（每个灯光的阴影设置） 使用两个定向光投射阴影时，所有对象之间的空间关系会变得更加清晰。整个场景看起来既逼真又有趣。 ?...1.3 渲染到深度纹理 启用方向阴影后，Unity开始进行渲染过程的深度 pass。将结果放入与屏幕分辨率匹配的纹理中。此过程渲染整个场景，但仅记录每个片段的深度信息。...由于距离较远的阴影最终渲染到较小的屏幕区域，因此可以使用较低分辨率的阴影贴图来弥补。这就是阴影级联所做的。启用后，多个阴影贴图将渲染到同一纹理中。每个地图都在一定距离内使用。 ?...插值如何影响除法？ 最好用一个例子说明。假设我们在XW坐标对（0，1）和（1，4）之间进行插值。无论我们如何执行，X / W都从0开始，到¼结束。但是在这些点之间的一半呢？...为了弄清楚一个片段到灯的距离，我们必须构造一个从灯到片段的世界空间向量。可以通过在每个顶点上创建这些向量并进行插值来实现。这需要一个附加的内插器。 ?
·对于每一帧，将图像输入到TensorFlow图以获取所需的输出。 ·过滤掉弱预测和不需要检测的物体。 加载并启动模型： TensorFlow模型的工作方式是使用graphs(图)。...，因为在下一步中将使用这个矩阵计算每个被检测到的人的新坐标，新坐标是帧中每个人的“ GPS”坐标，使用这些新坐标而不是使用原始基点结果更为准确，因为在透视图中当人们处于不同平面时，距离是不一样的，并且距相机的距离也不相同...在每帧上调用此函数后，将返回一个包含所有新转换点的列表，从这个列表中，计算每对点之间的距离。...5.结果 回顾项目的工作原理： ·首先获取图的4个角点，然后应用透视变换获得该图的鸟瞰图并保存透视变换矩阵。 ·获取原始帧中检测到的每个人的边界框。...·使用itertools.combinations（）测量帧中每个点到所有其它点的距离。 ·如果检测到违反社交距离，将边框的颜色更改为红色。
可以通过计算该区域的平均亮度（L）并使用该平均值来调节用于计算掩模的阈值来立即使用车辆前方的路面❷。检查下面的gif，当汽车经过过桥时，此步骤如何恢复阈值。...有时，行中突出显示的像素之间可能存在较大差距。如果和它一起生活，车道可以随着噪音而弯曲。最好拒绝这样的帧并使用前一帧中的信息来纠正它。每当拒绝整个帧时，重新校准用于创建掩码的阈值是明智的。...缓和这种情况的一种方法是使用每个窗口中的点的质心并使用质心来估计曲线（参见下面的图8）。发现这对噪音更强。...帧到帧的距离变化给出了速度的估计。如果车辆在车道中，车辆正在被驾驶（由简单的代数不等式确定），可以根据观察到的速度确定前车相对于自我车辆减速时的碰撞时间（参见图下面的13）。...图13前视图和俯视图 所有测量均基于到边界框的距离。在大多数情况下，它准确地反映了真实的地面距离 然而，只要地平线上的点被测量为消失点在帧之间保持一致，这就起作用。然而确实在坑洼，坡道上行驶，等等。
其扫描资料以点的形式进行记录，这些点既可以是三维坐标，也可以是颜色或者光照强度等信息。 通常所使用的点云数据一般包括点坐标精度、空间分辨率和表面法向量等内容。...三位重建流程 使用Kinect采集景物的点云数据，经过深度图像增强、点云计算与配准、数据融合、表面生成等步骤，完成对景物的三维重建。 ? 对获取到的每一帧深度图像均进行前六步操作，直到处理完若干帧。...通过为所有体素赋予SDF（Signed Distance Field，有效距离场）值，来隐式的模拟表面。 SDF值等于此体素到重建表面的最小距离值。...因此能够大幅降低KinectFusion的内存消耗，减少模型冗余点。 ? TSDF算法采用栅格立方体代表三维空间，每个栅格中存放的是其到物体表面的距离。...然后计算该体元中十二条棱和等值面的交点，并构造体元中的三角面片，所有的三角面片把体元分成了等值面内与等值面外两块区域。 最后连接此数据场中的所有体元的三角面片，构成等值面。
