在具有相同角度控制器的第二个视图中无法识别范围变量 - 腾讯云开发者社区

超声波传感器的主要技术指标 1)在超声波传感器的种类可分为较传统的等方性传感器以及工艺水平更高的异方性传感器。所谓的等方性传感器为水平角度与垂直角度相同，异方性传感器为水平角度与垂直角度不同。...等方性传感器的缺点在于垂直照射角度过大，容易探测到地，无法侦测较远的距离。异方性超声波探头产生的超声波波形强弱较不易稳定，而容易产生误报警的情况。...等方性传感器——水平角度与垂直角度相同，例：120°：120°；异方性传感器——水平角度与垂直角度不同，例：120°：60°或120°：45° 2)传感器的侦测角度范围：在软件设计上：采用复杂的软件滤波方法...UPA和APA的探测范围和探测区域都太相同，如下图所示。图中的汽车配备了前后向共8个UPA，左右侧共4个APA。...第六代超声波雷达可以很好的识别第五代产品无法识别的低矮物体。博世车用超声波传感器的检测范围为20~450厘米。 2)法雷奥法雷奥的超声波雷达已经有十年的量产经验，短距超声波雷达覆盖范围为（2-4m）。

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论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

2到5倍.第二个主要的创新是一个多地图系统,它依赖于一种新的位置识别方法和改进的召回.多亏了它,ORB-SLAM3能够在长时间的不良视觉信息下生存：当它丢失时,它会启动一个新的地图,当重新访问地图区域时...,以牺牲召回为代价来提高精度.结果,系统在关闭循环和重用以前的地图方面太慢.我们提出了一种新的位置识别算法,首先检查候选关键帧的几何一致性,然后检查与三个可共视关键帧的局部一致性,这三个关键帧在大多数情况下已经在地图中...Mapping使用关键帧及其地图点的滑动窗口作为可优化变量,括其共视帧的关键帧,保持它们固定....）为避免误匹配,DBoW2等待位置识别在三个连续的关键帧中触发,从而延迟或丢失位置识别.本文关键观点:验证所需的信息已经在地图上了.为验证位置识别,ORB-SLAM3在active map中寻找两个的共视关键帧...首秀是地图点融合：融合窗口由匹配的关键帧组合而成,检测到重复的点进行融合,在共视性和本质图中创建新的关联.

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自动驾驶汽车传感器融合系统及多传感器数据融合算法浅析

图1：ADAS以汽车内单个、独立的功能存在。传感器融合仅仅通过多次使用相同种类的传感器无法克服每种传感器的缺点。反之，我们需要将来自不同种类传感器的信息组合在一起。...工作在可见光谱范围内的摄像头CMOS芯片在浓雾、下雨、刺眼阳光和光照不足的情况下会遇到麻烦。而雷达缺少目前成像传感器所具有的高分辨率。我们可以在每种传感器中找到诸如此类的优缺点。...通过使用具有不同视场角（FoV）和不同光学元件的多个摄像头传感器，系统可以识别车前通过的行人和自行车，以及150米甚至更远范围内的物体，同时，其还可以可靠实现自动紧急制动和城市启停巡航控制等功能。...前者就是当驾驶员仍然对汽车完全掌控时，扩大和延伸驾驶员的感官范围（例如环视和夜视）。第二个是机器视觉，它使汽车能够感知周围环境，并做出自我决策以及执行（自动紧急制动、车道保持辅助）。...两者协同作用，互补不足，通过测量障碍物角度、距离、速度等数据融合，刻画车身周边环境和可达空间范围。 ?

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Unity Hololens2开发|（十一）MRTK3 Solver（求解器）

以下求解器提供基本行为的构建基块：求解器类型描述 Orbital 锁定到指定位置并偏离参照对象 ConstantViewSize 应缩放以保持相对于参照对象视图不变的大小 RadialVie 使对象保持在参照对象的视锥投射范围内...“Min和Max View Degrees”属性决定了 GameObject 必须始终在视线范围内的部分的面积。...它的工作方式类似于 RadialView 求解器，但具有更多控制，可以管理“Max View Horizontal和Vertical Degrees(最大水平和垂直视场角度)”，此外还有用于更改对象“方向...5.6 Overlap Overlap是一个简单的求解器，它将使对象的转换保持与转换目标相同的位置和旋转SolverHandler’s。...Factor(可见性比例因子) - 用于增加或减少 FOV 的乘数，用于确定“方向目标”点是否可见 View Offset(视角偏移) - 从参考系（可能是相机）的角度来看，该属性定义对象在指示器方向上距视区中心多远

