本发明涉及声源的定位，更具体地讲，涉及一种使用麦克风(MIC)阵列来对声源 定位的方法。
演示代码 ARKit和CoreLocation：第一部分 ARKit和CoreLocation：第二部分 ARKit和CoreLocation：第三部分
工具用的巧也可做为区域性的PCI重规划，对于零星的新开站点与PCI优化还是挺实用，工具界面如下：
文章：A Fast and Robust Place Recognition Approach for Stereo Visual Odometry Using LiDAR Descriptors
本文不在此介绍太阳高度角、方位角是什么，相关概念请移步Wikipedia。鉴于很多相关专业人员需要计算太阳高度角、方位角，而网上介绍的公式多数或是不正确，或是杂乱无章。作者经查阅相关理论和教程，在此整理了下太阳高度角、方位角等的计算公式，并根据此公式做出了相关产品，通过了检验。如有错误，请各位指正。
文章：RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers
想要对模型进行日照模拟，就需要用到光照和阴影技术。注意此时模型上的部分阴影是纹理上自带的。
原文：Adaptive virtual leader–leader–follower based formation switching for multiple autonomous tracked mobile robots in unknown obstacle environments
激光雷达(Lidar, Light Detection And Ranging)是Google系自动驾驶技术路线广泛应用的硬件传感器。
近年来，随着语音识别技术的发展成熟，语音交互越来越多的走进我们的生活。从苹果手机Siri助手的横空出世开始，各大公司纷纷效仿开发自己的语音助手和语音识别平台，手机端的近场语音交互日趋成熟。后来Amazon发布Echo智能音箱，开启了智能硬件远场语音交互时代。相比于Siri手机端近场的语音交互，Echo音箱的语音交互支持距离更远，交互更加自然便捷，它使用了麦克风阵列来保证远距离复杂背景噪声和干扰环境下的良好拾音效果，随后麦克风阵列逐渐成为了后续语音交互智能硬件的标配。
众所周知，基于领先的声音事件定位和检测技术，可以研发“声学照相机”和“工业听诊器”等产品，并在电力、水利、轨道交通、汽车制造等行业领域发挥效用，保证工作人员的安全以及节省成本。声学照相机可以利用高精度麦克风阵列技术定位声源位置，再配合摄像头，实现可以直接在设备上看到声源位置，方便工作人员的日常设备检修。利用声音定位和检测技术，可以设计工业质检系统实现实时检测设备声音，避免设备故障导致生产中断，还可通过声音监测产品质量，避免不良品流向市场。
随着城市建筑密度越来越大，建筑物的日照规范也被纳入城市规划的指标之中，一方面要衡量现有建筑是否符合规范，另一方面又要对未来城市规划提供参考依据。应用GIS空间分析方法可以方便的找出不符合建筑日照规范的建筑。
假设方位角是α， 那从点1到点2的平移距离分别如下所示d*sinα， d*cosα。 这里正北为0度。基中点1经纬度（long1, lat1）和距离d是已知的。 求点2的经纬度（long2,lat2）
1、遥感的概念：在不直接接触的情况下，在地面，高空和外层空间的各种平台上，运用各种传感器获取各种数据，通过传输，变换和处理，提取有用的信息，实现研究地物空间形状、位置、性质、变化及其与环境的关系的一门现代应用技术学科。
gr-radar 中的 Static Target Simulator 模块用于在雷达系统中模拟静态目标。这种模拟在雷达信号处理、算法开发和系统验证中非常有用。通过模拟静态目标，可以测试雷达系统的目标检测、定位和追踪能力。这个模块允许用户设置多个目标的属性，如距离、速度、雷达截面等，从而生成对应的回波信号。下面对这个模块进行介绍并详细分析其底层 C++ 代码实现。
经典的计算机视觉问题是通过数学模型或者统计学习识别图像中的物体、场景，继而实现视频时序序列上的运动识别、物体轨迹追踪、行为识别等等。然而，由于图像是三维空间在光学系统的投影，仅仅实现图像层次的识别是不够的，这在无人驾驶系统、增强现实技术等领域表现的尤为突出，计算机视觉的更高层次必然是准确的获得物体在三维空间中的形状、位置、姿态，通过三维重建技术实现物体在三维空间的检测、识别、追踪以及交互。近年来，借助于二维图像层面的目标检测和识别的性能提升，针对如何恢复三维空间中物体的形态和空间位置，研究者们提出了很多有效的方法和策略。
之前的几篇文章当中一直在聊背包问题，不知道大家有没有觉得有些腻味了。虽然经典的文章当中背包一共有九讲，但除了竞赛选手，我们能理解到单调优化就已经非常出色了。像是带有依赖的背包问题，和混合背包问题，有些剑走偏锋，所以这里不多做分享。如果大家感兴趣可以自行百度背包九讲查看，今天我们来看一个有趣的问题，通过这个有趣的问题，我们来了解一下在树形结构当中做动态规划的方法。