图2-3 点云数据及其放大效果 点云数据通常出现在逆向工程中，是由测距设备获取的物体表面的信息集合。其扫描资料以点的形式进行记录，这些点既可以是三维坐标，也可以是颜色或者光照强度等信息。...本文研究的点云数据为非结构化的散乱点云，属于三维重建特有的点云特点。 （4）坐标系 在三维空间中，所有的点必须以坐标的形式来表示，并且可以在不同的坐标系之间进行转换。...为了利用深度图像进行三维重建，需要对图像进行分析，求解各帧之间的变换参数。深度图像的配准是以场景的公共部分为基准，把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。...通过为所有体素赋予SDF（Signed Distance Field，有效距离场）值，来隐式的模拟表面。 SDF值等于此体素到重建表面的最小距离值。...例如，利用一个网格来计算一幅像素的深度图像到三维坐标的转换，只需要将此网格均分成块，每块包括个线程，每个线程分别操作一个像素点，便可以便捷的完成所有的坐标转换运算。
为了重复提取它们作为特征并在离散的LiDAR帧之间进行关联以进行配准，我们提出了第一个基于学习的LiDAR点云3D线特征分割和描述模型。...我们的网络通过消除Sim(3)变换的尺度因子s和使用相对距离来解决这个问题，如： 在上式中，我们搜索点p的k=20个最近点 ，并计算尺度不变的局部特征f（p与其近邻点之间的曼哈顿距离与欧几里得距离之比...然后，我们使用经过训练的模型来预测扰动数据上的标签，聚合来自所有扰动帧的结果，并将超过80%预测属于线的点作为候选点。为了将点聚类成线，我们使用区域增长算法。...不同于只需要线段两个端点的几何定义，每条线的描述符应通过其所有所属点传达局部外观，因为观察到的端点可能由于可能的遮挡而在帧之间变化。因此，我们将描述符定义为其所有所属点的平均值。...用于将源云 注册到目标点云的变换通过最小化所有线匹配代价 中的点到线距离进行优化： 其中 是源点云中的线上的点， 和 是线i的匹配线 的端点。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
其中惯性动捕设备利用固定在演员关节上的加速度传感器来获取演员各个关节的相对运动量；而光学动捕设备则通过大量不同视角的高速相机同步拍摄演员动作，并利用多视角三维重建技术计算贴在演员身上的一批特殊标记点（marker...此外，由于惯性动捕设备记录的是每个关节相对于上一时刻的相对值，无法获取演员在三维空间中的绝对坐标，这一特性导致惯性动捕设备无法应用于多人同时动捕的场景，因为其无法定位不同演员之间的相对位置关系。...，维度为 ， 为marker的数量，每个marker需要记录其相对每个骨骼点在三维空间的便宜量； Raw Markers: 每个动作被光学动捕设备采集到的原始marker序列，维度为 ，记录了一帧...为了处理离群marker，网易互娱 AI Lab 首先提取序列中每一帧所有marker之间的距离矩阵（如上图），该矩阵记录了所有marker两两之间的欧式距离，然后选择距离矩阵最接近所有帧的距离矩阵平均值的那一帧作为序列的参考帧...之后，将每一帧与参考帧的距离矩阵进行对比，所有导致该帧的距离矩阵与参考帧的距离矩阵存在30厘米以上差异的marker点都被标记为离群marker点。
这些研究的方法多种多样，从简单地将两帧光流场链接起来，到直接预测在多帧中的每个像素轨迹。但这些方法在估计运动时往往只考虑有限的上下文，并忽略了时间或空间上较远的信息。...与NeRF中的做法类似，他们定义了一个基于坐标的网络nerf，它为G中的每个典型3D坐标uvw映射到一个密度σ和颜色c。G中存储的密度告诉我们典型空间中的表面位置。...当与3D双射结合使用时，这使我们能够跟踪多帧的表面并理解遮挡关系。G中存储的颜色则允许我们在优化期间计算光度损失。...这个规范坐标作为一个场景点或3D轨迹在时间上的一致引用或“索引”。使用双射映射的主要优势是它们在不同帧之间的3D点提供的周期一致性，因为它们都源于同一个规范点。...从一个局部帧 L_i 到另一个 L_j 的3D点的映射方程为： 为了捕捉复杂的真实世界运动，这些双射被参数化为可逆神经网络(INNs)。
