合策略。我们将现有的解决方案分类为库存跟踪，环境监测，捕捉和盗窃检测，探讨关键挑战和新兴趋势。最后，我们概述了将来的可扩展性，成本效果和隐私自主商店系统的指示。
最小二乘匹配与机载激光扫描数据...
机载激光扫描中的许多任务都需要建立相邻条带点数据之间的对应关系，或在点云和物体模型之间建立参考。这些任务可以通过将激光扫描仪数据（通常是不规则分布的 2 1 / 2 -D 点）插入到规则网格并应用标准摄影测量匹配技术来解决。相反，本文提出了一种基于三角不规则网络结构中的原始数据点的最小二乘匹配公式，从而避免了插值引起的降级效应。该技术确定所有三个坐标方向的偏移及其协方差矩阵。可以证明，在部分遮挡的情况下，将匹配技术应用于激光扫描仪数据会导致偏移参数出现较大的系统误差。基于 TIN 结构的所提出的公式允许进行多种扩展以解决此问题。
平面图准备手册，第 2 章，第 2.5 节 布局、剖面图和超高图
当一条路线显示在多张图纸上时，应放置匹配线。匹配线断点应位于车站刻度线的中间（即 +50），并与对齐线垂直。匹配线不应放置在完整的车站处，因为匹配线会遮挡车站注释和车站刻度线。当图纸连续或没有多条匹配线时，无需标注“匹配线”。对相邻图纸的引用（例如“匹配线 (L-5)”）是可选的，但当一张图纸上显示多条匹配线时（例如显示交换区、高速公路到高速公路连接线等的图纸），这可能是可取的。对匹配线“匹配线 +35”处的加号车站的引用也是一个选项，并且仅应在匹配线不在“+50”时使用。