面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述
提出一种基于正交迭代法的位姿估计方法,该方法利用物方空间误差构造目标函数,求解出基于三维空间点的定位误差最小约束,再采用迭代法求解出无人机与航母甲板之间的相对位姿,该方法能够避免陷入局部最优,但对噪声较为敏感.姜腾[66]提出一种基于Powell's-Dogleg的位姿估计方法,...
OPPO布局自动驾驶?基于语义地图的自动驾驶汽车单目定位!
为了提升效率,使用OpenCV提取地面标记轮廓代替全图语义掩模,并对杆状物实例应用最小二乘法拟合为直线,便于后续距离计算。图3展示了这一过程在实际交通场景中的应用效果。(a)是由前视摄像头捕捉的原始图像。(b)是语义分割的结果。其中,橙色像素和灰色像素分别代表地面标记和杆状物。绿色像素着重标示出地面标记的轮廓,而...
【技术】一种遥感影像中建筑物的提取方法
实验数据二为Massachusetts建筑物数据集??[24],该数据集采集自美国波士顿地区,空间分辨率为1m,每张影像1500×1500像素,包含训练集137张,验证集4张和测试集10张,本实验将影像裁剪至256像素×256像素,共得到6713张训练集,196张验证集和490张测试集,此数据集分辨率较低、噪声较多且大多为小建筑物目标,提取的...
深度学习下的医学图像分析(二)
1.在一个模型中添加“批规范”能够加快训练的速度2.规范化操作大大降低了少数外围输入对训练的制约影响,同时减少了过度拟合的发生。Jeremy的网络公开课中有更多关于“批规范化”的细节。全连接层“全连接层”是一个传统的“多层感知器”,这个感知器在输出层中使用了一个“柔性最大值激活函数”。顾名思义,...
收藏| 机器学习、深度学习面试知识点汇总
EM算法不能保证找到全局最优值;SVR中核函数宽度小欠拟合,宽度大容易过拟合PCA和LDA都是经典的降维算法。PCA是无监督的,也就是训练样本不需要标签;LDA是有监督的,也就是训练样本需要标签。PCA是去除掉原始数据中冗余的维度,而LDA是寻找一个维度,使得原始数据在该维度上投影后不同类别的数据尽可能分离开来。
基于机器视觉的安全气囊检测系统介绍
对于外轮廓的尺寸测量,其核心步骤在于对轮廓的拟合,最小二乘法是最常见的直线拟合方法,其具体步骤如下(www.e993.com)2024年10月26日。步骤1:采集图像上、下边缘,采用最小二乘法拟合基准直线L1和L2;步骤2:计算中心点(x0,y0),将上边缘x坐标均值作为x0,根据直线L2方程获取中心点位置;...
无需标注数据集,自监督注意力机制就能搞定目标跟踪
限制注意力机制以最小化物理内存成本上述注意机制通常具有较高的物理内存开销。因此,对应匹配中处理处理高分辨率信息会导致大内存需求和较慢的速度。为了规避内存开销,我们利用ROI定位技术从内存库中估计候选窗口,而非本地存储库。直观地说,对于时间相近的帧,帧序列自然存在时空连贯性。由于现在目标帧中的像素仅与...
智能驾驶汽车视觉图像处理技术 | 厚势汽车
整体最优阈值法(Otsu法)是Otsu在20世纪70年代提出的,这种二值法相对简单,是基于对最小方差法原理的理解和推算,主要任务是根据图像计算一个最优的阈值,使不同类间的分离性最好,是一种可以用客观评价因子来描述效果的图像阈值分割方法。其原理是计算图像像素点灰度值的分布特点,把类间的方差作为判断标...
快速使用 Tensorflow 读取 7 万数据集!
这样的流程在移动和读取上都显然没有优势,因此我们需要把数据回归到其最基本的本质「二进制」上。BinaryData二进制数据Reasonsforusingbinarydata,使用二进制数据的理由如果我们手上有成批的图片数据,把它们传入算法中算结果的过程,就好比一个人爬上楼梯,坐上滑水道的入口,等待经历一段未知的短暂旅程...