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专访 | CVPR PAMI青年研究员奖得主Andreas Geiger：自动驾驶中的计算机视觉

最后是控制模块（control module），控制模块操纵所有的控制器，有高层的控制器，比如电子稳定系统 ESP，也有最基层的控制器，比如控制每一个轮子进行加速和刹车的控制器。...二者的区别是，视觉测距估计的是车辆相对于前一时间步进行的相对运动，而定位是对车辆在地图中的运动进行全局的估计。...然后是三维视觉重建，重建范围通常在 50-80 米，具体需求视行驶速度而定。大部分 STOA 自动驾驶系统会使用激光雷达（LiDAR）进行三维重建。不过也有少部分团队试图直接从图像中恢复三维信息。...这是因为在 10-15 米范围内，立体视觉要比激光雷达精确，但是超出了这个范围，激光雷达反而更为精确。由于不同传感器之间的校准是非常困难的，因此在每一个点选择信任哪个传感器的数据是一道世界性的难题。...另一个原则是「更进一步」，在直接能够投入业界应用的算法之外，我们更关心那些高风险，但是也潜在具有高收益的算法：它们有很大的概率会失败，但是一旦成功，就会是跨时代的一步。

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一文详解ORB-SLAM3

建图使用关键帧及其点的滑动窗口作为可优化变量，包括可共视的关键帧，但保持其固定。在某些情况下，当慢速运动不能提供良好的惯性参数观测能力时，初始化可能无法在15秒内收敛到精确解。...至关重要的是，时间一致性检查至少在3个关键帧期间延迟了位置识别。当尝试在我们的Atlas系统中使用它时，我们发现这种延迟和较低的召回率经常是在相同或不同地图的重复区域中造成的。...这个方法的第二个特点是一旦当前帧和匹配的地图帧的位姿估计出来了，我们就在匹配帧和其在共视图中的相邻帧构建一个局部的窗口。在此窗口中，我们集中搜索中期数据关联，从而提高了闭环检测和地图融合的准确性。...在三个共视关键帧中验证：为了避免假阳性的结果，DBoW2在连续三个关键帧中决定是否触发、延时或丢失位置重识别。...这个方法的关键是：在大多数情况下我们需要验证的信息已经都在地图中了，为了验证位置重识别，我们在active地图中和Ka共视的两个关键帧（共视帧中共视的地图点超过一定的阈值。

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一文详解ORB-SLAM3

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Unity 基于Cinemachine计算透视摄像机在地图中的移动范围

其实基本都是纯粹的数学运算，开始之前，必须先弄清楚透视摄像机的一些基本原理，它的视窗大小和屏幕分辨率之间到底是什么关系： 1.FOV：这是透视摄像机区别于正交摄像机最重要的一个特性——视口大小，它表示的是当前摄像机视野范围的开口角度...在Unity中，是以视口的高为基准进行计算的，也就是说，Unity中的透视摄像机的Fov角度其实是按照屏幕分辩率的高度进行对应的，而宽度对应的Fov则随着Aspect的变化而变化，不是面板设置的Fov大小...我们先分析摄像机的左右运动范围是如何计算的：（本例中的摄像机只在X轴向上存在旋转值，一般斜向的摄像机也只需要旋转一个轴即可，左右看上去一般追求对称性） ?...我们还知道一个数据就是摄像机的Fov，但是由于该Fov并非高度对应的值，所以我们先要进行一次转换，以得到摄像机宽度视口的Fov角度。...，因为无论是纵向还是横向的Fov，它们的深度值都是相同的，读者可以自行画图或脑补一下。

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任何表面皆可触屏，无需传感器，超低成本投影虚拟显示器只需一个摄像头

