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Scheduling for the Android display pipeline

当RenderThread在接收到RenderNode树后醒来时,它: 与SurfaceFlinger共享BufferQueue获取下一个输出缓冲区,并在关联释放隔离栅上等待,以防缓冲区尚不可用...如果这些组件每一个组件总持续时间不超过VSYNC周期,则系统将生成平滑显示输出,该输出遵循显示速率。如果其中一个实体行为不当且执行时间更长,则结果可能是跳过一或多。...不用考虑任务截止日期,而是看待问题另一种方法是将截止日期数据相关联。...提交此数据截止日期是SurfaceFlinger醒来消耗组合物BufferQueue数据时间。...这种方法应用程序时间紧迫部分节省了最后期限带宽,并且不需要任何优先级继承或最后期限同步机制。

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一个通用多相机视觉SLAM框架设计和评估

图2:显示了两个示例多相机图像,显示了(a)重叠(OV)设置正面摄像头和(b)重叠(N-OV)配置三个摄像头中提取图像特征相同场景。...当做出新关键决策时,将观测结果添加到现有地标,并三角测量对应于地图点间匹配,以创建新地图点。...x 540,视场为57度,以及运行在200 HZVectornav IMU,所有摄像头都进行硬件触发以在20 fps下进行同步捕获,使用Kalibr 使用标定板获取具有重叠视场摄像机内参和外参。...定量结果:表II可以观察到,与ORBSLAM3相比,本文方法在五个数据集中四个,用双目配置表现出更高准确性。...表II可以看出,对于具有相同数量摄像机重叠配置,误差始终大于重叠配置,这是因为重叠设置很快就会累积比例漂移,在ISEC Lab1序列误差尤其高,因为其具有狭窄无特征通道和反光玻璃墙壁,使得侧向看摄像机无法用于跟踪

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独家 | 时间信息编码为机器学习模型特征三种方法(附链接)

表 1:带有月份假人数据。 首先,我们 DatetimeIndex 中提取有关月份信息(编码为 1 到 12 范围整数)。然后,我们使用pd.get_dummies函数来创建虚拟变量。...其实也可以使用相同方法获取来自 DatetimeIndex 一系列其他信息。例如,一年日/周/季度,给定一天是否为周末标志,一个周期第一天/最后一天等等。...如图 3 所示,我们可以转换后数据得出两个知识。...图 5 显示,该模型能够拾取数据总体趋势,识别具有较高和较低周期。但是,预测幅度似乎不太准确,乍一看,这种拟合似乎比使用第一种方法,虚拟变量,实现拟合更差(图 2)。...用于为 径向基函数(RBF)编制索引列。我们这里采用列是,该观测值来自一年哪一天。 输入范围 – 我们这里,范围1到365。 如何处理数据其余列,我们将使用这些数据来拟合估计器。"

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音视频开发之旅(66) - 音频变速不变调原理

比如把20ms-50ms一个波形看作一个周期,进行分加窗处理,计算出改不同频率响度值。...,之间会有一部分重叠(overlap),通常为50%或者75%重叠,相邻两起始位置时间差成为移。...虽然采用窗函数缓解了波形不连续(基音断裂)问题,但无法保证每都能覆盖完整周期并保证相位对齐,带来相位跳跃失真(phase jump artifacts) 图片 这也是基础重叠叠加算法(OLA...,并加窗处理 图(b): 在一个范围内(第一个蓝色框)选取第二,这个相位参数和第一相位对齐。...图(c): 在另外一个范围(第二个蓝色框)查找和第二最相似的第三(第二个蓝色框红色框) 图(d): 对第三进行加窗处理,然后和第一进行叠加。 那么如何寻找最相似的第三呐?

