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国防科技大学提出ROSEFusion，实现快速相机移动下的高精度在线RGB-D重建

过快的相机运动会导致相机跟踪失败，从而产生错误的重建结果。这就非常影响在线三维重建的效率：手持 RGB-D 相机的扫描者必须小心翼翼地移动相机，任何快速移动或抖动都可能让之前的扫描前功尽弃。...其次，快速相机移动（特别是在光线昏暗条件下）会导致 RGB 图像产生严重的运动模糊，从而无法进行可靠的 RGB 特征（或像素）跟踪，这对基于 RGB 的相机跟踪方法（如 ORB-SLAM）是致命的。...每次迭代中，首先根据粒子的权重进行重采样，然后依据动力学模型 驱动粒子移动，再根据观察似然更新粒子权重： 。重复上述步骤直至最优位姿被粒子群覆盖或达到最大迭代次数。...图 4 和图 5 给出了预采样的粒子群模板及其移动、缩放的示意图。...因此，PST 椭球会沿着最优解出现的方向进行更大范围的搜索；并且这个搜索范围和上一步的最高适应性成反比，这使得算法越接近最优解则搜索范围越小，更容易收敛。

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Flutter-ListView组件下拉刷新+滚动底部加载+缓存封装

Flutter的ListView组件，虽然很好用，但是数据量大的时候，在低配置的机器上会奇卡无比，所以我封装了一个ListView组件，对数据进行截断，并使用 keframe 插件进行流畅性优化，提升低配置设备的用户体验...大家也可以使用adb命令对设备进行录屏：adb shell screenrecord /sdcard/test.mp4，再转换为 gif 文件，推荐使用https://ezgif.com/video-to-gif...CacheTableList( tableList: ["列表内容1","列表内容2","列表内容3","列表内容4","列表内容5","列表内容6"], pageCount: 3,//上面6笔静态数据，会以每三笔的方式加载...注意高度设定需符合要求 createList: (index) { return FrameSeparateWidget(//使用keframe进行单帧动画优化，提升低配置设备流畅性。...keframe 进行单帧动画优化，提升低配置设备流畅性。

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粒子滤波到底是怎么得到的？

一、前言 粒子滤波（particle filter）是一种常见的滤波算法，广泛应用于目标跟踪、移动机器人等领域。...网络上有不少关于粒子滤波的资料，但大多是直接给出了粒子滤波的相关公式和证明，或较为直观上的解释。...本文将侧重从“粒子滤波是怎么来的”这个问题介绍粒子滤波。限于篇幅与易懂性，对一些概念并没有展开介绍，读者在了解基本思路后可以根据给出的资料深入学习。...，在几次迭代之后，权重的分布会极其不均匀，出现个别粒子权重很大接近于1，而其他的都接近于0的情况。...之后为了降低误差、减少运算量和避免权重集中，对应出现了重要性采样、序列重要性采样与重采样，顺理成章的得出了粒子滤波的数学原理，之后给出了对应的物理模型。最后给出了简单的粒子滤波的完整算法。

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粒子滤波到底是怎么得到的？

一、前言 粒子滤波（particle filter）是一种常见的滤波算法，广泛应用于目标跟踪、移动机器人等领域。...网络上有不少关于粒子滤波的资料，但大多是直接给出了粒子滤波的相关公式和证明，或较为直观上的解释。...本文将侧重从“粒子滤波是怎么来的”这个问题介绍粒子滤波。限于篇幅与易懂性，对一些概念并没有展开介绍，读者在了解基本思路后可以根据给出的资料深入学习。...4.3 重采样(Resampling) 在实际过程中，我们发现利用权重更新公式进行更新时，在几次迭代之后，权重的分布会极其不均匀，出现个别粒子权重很大接近于1，而其他的都接近于0的情况。...之后为了降低误差、减少运算量和避免权重集中，对应出现了重要性采样、序列重要性采样与重采样，顺理成章的得出了粒子滤波的数学原理，之后给出了对应的物理模型。最后给出了简单的粒子滤波的完整算法。