而该研究提出的新系统只需在投影仪下方连接一个摄像头，系统从一个单一的相机图像上确定手指是否接触过屏幕表面，并且由于该方法仅捕获略高于屏幕的区域，因此该系统的投影图像具有鲁棒性，不会受到视觉干扰。...该触摸感应系统由一台投影仪、一个摄像头和一个微控制器组成，不需要任何额外的摄像头、深度传感器或光源。其中，投影仪具有双重作用：1) 将图像投影到表面上；2) 与相机同步仅在投影屏幕略上方成像的光源。...与其他基于相机的方法相比，该方法在隐私保护方面具有优势，因为设备仅从投影表面正上方的空间捕获光。换句话说，系统不会捕获感兴趣区域之外的隐私敏感部分，例如人脸或其他识别细节。...特别是投影颜色在指尖皮肤上重叠，这使得从图像中提取指尖区域变得困难。此外，如果投影图像内容包括人手或显示内容中有人，则系统无法区分投影图像中的假手和触摸屏幕的真手。...目前，该设备一次只能跟踪一根手指，但启用多点触控只需研究人员将图像处理算法换成更智能的。研究团队希望该设备在未来的迭代中实现更复杂的手势识别。感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究细节。

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腾讯AI Lab的CVPR 2018文章解读

第二个方向，不仅要研究视觉信号，还着眼于多模态信息，如计算机视觉加文本、加语音等信号的结合。比如视觉+文本上，我们的图像与视频描述生成技术已有一定进展。第三个方向是多媒体AI在垂直领域的应用。...这是如上图的第一个子图所示。如前所述，在测试阶段，只考虑人脸测试特征向量之间的余弦相似性是一种常见的策略。因此，具有软最大损失的训练分类器无法在余弦空间中对测试样本进行完全分类。...在学习超球面上的判别特征方面，余弦边缘作为增强特征识别能力的重要组成部分。需要对余弦范围的定量可行选择（即超参数m的边界）进行详细的分析。m的最优选择可能导致对高分辨人脸特征更好的学习。...在下面，我们将深入研究特征中的决策边界和角度边缘。推导超参数m的理论界的空间。可以观察到，最大角边受W1和W2之间夹角的影响。因此，当给出W1和W2时，余弦范围应具有有限的变量范围。...基于这个假设，引入余弦边界m的变量范围如下所示：现在进行了一个toy experiment，以更好地可视化特征和验证提出的方法。

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如何使虚拟现实体验更加真实？（上）

这个线性关系在目标是静止的且始终在视野范围内时成立，我们研究了移动的和/或不在视野中的目标是如何影响这种关系的。...在每一次试验中，参与者需要尽可能快速且准确地搜索并选择一个特定的目标。实验结果及分析我们测量和评估了七个变量，我将在本次演讲中讨论三个：搜索时间、错误率和感知工作量。...宽视野允许用户在任何给定时间搜索更大的空间并查看更多目标，从而使他们在选择目标时做出更快的反应，同样，静止目标更容易在图像中识别和跟踪。...从下图中可以看出，具有较小视野和静态目标的条件下比具有全视野和动态目标的条件下平均搜索时间更长，这表明视野对搜索时间的影响大于目标的移动的影响。...我们拥有控制流量速率的质量流量控制器，选择不同的 MFC 以在不同的浓度范围内提供精确的流量控制，并通过它们的组合实现高动态流量控制范围。

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ASP.NET MVC5高级编程 ——（5）路由

1.3 控制器路由之前的讨论了如何把路由特性直接添加到操作方法上，但是很多时候，控制器类中的方法遵循的模式具有相似的路由模版，以HomeController控制器为例： ?...此时，我们可以把最通用的路由放到控制器上，然后在具有不同路由模式的操作上重写默认路由。例如，如果我们认为/home/index过于冗长，但是又想支持/home，就可以如下： ?...在操作方法级别指定路由特性时，会覆盖控制器级别指定的任何路由特性。...结论：只匹配与模式具有相同片段数的URL。...生成输出URL的两种方法：在视图中生成（多数情况下）、在动作方法中生成。在视图中生成输出URL：在视图页面中通过调用ActionLink辅助器方法。 Eg：@Html.