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激光雷达与相机标定时间戳同步问题

相机特性-曝光和读出 相机获取图像分为曝光和读出两个阶段。相机使用传感器不同,相机曝光时间和读出时间重叠关系也有所不同,分为交叠曝光和交叠曝光两种。...交叠曝光和交叠曝光相比,交叠曝光可以减少曝光时间对出图时间影响。 交叠曝光是指当前曝光和读出都完成后,再进行下一曝光和读出。交叠曝光周期大于曝光时间与读出时间和。 ?...内触发模式交叠曝光 交叠曝光是指当前曝光和前一读出过程有重叠,即前一读出同时,下一已经开始曝光。交叠曝光周期小于等于曝光时间与读出时间和。 ? 内触发模式交叠曝光 对!...上一段就是为了告诉你:后文叙述无论当前曝光时间和上一读出时间是否重叠都不要惊讶。 图像采集:触发模式(外部输入) 相机触发模式分为内触发模式和外触发模式 2 种。...//读取lidar和image数据线程1 while(1) { API(1); //软触发第一个sensor API(2); //软触发第二个sensor //假设脉冲周期为0.5s } //处理数据线程

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HTML5与CSS3权威指南【笔记】

5.time:代表24小时某个时刻或某个日期,表示时刻时允许带时差 6.pubdata属性:是一个可选,boolean值属性,可以用到articletime元素上,意思是time元素代表了文章或整个网页发布日期...B.新增主体结构元素 1.header:是一种具有引导和导航作用结构元素,通常用来放置整个页面内一个内容区块标题,但也可以包含其他内容 2.hgroup:是将标题及其子标题进行分组元素,通过会将...10.output元素,定义不同类型输出,比如计算结果或脚本输出 B.表单验证 1.required属性:空验证 2.pattern属性:通过正则检查内容 3.min与max属性:在数值和日期控件中使用...,限制范围 4.step属性:指定数值类型步长 5.js可以获取控件checkValidity()方法获取验证状态,还有validity属性 6.取消验证:novalidate属性、formnovalidate...,而Animations则通过定义多个关键以及定义每个关键中元素属性值来实现更为复杂动画 3.Animations: 使用keyframes建立关键集合 animations:keyframes

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TSN 时间敏感网络

2012年,AVB任务组在其章程扩大了时间确定性以太网应用需求和适用范围,并同时将任务组名称改为现在TSN任务组。   ...但是所有的发送端没有基于时间流量控制,采用尽力而为(BestEffort)转发机制,即这些发送端永远只是尽最大可能发送数据(如图2所示)。如果来自不同设备数据流在时间上产生重叠,就会发生冲突。...由于所有数据重叠/冲突部分会遵循QoS优先机制进行转发,这就会造成在网络负载提升以后部分数据包被延迟很久转发甚至被丢弃。...如若需要排序,就需要设置缓冲区来处理数据。但是一旦采用缓冲机制就会引入新问题—延迟。即当数据包在以太网传输时候从不考虑延时、排序和可靠交付。其最大缺点是不确定性或称之为实时性。...通过此整形方式,Bridge和终端节点无需时间同步,可以更加高效利用带宽传输混合周期周期数据应用。

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【语音处理】时域信号分析基本工具,什么是窗函数

语音听觉系统 语音信号在10-30ms范围具有短时平稳性,因而在处理前需要经过分操作,即把一个语音信号切分成多个片段。...为了使之间平滑过渡,具有连贯性,通常要采用交叠分段方法,即相邻之间存在重叠部分,该交叠部分长度定义为移,而每一语音信号长度定义为长。此外,一般移为0到0.5倍。...当对语音信号进行截断分后,将产生能量泄露现象。截断函数是频带无限函数,而语音信号是有限带宽信号,因而截断后语音信号在频率能量将被扩展。...常被用来截短一些周期信号,如指数衰减信号等。对于随时间按指数衰减函数,可采用指数窗来提高信噪比。 高斯窗是一种指数窗。主瓣较宽,故而频率分辨力低;无负旁瓣,第一旁瓣衰减达一55dB。...常被用来截短一些周期信号,如指数衰减信号等。对于随时间按指数衰减函数,可采用指数窗来提高信噪比。 (8)三角窗。是幂窗一次方形式。