随着卫星互联网在全球的加速布局以及我国今年正式将卫星互联网纳入新基建范畴，卫星互联网迎来大规模布局和加速发展，特别是以低轨卫星星座StarLink为代表的大型卫星互联网星座。由于卫星的特殊用途和优势，卫星网络是国家战略通信资源，背后离不开军事和国家安全的背景。
本文的目的是了解相机设备的工作原理，并利用它结合人脸检测算法计算给定一幅图片中人脸的距离。
目前工作中有不少涉及到地图的项目，我参加了几次技术评审，前端伙伴们在 WebGIS 方面的知识储备稍有不足，这次分享的主要目的是科普一些在前端领域比较常用的 WebGIS 知识。另外，我之前的工作中积攒了一些从零开始搭建 WebGL 地图引擎的微薄经验，虽然最终遗憾没有上线，但在其中学到的一些WebGL知识还是值得分享一下。WebGL 可以说是前端可视化技术领域难度最大的一项图形编程技术，所以今天就结合 WebGIS 这个话题顺带分享一些 WebGL 的相关知识，不会太深入，很细节的技术点在后续文章里再讲解。
本文介绍了一个强化学习项目，它对于那些想在Python中创建和解决简单任务的人非常有帮助。该项目创建了强化学习环境以及基本方法，所有代码都在Kaggle上进行了发布。此外，我们还创建了一个Meta”笔记本，它只包含环境定义，你可以用它来轻松的尝试、调整和应用自己的代码。
研究台风的同学们应该都接触过需要计算以台风为中心的方位角平均物理量，这就需要将笛卡尔坐标系中的数据插值到极坐标系，再对各个方位角的数据进行平均。
某码头项目共 5 个机型，10 台堆取料机设备，现要求将这 10 台堆取料机设备通过无线通讯的方式实现控制和监视。
Stability AI又有新动作了！这次给我们端上来的是全新的3D生成模型Stable Video 3D（SV3D）。
Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。
激光雷达测距传感器在安全关键型应用中（例如，自动驾驶中的目标检测和全景分割）发挥着至关重要的作用，它可以在不考虑光照条件的情况下提供精确的3D环境测量。然而，激光雷达点云本质上是非均匀的、无序的且稀疏的，这禁止了高度优化算子（如卷积）的直接应用。解决此问题的一种方法是在点云中首先建立一个邻域结构，通过昂贵的半径搜索或最近邻搜索，然后在局部邻域中应用性能卷积算子[5, 23, 27, 36]。另一种方法是通过对输入点进行量化创建规则的 Voxel 栅格[8, 35, 41, 42, 43]或 Voxel 柱[15, 16, 26, 39, 43]，这不可避免地会导致信息丢失。尽管这些算法取得了巨大成功，但利用点集和 Voxel 栅格的算法通常需要繁重的计算，这给在实时自主系统中扩展它们带来了挑战。相比之下，距离图像以无损的方式将3D数据组织成结构化的2D视觉表示。因此，距离图像无疑是所有激光雷达点云数据表示中最为紧凑和高效的。
层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。很好体现类的层次关系，且不用预先制定聚类数，对大样本也有较好效果。
代码：https://github.com/url-kaist/outlier-robust-radar-odometry.git
许多人都喜欢垂直天线，尤其是低于14 MHz的。这些天线占用空间很少。只要我们开动脑筋，就可以用导线来制作它们。通过使用垂直偶极子，我们可以避免铺设地面平面的麻烦。我们甚至可以在没有旋转器的情况下工作。最大辐射的低仰角不仅对DX有利，还是一种天然的滤波器，可以过滤掉来自更近处的QRM和QRN。
本文精选了美团技术团队被CVPR 2023收录的8篇论文进行解读。这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-level Vision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。
以前一直以为对DEM的渲染就是简单的根据DEM的高度不同赋予不同的颜色就可以。后来实际这么做的时候获取的效果跟别的软件相比，根本体现不出地形起伏的变化。如果要体现出地形的起伏变化，需要得到地貌晕渲图才行。晕渲法假设地形接受固定于某一位置光源的平行光线，随坡面与光源方向的夹角不同，产生不同色调明暗效果。 根据文献[1][2],可以通过计算DEM格网点的法向量与日照方向的的夹角，来确定该格网点的像素值。
对人类动作进行建模对于许多应用都很重要，包括动作识别 [12, 34]、动作检测 [49] 及计算机图形学 [22] 等。最近，神经网络被用于 3D 骨骼关节部位序列的长 [22, 23] 、短 [14, 37] 期预测。神经方法在其他模式识别任务中非常成功 [5, 20, 29]。人类动作是一种带有高级内在不确定性的随机序列过程。给定一个观察的姿势序列，未来的丰富姿势序列与之相似。因此，内在不确定性意味着，即使模型足够好，在预测未来姿势的一个长序列时，相隔时间较长的未来预测不一定能够匹配推断记录。因此，相关研究通常将预测任务分为长期预测和短期预测。短期任务通常被称为预测任务，可以通过距离度量将预测与参考记录进行比较来定量评估。长期任务通常被称为生成任务，更难定量评估。在这种情况下，人类评估至关重要。