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自动驾驶汽车控制模块简介 | 【自动驾驶专题】

PID控制器是根据偏差估计计算值（例如方向盘角度）的算法。偏差是指计划的行车轨迹与实际的轨迹之间的差异。在PID控制器中有三个元素： P：比例单元—对方向盘应用与误差成比例的校正。...当我们开车时，我们会根据车辆的大小，质量和动力自然地调整机动，PID控制器无法做到这一点。...预测控制最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力, 这种能力来自其基于模型对系统未来动态行为的预测, 通过把约束加到未来的输入、输出或状态变量上, 可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线性规划问题中...模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服过程的不确定性、非线性和并联性，并能方便的处理过程被控变量和操纵变量中的各种约束。...动态模型考虑了动力学的基本原理，并以此决定对车辆施加的力。这些力可以是空气阻力，车辆重量，重力，车轮在地面上的摩擦力等。比如，离心力可以使车辆在转弯时离开其轨迹，而运动模型则无法表征这个因素。

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击败最新无监督域自适应方法，研究人员提轻量CNN新架构OSNet

大量的实验表明，在传统的相同数据集设置下，尽管OSNet比现有的re-ID模型要小得多，但它仍能实现最先进的性能。...引言行人再识别(re-ID)是一个细粒度的实例识别问题，其目的是在没有重叠视野的摄像机视图中匹配行人。...因此，具有少量参数的轻量级网络不容易出现过拟合；（2）在大规模的监控应用中(例如全市范围内使用数千个摄像头的监控)，re-ID最实用的方式是在摄像头端进行特征提取，将提取的特征发送到中央服务器，而不是原始视频...解决第二个问题，是由不同re-ID数据集造成的差距,我们注意到这些差距通常反映在不同的图像样式，如亮度、颜色温度和角度(参见图1)。这些风格差异是由不同的照明条件和相机/设置在不同的摄像机网络特征。...在相同域的re-ID设置中，结果显示OSNet在比基于resnet的竞争对手小得多的同时，还能达到最先进的性能。

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OpenGL ES 2.0 (iOS)：坐标空间与 OpenGL ES 2 3D空间

惯性坐标系它的 X 轴与世界坐标系的 X 轴平行且方向相同，Y 轴亦然，它的原点与模型坐标系相同它的存在的核心价值是，简化坐标系的转换，即简化模型坐标系到世界坐标系的转换； ---- 二、坐标空间...阶段二：用户变换（第二个蓝框）这个阶段需要程序员操作，在 Vertex Shader Code 中进行操作这个阶段主要是把模型正确地通过 3D 变换(旋转、缩放、平移)放置于摄像机的可视区域...) 【完成图中 3】设置图形的视图区域，对于 3D 图形还可以设置 depth- range --> glViewport 、glDepthRange 第二次变换：视变换，世界空间到摄像机空间（...、z 就是对应图片中的 up 指摄像机上下的位置（就是角度）；第三次变换：投影变换，摄像机空间到裁剪空间（ 3 -> 4 ） ?...uniform 变量，变量类型就是 mat4 四乘四方阵（齐次矩阵）；第三步，就是外部程序赋值这两个变量注意，要在 glUseProgram 函数后，再使用 glUniform 函数来赋值变量，不然是无效的

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CVPR 2021 Image Matching 挑战赛双冠算法：揭秘AR导航背后的技术

在刚刚结束的 CVPR 2021 Image Matching 比赛中，旷视研究院 3D 组取得了两冠一亚的成绩。...Image Matching 在很多领域均有广泛应用，如机器人、无人车、AR/VR、图像/商品检索、指纹识别等。本文将详细介绍旷视的比赛方案、实验和一些思考。...滑动查看更多图片一、比赛介绍图像匹配是指将两幅图像具有相同或者相似属性的内容或结构进行像素上的识别与对齐。...一般而言，待匹配的图像通常取自相同或相似的场景或目标，或者具有相同形状或语义信息的其他类型的图像对，从而具有一定的可匹配性。...提取不同尺度和不同角度上面基于同一组特征点提取描述子，也就是在一副图上提取特征点，根据特征点的映射到不同图片上提取描述子。