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点云拼接

顾名思义,平均融合就是将重叠部分点平均起来。去除重叠就是在重叠部分只取其中一数据。 ·多点云,往往由于系统误差原因,重叠部分点是不能完美重合在一起。...多帧数据平均融合,会损失掉一些数据细节。去除重叠,只取一做法,可以保留住点云细节。 ·点云去除重叠,需要有个重叠判定条件,一般是设置一个点云影响范围范围点会被过滤掉。...就如同一个筛子一样,过滤范围越大,筛子缝隙越小。一般可以取点云平均间距作为过滤范围,如果点云误差比较大,可以增大过滤范围。避免出现不同点云在重叠处相互渗透情况,相互渗透会产生噪音。...根据点云处理工作流程,下面介绍几种去除重影方法: 1)刚体ICP注册:既然数据有误差,刚体变换无法完全对齐点云,可以引入刚体注册。对于两帧数据注册,可以应用刚体ICP。...2)刚体全局注册:对于多帧数据注册,可以应用刚体全局注册。 3)点云去除重叠:在点云去除重叠时候,也可以融合重叠接缝处误差痕迹。具体效果可以参考“如何融合已经注册对齐数据”部分讲解。

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Pandas时序数据处理入门

因为我们具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段时间序列汇总/汇总统计数据 6...如果想要处理已有的实际数据,可以使用pandas read_csv将文件读入数据开始,但是我们将从处理生成数据开始。...= pd.date_range(start='1/1/2018', end='1/08/2018', freq='H') } 此日期范围具有每小时频率时间戳。...df[df.index.day == 2] } 顶部是这样: 我们还可以通过数据索引直接调用要查看日期: df['2018-01-03'] } 在特定日期之间选择数据如何df['2018-01-...,这是正确计算,只有当有三个周期可以回顾时,它才开始具有有效值。

4.1K20

Netflix媒体数据库:媒体时间线数据模型

好奇读者可能已经注意到,这些特性大部分与NMDB管理数据属性有关。具体地说,结构化数据是围绕媒体时间轴概念建模具有额外空间属性。...时序事件可以描述本质上属于“周期性”以及“基于事件”时间线。图1显示了连续视频周期序列。在这种情况下,感兴趣事件是在第三之后发生了镜头更改事件。...这个选择背后一个目标是促进时序查询,既可以从一个文档实例查询(获取电影56秒到80秒之间发生所有事件),也可以跨文档实例查询(电影132秒到149秒之间所有语言中是否有活动字幕信息...例如,在ISO基本媒体文件格式(BMFF)文件,样本可能不重叠并且在轨道内是连续。但是,在媒体文档模型,事件可能会重叠。时间线也可能存在间隙,即没有事件间隔。...以下是一个典型生命周期: 运行在如Archer平台上媒体处理算法产生出特定类型媒体文档实例,其中元数据部分包含特定域数据(例如,视频中文本边界框); 媒体文档实例被摄取,持久化并索引到NMDB

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工业相机参数之帧率相关知识详解

重叠(“non-overlapped”)模式,每个图像采集周期中,相机在下一个图像采集开始前,均要完成曝光/读出整个过程。如图1所示。...Fig.1 Non-overlapped Exposure 虽然重叠(“non-overlapped”)模式,可适合于许多情况下,但它并不是最有效方式。...为了提高相机帧率,允许在下一图像开始曝光时候,将前一获得图像数据读出并传送出去。相机“重叠”(“overlapped”)曝光方式见图2所示。...图2我们可以看到,相机读出数据和下一曝光开始出现重叠情况,在同一个时刻内,相机执行两个操作,导致在同样单位时间内,在“overlapped”曝光模式下,可以采集到更多图片,即相机帧率更高。...Fig.2 overlapped Exposure 从上边两个图中,我们可以知道在“non-overlapped”曝光和“overlapped”曝光模式底下,一图像周期存在着这样关系