WIN5/612_X 多功能数据采集仪是专为岩土工程设计的监测型多功能数显精密仪器，附带多个扩展功能模块，实现测点全球定位、通用型模拟、数字传感器连接读数、存储、无人值守自动化监测、自动预警、无线监测等功能。
█ 本文译自 Michael Trott 在 Wolfram 社区发表的热点文章：Making a Christmas Animation with the Wolfram Language 本文介绍如何创建一个装饰圣诞树的动画，让圣诞树随着16世纪德国歌曲O Tannenbaum（即英文版O Christmas Tree）同步起舞。一根圣诞树枝将充当指挥，蜡烛作为指挥棒。为了让动画更加生动有趣，我们在歌曲的下半部分增加了雪花飘落的场景和圣诞树大幅度充满喜感的摇动。下面的视频展示了该设计的最终效果： 我将通
光照是利用方向官员照亮物体的技术，这项技术能使表面微妙的差异更容易看到，光照也能用来对三维的图像增加现实感。
工具用的巧也可做为区域性的PCI重规划，对于零星的新开站点与活动保障规划还是挺实用，工具界面如下：
在管状型中，我们利用了具有负曲率的芯边界来消除不希望出现的节点，将它们放置在模场强度较低的位置，从而降低衰减系数。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
在国防建设、国民经济和基础科学研究中，离不开时间频率的作用，它也是一个重要的基本物理量。精确度高的时间频率对我国的通信事业以及国防建设等起着重要的意义。GPS/北斗共视授时作为目前时间频率远距离量值传递的主要方法之一，传递不确定度可达几个纳秒。该技术也是目前国际计量局（BIPM）用于国际原子时合作的基本手段之一。 众所周知，GPS北斗授时具有很高的精度，但也有卫星钟差。GPS北斗共视授时却可以消除，但不能完全消除非共同的误差，这些误差成为影响GPS北斗共视测量精度的主要因素。这些限制性因素主要包括：对流层延迟误差、电离层时延误差、卫星信号多径干扰误差、接收机位置误差、几何时延误差以及接收机内部误差等。 本文详细研究了共视授时技术，阐述了基本原理，给出了数学模型，同时分析了共视授时的主要误差之一——多径干扰误差，在该基础上分析了目前抗多径的方法，再探讨了GPS北斗共视授时中具体抗多径干扰的方案。该结论对提高共视授时实验的精确性有一定的参考价值。
为遥感影像的辐射亮度，可通过Landsat的头文件中参数与遥感影像DN值进行计算。
因地图暴露的方法中只有设置地图相对于正北的方向角的方法。因此，需要实现“根据两点经纬度坐标计算指南针方位角”的算法，这样在每次切换路段时，调用算法计算新路段指南针方位角，然后设置地图相对于正北的方向角即可实现需求。
因地图暴露的方法中只有设置地图相对于正北的方向角的方法。因此，需要实现“根据两点经纬度坐标计算指南针方位角”的算法，这样在每次切换路段时，调用算法计算新路段指南针方位角，然后设置地图相对于正北的方向角即可实现需求。 示意图如下:
运营商的网络大数据具有实时性高、覆盖业务广、业务价值大等特点，利用网络大数据赋能网络运营智慧化是各运营商的迫切诉求，今天就给大家分享一下我们在利用网络大数据提升移动网智慧运营方面做过的一些实践活动。
雷达传感器已成为ADAS和自动驾驶传感套件的关键组件。当今的车辆基本都配备了一个或多个雷达，可增强其感知和传感能力，确保为消费者提供安全舒适的驾驶体验。随着电子和半导体技术的进步，近年来雷达技术也有了显着改善，雷达有了更高的分辨率、更大的射程、更宽的FoV以及更好的抗干扰性。本文将系统介绍汽车雷达基础技术与应用。
题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文，有解题思路和代码，不定时更新补充。 目前范围：Leetcode前150题 动态规划题目 一维DP 一维DP需要的就是清晰的思路，每个题都变化很大 Longest Valid Parentheses/最长有效括号 找出一个只包含”(“和”)”的字符串中最长的有效子字符串的长度。有效的意思是指该子字符串中的括号都能正确匹配。 Maximum Subarray/ 最大子序和 由 N 个整数元素组成的一维数组 (A[0], A[1],…,A[n-1], A[
在自动驾驶中，卷积神经网络是用于各种感知任务的必备工具。尽管CNN擅长从摄像机图像（或视频剪辑形式的序列）中提取信息，但我们毕竟不断遇到各种不适合卷积神经网络的元数据。
掌握天线基础知识非常重要，下面分享一篇译文，作者：Basu (VU2NSB)，主要讲解：
论文：NV-LIO: LiDAR-Inertial Odometry using Normal Vectors Towards Robust SLAM in Multifloor Environments
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