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无需登录域控服务器也能抓 HASH 的方法

2) 第二个场景假设我们已经找到了对域对象具有 WriteDACL 权限的用户的明文凭据。...在我们的实验室中，我们有一个名为 sharepointmaster 的用户，他对域对象具有 WriteDACL 权限，如下面的屏幕截图所示。...我们将枚举并确认对手用户是否具有 DCSync 权限。正如我们在上面的屏幕截图中看到的那样，我们能够成功地将 DCSync 权限授予对手用户。...新的登录会话具有相同的本地身份，但对其他网络连接使用不同的凭据。当我们执行 OverPass-The-Hash 攻击时，登录类型为 9。登录进程 - 用于登录的可信登录进程的名称。...我们可以运行以下查询来识别由 DCSYNCMonitor 工具触发的警报: event_id ：1 source_name ：“DCSYNCALERT” 在上面的屏幕截图中，我们可以看到 IP: 172.16.1.2

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剖析自动驾驶双目视觉解决方案

单目摄像头的算法思路是先识别后测距：首先通过图像匹配进行识别，然后根据图像大小和高度进一步估算障碍与本车时间。在识别和估算阶段，都需要和建立的样本数据库进行比较。...然后在识别阶段，双目仍然要利用单目一样的特征提取和深度学习等算法，进一步识别障碍物到底是什么。...而且选择双目方案切入市场并不能完全绕开单目方案的难点，在第二个阶段，你依然要需要一个庞大的数据库，依然需要打磨算法。单双目比较除了单双目之外，还有多摄像头组成的平台。...在大雨天气或者前方强光源的情况下，前视摄像头有可能看不清车道线，环视摄像头斜向下看车道线且可以提供多个角度，基本不会受到地面积水反光的影响，功能可以比前视做得更稳定。...其中从上至下的三幅图中目标与相机的距离分别为1m，2m，3m，显示结果以冷暖色调的变化表征目标距离。

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通过 SOCKS 代理 Windows 工具

但是，从攻击的角度来看，将现有 Windows 工具和本机实用程序代理到网络中的能力具有重要价值。...如果您无法将代理上的睡眠/抖动降至交互式（睡眠为 0），那么与被代理协议相关的超时、该协议的工具使用以及代理客户端（在本例中为 Proxifier）都应该是考虑到。...例如，我们将：使用 `runas` 在域用户的上下文中创建一个新进程，该域用户在目标工作站上具有本地管理员权限，可从受感染的机器路由执行SharpWMI枚举目标工作站上的环境变量使用Sysinternal...image.png 注意：上面显示的规则的特定目标端口范围sharpwmi已设置，因为这是现代 Windows 操作系统中用于 RPC 通信的默认临时端口范围。...当识别出具有此属性的用户时，将代理 Kerberos (88/tcp) 流量以获取可能可破解的加密 TGT blob。

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量化新视角：工业部门产业联动与周期规律

但近年来工业增加值的波动性相较股市在降低，只观察这一总量指标已无法满足市场对宏观经济、各行业景气度的研究需求。...将 A(基准序列),B 两序列的拐点进行对应的过程如下: 第一步：给定参数-M、K，判断序列 B 在滞后范围(-M,K)(负数表示 B 滞后)内，是否存在与序列 A 中各拐点对应的相同性质(峰/谷)的拐点...; 第二步：对 A 中的每一个拐点，都在上述 B 的滞后范围内寻找类型相同的最近的拐点进行匹配;若存在匹配，则进入下一步，否则判断该拐点的日期是否小于两序列时间交集的最早日期，若否，则标记为对应拐点缺失...数据来源：东北证券从上图中可以看出，当 A 序列作为基准序列时，两个序列的被标记出的第二个波峰不会被进行匹配，而当 B 序列作为基准序列时，这两个波峰会被进行匹配。...我们认为在测算工业体系数据时，这套以拐点识别、对应为核心的模型具有较好的适用性，可以应用于更多宏观指标体系。

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adas毫米波雷达_雷达探测障碍物是超声波吗

论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

自动驾驶汽车传感器融合系统及多传感器数据融合算法浅析

Unity Hololens2开发|（十一）MRTK3 Solver（求解器）

专访 | CVPR PAMI青年研究员奖得主Andreas Geiger：自动驾驶中的计算机视觉

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一文详解ORB-SLAM3

Unity 基于Cinemachine计算透视摄像机在地图中的移动范围

任何表面皆可触屏，无需传感器，超低成本投影虚拟显示器只需一个摄像头

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如何使虚拟现实体验更加真实？（上）

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