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理解低延迟视频编码正确姿势

在视频世界,延迟是获取视频瞬间与该显示瞬间之间时间量。低延迟是任何与视频内容实时交互系统设计目标,例如视频会议或无人机驾驶。...例如,30/秒(fps)视频延迟对应于延迟1/30秒(33.3ms)。 ? 图1. 1080p、30fps视频流延迟 视频线(lines)转换为时间需要帧率和分辨率。...播放端想要播放视频必须等到缓冲区某些特定数量数据可用,所需数据缓冲量可以几个像素到几个视频行,或者甚至到多个整。...平均周期以及与解码器流缓冲器相关等待时间可以几十到一整,并且在一些情况下,可以低至一小部分。...通常,与仅查看先前数据内容自适应算法相比,具有内容自适应算法这些编码器更有效。当低延迟和高质量都很重要时,可以使用内容自适应编码器。

3.7K20

计算机网络之数据链路层与局域网 - 多路访问控制协议

频分多路复用 频分多路复用( Frequency-division multiplexing, FDM) : 在频域内将信道带宽划分为多个子信道, 将原始信号调制到对应某个子信道载波信号上, 使同时传输多路信号在整个物理信道带宽允许范围内频谱不重叠...使多路信号合用单一通信信道在时域上不重叠, 从而实现信道共享。 ? (1)....坚持CSMA; 2. 1-坚持CSMA; 3. P-坚持CSMA 3....CSMA/CD工作状态分为: 传输周期、 竞争周期、 空闲周期。 信道有3种状态: 传输状态、 竞争状态、 空闲状态。...环路每个站点边转发数据, 边检查数据目的地址, 若为本站点地址, 便读取其中所携带数据。 4. 数据绕环一周返回时, 发送站将其环路上撤销, 即“ 自生自灭” 。 5.

1.3K20

即将开源STD:用于3D位置识别的稳定三角形描述子

图2.STD描述子回环检测工作流程,我们方法关键计算三角形描述子,然后使用哈希表作为描述子数据库,以便快速存储和匹配,具有前10个描述符匹配分数将被选为候选,一旦通过几何验证,循环候选将被视为有效循环...,这些关键具有几次连续扫描累积点云数据,因此无论特定激光雷达扫描模式如何,都会增加点云密度。...B、 循环候选搜索 由于可以关键中提取数百个描述子,为了快速查询和匹配描述符,我们使用哈希表来存储所有描述子,使用描述子具有旋转和平移不变性六个属性来计算哈希键值,它们分别是边长l12、l23...基于该变换,我们计算当前和候选之间平面重叠,以进行几何验证。设中心点g和法向量u表示体素平面π。...当给定相对较大σpc时,将只选择具有较大点云重叠环路,这在我们使用城市数据集中是100%准确。当阈值降低时,将选择更多重叠较小循环,从而引入可能误报。

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Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

hours = pd.date_range('2019-01-01', periods=24, freq='H') print(hours) pandas.DataFrame.asfreq 返回具有新频率数据或序列...时间序列趋势、季节性和周期性 时间序列数据可以分解为四个组成部分: 趋势 季节性 周期性 噪声 并不是所有的时间序列都具有趋势、季节性或周期性;而且必须有足够数据支持存在季节性、周期性或趋势。...时间序列数据是有序,并且需要平稳性才能进行有意义摘要统计。 平稳性是时间序列分析许多统计过程假设,平稳数据经常被转化为平稳数据。 平稳性有以下几种分类: 平稳过程/模型:平稳观察序列。...如何处理平稳时间序列 如果时间序列存在明显趋势和季节性,可以对这些组成部分进行建模,将它们观测值剔除,然后在残差上训练模型。 去趋势化 有多种方法可以时间序列中去除趋势成分。...,我们可以系列值减去它们。