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一种能击败 MPEG-4 的视频压缩编码器

基线编解码器（MB） 算法的概述： 跟踪视频中的移动对象 利用跟踪结果估计目标模型中每个顶点的颜色 如果有需要的话，对背景进行重构和压缩 使用通用熵编码器 PAQ 对所有数据进行保存和压缩 为了重建视频的一帧...，该模型简单地使用编码时跟踪的姿势投影到加载的背景图像上。...对于编解码器的第一步，这里使用了 3D 姿态跟踪算法，因为它报告了 HumanEva-Ⅱ 基准中最好的跟踪结果之一。...之后我们便可以使用 抖动算法（dithering algorithm）来进行涂装。...静电半色调算法背后的基本思想是将黑点建模为带负电荷的粒子，把像素当作是带正电荷的。因此，根据物理“同性相斥，异性相吸”的原理，粒子之间会相互排斥，但会被响应的图像区域所吸引。

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学习用于视觉跟踪的深度紧凑图像表示

与一些具有挑战性的基准视频序列的最先进的跟踪器进行比较表明，当我们的跟踪器的MATLAB实现与适度的图形处理一起使用时，我们的深度学习跟踪器更准确，同时保持低计算成本和实时性能单位（GPU）。...另一种方法首先从辅助数据中学习图像特征的字典（例如SIFT局部描述符），然后将学到的知识传递给在线跟踪。 另一个问题是许多现有的跟踪器使用的图像表示可能不足以在复杂环境中进行稳健跟踪。...此外，它通过一组粒子而不是仅仅一个点（例如模式）来近似后状态分布。对于视觉跟踪，此属性使跟踪器可以更轻松地从错误的跟踪结果中恢复。有关使用粒子滤波器进行视觉跟踪的教程可以在中找到。...如果 τ 太小，则跟踪器无法很好地适应外观变化，如果τ太大，即使遮挡物体或背景也可能被错误地视为被跟踪物体，因此导致目标漂移。...4 实验 我们使用10个具有挑战性的基准视频序列，在本节中凭经验将 DLT 与一些最先进的跟踪器进行比较。这些跟踪器是：MTT，CT，VTD，MIL，L1T，TLD 和 IVT 的最新变体。

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来自外太空的计算错误：宇宙射线干扰了我的心脏起搏器，我差点因此丧命

数据分析几乎没有给出任何关于这种“上翻”行为的解释，因此在该事件的讨论中出现了宇宙粒子干预游戏盒的可能性。...最近，在 Mozilla 软件工程师 Travis Long 在他发布于 2022 年四月的博客中称，公司的火狐浏览器定期从用户使用中收集到的遥测数据里，有时会包含难以解释的错误，就像是有个别的比特被翻转了一样...去年，经历过 2013 年超级马里奥离奇 bug 的游戏速通者在 YouTube 上发布了一段视频，他的游戏在进行到一半时卡死了。视频的标题“真的是电离粒子吗？”...Rech 的实验室中有设备可以人为加速中子，并将其向电子产品发射，以跟踪粒子流所引起的比特错误，实验中所模拟的是地球表面上中子通量的一亿倍。...“与其守株待兔几个月或几年，不如让错误发生在几秒或几分钟内。”Rech 所指的是他和同事在英国 ISIS 中子和介子源及美国洛斯阿拉莫斯国家实验室所进行的工作。

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动态三维高斯：通过持续动态视图合成进行跟踪

通过使用定向粒子表示，该方法能够准确地重建场景的位置、颜色和运动，并结合物理先验进行正则化。与先前方法相比，该方法实现了无需光流或姿态信息的逐帧渲染的追踪，具有良好的可解释性和实时性。...这使我们的高斯可以被视为世界的基于粒子的物理模型，其中定向粒子随时间进行刚体转换。...为了从原始摄像机图像重建这些粒子，我们利用了在任何时候，它们都可以高效地被溅射到任何摄像机视点的属性，从而可以用图像重建损失进行优化 关键的是，粒子使我们能够使用物理先验，用于优化过程的正则化：局部刚性先验...除了测试场景，没有使用额外的训练数据。重建是在时间上在线进行的，即每次都会重建场景的一个时间步，每次初始化都使用前一个时间步的表示。...每个高斯的影响 ( f ) 既是局部的（能够表示一个小的空间区域），同时在理论上具有无限的范围，使得梯度可以从很远的地方流向它们，这对于基于梯度的可微分渲染的跟踪至关重要，因为目前可能位于错误的3D位置的高斯需要通过可微分渲染器得到梯度