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自动驾驶系统摄像头相对地面的在线标定

主要内容 本文采用了一种粗到精方法,在车辆行驶在道路上时,通过因子图优化获取地面特征并优化相机到地面的标定参数,而无需使用任何特定标定目标。...连续关键地面提取 地面特征(即车辆所行驶道路表面上特征)在相机与地面标定起着重要作用。在城市/郊区环境,大多数地面特征位于具有相似纹理混凝土或沥青道路表面上,这些特征很难提取和匹配。...选择关键开始,通过KLT稀疏光流算法提取图像角点特征,并进行跟踪。...具体来说,我们首先计算当前关键到上一关键相机姿态变换。然后,根据相机姿态变换将当前关键特征点投影到上一关键图像平面上。...在图7获得了不同区间误差差异,作为我们相对于最先进工作性能提升总和。我们方法在不同水平下具有相对较小特征转移误差f,并且误差保持在0.83像素以内,这在不同数据序列中保持一致。

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基于约束捆集调整多相机运动结构恢复方法

为此提出了基线约束,该约束适用于摄像头具有重叠视野情况。将该约束纳入捆集调整解决方案,以保持不同摄像头相对运动静态。...其次,分析了使用单目摄像头视频进行SfM准确性,其中摄像头对于相同测试区域具有不同视角。...本文考虑了以下未校准多摄像头系统情况:该系统由两个摄像头组成,捕捉在时间(使得这两个摄像头成为图像对)具有重叠图像,而在时间捕捉图像在两个序列中都与相邻图像有重叠。...实验二:在这个实验,我们评估了在具有重叠未校准摄像机重建结果中使用所提出基线约束效果。图4显示了使用传统BA稠密重建结果与使用BA基线约束结果进行比较。...表4显示了稠密重建精度统计数据,在使用我们提出基线约束BA,平均绝对距离2.028米降低到1.432米,改善了29.38%。

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传输丰富特征层次结构以实现稳健视觉跟踪

虽然释放CNN功率现有应用程序通常需要大量数百万训练数据,但是视觉跟踪应用程序通常在每个视频第一具有一个标记示例。...我们论文贡献总结如下:1.为了减轻在线跟踪过程过度拟合和漂移问题,我们预先训练CNN以区分对象和对象,而不是简单地重建输入或对具有对象级注释大规模数据集进行分类分类。...3.我们在开放基准以及具有挑战性刚性物体跟踪数据集上评估我们提出方法,并获得非常显着结果。特别是,对于开放基准,我们将重叠率曲线 AUC 度量0.529改善到0.602。...在使用第一注释进行微调之后,我们基于前一估计每个新裁剪一些图像块。通过简单地向前穿过CNN,我们可以获得每个图像块概率图。然后通过搜索适当边界框来确定最终估计。...我们抽样方案如图5所示。对于正例,我们基于前一估计以四个尺度对它们进行抽样。还引入随机翻译以消除对中心位置学习偏差。至于反面的例子,我们在两个尺度上在不同方向上围绕目标裁剪八个重叠边界框。

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视频压缩编码和音频压缩编码基本原理

一般来说,图像在空间上具有较强相关性,变换到频率域可以实现去相关和能量集中。常用正交变换有离散傅里叶变换,离散余弦变换等等。数字视频压缩过程应用广泛是离散余弦变换。...它可以将L*L图像块空间域变换为频率域。所以,在基于DCT图像压缩编码过程,首先需要将图像分成互不重叠图像块。...图上可以看出,在这个图像块各个像素亮度值比较均匀,特别是相邻像素亮度值变化不是很大,说明图像信号具有很强相关性。 ? 下图是上图中图像块经过DCT变换后结果。...运动估计技术一般将当前输入图像分割成若干彼此不相重叠小图像子块,例如一图像大小为1280*720,首先将其以网格状形式分成40*45个尺寸为16*16彼此没有重叠图像块,然后在前一图像或者后一个图像某个搜索窗口范围内为每一个图像块寻找一个与之最为相似的图像块...如图所示,I只使用本数据进行编码,在编码过程它不需要进行运动估计和运动补偿。显然,由于I没有消除时间方向相关性,所以压缩比相对不高。

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