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激光SLAM定位_有用激光定位吗

AMCL（全局定位） AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位，A也可以理解为augmented，是机器人在二维移动过程中概率定位系统，采用粒子滤波器来跟踪已经知道的地图中机器人位姿...对机器人的定位是非常重要的，因为若无法正确定位机器人当前位置，那么基于错误的起始点来进行后面规划的到达目的地的路径必定也是错误的。 粒子滤波和蒙特卡洛 蒙特卡洛：是一种思想或方法。...我们也使用粒子，哪里的粒子多，就代表机器人在哪里的可能性高。 粒子滤波：粒子数代表某个东西的可能性高低。通过某种评价方法（评价这个东西的可能性），改变粒子的分布情况。...自适应蒙特卡洛（失效恢复） 自适应体现在：1解决了机器人绑架问题，它会在发现粒子们的平均分数突然降低了（意味着正确的粒子在某次迭代中被抛弃了）的时候，在全局再重新的撒一些粒子。...KLD采样（调节粒子数） 就是为了控制上述粒子数冗余而设计的。比如在栅格地图中，看粒子占了多少栅格。占得多，说明粒子很分散，在每次迭代重采样的时候，允许粒子数量的上限高一些。

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视觉多目标跟踪算法综述（上）-附开源代码下载链接整理

目标跟踪算法可以进行轨迹特征的自动分析和提取，以弥补视觉目标检测的不足，有效的去除错误的检测，增加遗漏的检测，为进一步的行为分析提供基础。...典型的如Mean shift算法，用卡尔曼滤波、粒子滤波进行状态预测，TLD等基于在线学习的跟踪，KCF等基于相关性滤波的算法等。...对每一帧的检测结果，利用贪心匹配算法与已有的对象轨迹进行关联。2. 利用关联结果，计算每个对象的粒子群权重，作为粒子滤波框架中的观察似然概率。整体的跟踪过程采用粒子滤波框架，如图5中所示。...在一些典型数据集上，基于检测可信度的粒子滤波算法可以得到不错的结果，如下表： 表1: 基于检测可信度粒子滤波的跟踪结果，采用CLEAR MOT评测标准进行结果评估。...对于t时刻的关联结果，允许在后续的关联中进行验证，对于错误的关联可以进行改正，从而增强整体跟踪的准确性。 错误的机会，基本的思想如图8中所示。

3K41

Lyft推出一种新的实时地图匹配算法

差的地图匹配位置会导致不准确的预计到达时间（ETAs），然后导致错误的调度决策并令司机和乘客失望。因此，地图匹配直接影响 Lyft 的市场，并对用户体验产生重要影响。地图匹配有几个主要挑战。...卡尔曼滤波器的核心是一个简单的线性高斯模型，使用以下方程对系统进行建模: ?...在高层上看，我们的 MPF 算法跟踪多个“粒子” ，每个粒子代表道路网络中一个轨迹上的一个位置，并根据每个轨迹运行一个无迹卡尔曼滤波器。...在这两个嵌套循环之后，我们得到了一个新的粒子列表。为了避免在MPF状态中跟踪太多粒子，我们简单地丢弃那些最不可能的(修剪)。...回顾一下，边缘化粒子滤波器维护了一组代表汽车在轨迹上可能位置的粒子，并使用卡尔曼滤波算法对每个粒子进行更新。新算法不仅提供了定位，而且还提供了速度估计和不确定性。

1.2K10

视觉多目标跟踪算法综述（上）-附开源代码下载链接整理

目标跟踪算法可以进行轨迹特征的自动分析和提取，以弥补视觉目标检测的不足，有效的去除错误的检测，增加遗漏的检测，为进一步的行为分析提供基础。...典型的如Mean shift算法，用卡尔曼滤波、粒子滤波进行状态预测，TLD等基于在线学习的跟踪，KCF等基于相关性滤波的算法等。...这个算法分为两个步骤： 对每一帧的检测结果，利用贪心匹配算法与已有的对象轨迹进行关联。 利用关联结果，计算每个对象的粒子群权重，作为粒子滤波框架中的观察似然概率。...表1: 基于检测可信度粒子滤波的跟踪结果，采用CLEAR MOT评测标准进行结果评估 3.3 基于最小代价流优化的多目标跟踪算法 上述两个算法是基于贝叶斯概率模型的在线多目标跟踪算法。...对于t时刻的关联结果，允许在后续的关联中进行验证，对于错误的关联可以进行改正，从而增强整体跟踪的准确性。 错误的机会，基本的思想如图8中所示。 形式化的表示中，定义XA* t-1为t-?

2.8K30

粒子滤波在图像跟踪领域的实践

粒子滤波与卡尔曼滤波跟踪对比实验   在运动跟踪领域，粒子滤波和卡尔曼滤波的重要性不再赘述，都是贝叶斯滤波的不同表述和推广。 ? .1 对比实验流程图 ?...粒子滤波在图像跟踪领域的应用   在图像跟踪领域，有时候如果对于高分辨率拍摄的图像都进行全局检测，将导致整个程序运行过慢，而不能做到实时处理，达不到工业要求。...因而，需要利用粒子滤波来对目标点下一帧中出现的位置进行预估，从而准确地缩小感兴趣区域（ROI）来进行检测。此处以使用相机跟踪多个编码标志点为例。 ? 图1.7 编码标志点在相机中的成像示意图 ?...图1.8 利用粒子滤波跟踪编码标志点 ? 图1.9 图 3.9 缩小 ROI，局部检测示意图   使用粒子滤波跟踪编码标志点的流程图，可归纳总结如图 1.8 所示。...小结   上文主要是对粒子滤波与卡尔曼滤波原理进行了简单阐述，重点对粒子滤波与卡尔曼滤波的跟踪性能进行了对比实验，并以案例形式分析了粒子滤波在图像领域的应用。

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Matlab中的Kalman入门

祝你使用Kalman滤波在数据处理中取得成功！示例代码：飞机目标跟踪应用下面的示例代码演示了如何使用Kalman滤波算法在Matlab中实现飞机目标跟踪。...如果噪声的统计特性不符合假设，滤波结果会失真。在实际应用中，噪声往往是难以完全确定的，因此Kalman滤波器需要对噪声特性进行准确的估计，这可能需要使用一些方法来对噪声进行建模和估计。...粒子滤波（PF）：粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的滤波算法，它能够有效处理非线性和非高斯问题。PF使用一组粒子来表示状态的后验概率分布，并通过重采样和更新步骤来进行滤波。...粒子滤波算法能够以任意形状来对状态空间进行建模，因此在非线性和非高斯问题中通常表现得更好。然而，由于需要使用大量粒子来进行估计，粒子滤波算法的计算复杂度较高。...针对非线性问题，可以使用扩展Kalman滤波器或粒子滤波器等算法来改进状态估计的精确性。选择合适的滤波算法需要根据具体的问题和需求进行评估和对比。

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目标跟踪入门篇—相关滤波

当目标尺度缩小时, 由于跟踪框不能自适应跟踪, 会将很多背景信息包含在内, 导致目标模型的更新错误；当目标尺度增大时, 由于跟踪框不能将目标完全包括在内, 跟踪框内目标信息不全, 也会导致目标模型的更新错误...图像模糊 - 光照强度变化, 目标快速运动, 低分辨率等情况会导致图像模型, 尤其是在运动目标与背景相似的情况下更为明显。因此, 选择有效的特征对目标和背景进行区分非常必要。...粒子滤波（Particle Filter）方法是一种基于粒子分布统计的方法。以跟踪为例，首先对跟踪目标进行建模，并定义一种相似度度量确定粒子与目标的匹配程度。...在目标搜索的过程中，它会按照一定的分布（比如均匀分布或高斯分布）撒一些粒子，统计这些粒子的相似度，确定目标可能的位置。在这些位置上，下一帧加入更多新的粒子，确保在更大概率上跟踪上目标。...使用强大的分类器是实现良好跟踪的基础。 尺度的自适应以及模型的更新机制也影响着跟踪的精度。

1.5K40

视频压缩与三维姿态跟踪，基于偏微分方程的图像编码和静电半调

算法概述 跟踪视频中的移动对象 利用跟踪结果估计目标模型中每个顶点的颜色 如果有需要的话，对背景进行重构和压缩 使用通用熵编码器 PAQ 对所有数据进行保存和压缩 为了重建视频的一帧，对象模型简单地使用编码时跟踪的姿势投影到加载的背景图片上...我们使用中解释的 3-D 姿态跟踪算法， 因为它报告了 HumanEva- II 基准中最好的跟踪结果之一。 然而，跟踪失败或模型不准确有时会导致糟糕的视频质量。...它还对残差图像进行编码， 即由基线编解码器压缩的每一帧的错误。这些残差图像被存储为一组像素，在这些像素之间进行均匀扩散修复。 为了重建视频，我们首先执行基线编解码器（MB）中的步骤。...然后加载(第一帧)或使用存储的粒子运动和粒子在前一帧中的位置重建修补掩模。将加载的 误差图像的值插值并添加到帧中。...在近几年中，一些具有挑战性的数据集已经发布，这使得研究人员进行研发工作。本文所使用的 HumanEva Dataset 就是一种人体姿态估计数据集。

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