因此，作者引入了人群计数网络定位来替代传统的检测网络。具体来说，作者将视频流中的所有帧逐帧输入，以获得它们对应的密度图。...记为，其中表示第帧中出现的个体数量，然后使用这些个体来获取对应于每个个体的子图像： 在为每帧中的每个个体获取个体局部图像块之后，作者使用BLIP2的特征提取（BE）模块来获取每个个体的外观表示： 这里获得的表示是一个维度为的矩阵...在获取每一帧中每个个体的位置后，任务转变为在连续帧之间关联目标。为了提高跟踪的准确性，作者整合了运动偏移量和外观特征以进行帧间关联。...其中中的值表示如下： 其中表示第帧中的第个个体的外观与第帧中的第个个体的外观相似性得分，得分范围在0到1之间。 同时，为了确保每个个体在帧中估计的位置与其在帧中的实际位置紧密对齐，作者构建了一个矩阵。...因此，采用了运动和外观相结合的帧间关联方法，旨在通过解决分配问题的不同方面来补充这两项指标。最初，将距离矩阵 中的值重新缩放到 0 到 1 之间，得到转换后的距离矩阵，记为 。
，每个关键帧都有相对该地图点的值（距离和角度）不一样的描述子，在这么多的描述子中，如何选取一个最能代表该点的描述子呢？...举个栗子，现有描述子A、B、C、D、E、F、G，它们之间的距离分别是1、1、2、3、4、5，求最小距离中值的描述子： ? 把它们的距离做成2维vector行列的形式，如下： ?...可以看到，描述子B具有最小距离中值，所以选择描述子B作为该地图点的描述子。 ? 上述例子比较容易理解，但实际问题是，描述子是一个值，如何描述一个值和另一个值的距离呢？...vpEdgesMono、vpEdgeKFMono和vpMapPointEdgeMono，分别记录的是误差值、关键帧和地图点，目的是在获取优化后的关键帧位姿时，使用该误差值vpEdgesMono[i]，对地图点...相机模型，以及各个坐标系之间的关系，大多数人还是停留在大概理解的层面，需要结合代码实际来加深对它的理解，因为整个视觉SLAM就是多视图几何理论的天下，不懂这些就扎近茫茫代码中，很容易迷失。
LIPS [16] 利用室内场景中平面（如办公室）的普遍性，从激光雷达扫描中提取平面原语，并使用匹配这些原语的技术。文献[1]中的方法首先为每个点提取法线向量，并使用聚类识别平面。...考虑到这些因素，我们不再简单地使用相邻像素之间的微分，而是应用基于窗口的方法，假设窗口内的导数值相似。为窗口内每一对在水平和垂直方向上的导数值计算并求平均值，以减轻距离测量噪声的影响。...在每个像素的方位角和俯仰角的基础上，将用球坐标表示的法向量 转换为笛卡尔坐标 ， ，其中 是转换矩阵。公式如下： 由于所有像素的转换矩阵保持恒定，通过预先计算并存储所有像素的转换矩阵来减少计算时间。...每个对的残差成本函数计算为点到平面距离，目标帧相对于查询帧的相对位姿可以通过解决以下优化问题来计算： 得到相对位姿然后转换为相对位姿因子添加到因子图中。...为了评估所提出方法在多楼层室内环境中的有效性，使用了SubT-MRS数据集中的多楼层数据集进行了评估。该数据集由配备有16通道激光雷达和IMU的四足机器人从一楼到三楼的内外部采集得到。
Contribution 提出了一种利用地面观测约束来减少多层室内和平坦室外环境中的位姿漂移的 LO 方法。 提出了一种通过检测连续关键帧之间的急剧变化来关联地面平面地标的地面匹配方法。...： 1）HF包含法向量n和平面到坐标系原点的距离，这往往是过参数化的，所以它会在最小二乘优化中受到奇异信息矩阵的影响，并且难以维护法向量。...在预处理模块中，使用EKF方法融合 IMU 和车轮编码器，以提供高频运动估计结果。LiDAR 点云的运动畸变通过使用运动估计结果来补偿。...在每个关键帧，滑动图被记录为局部地图。从局部地图中分割地平面，并使用加权最小二乘法估计 CP 参数。之后，关联在不同关键帧观察到的地平面，并且构建一个位姿图并联合优化残差。...最终的实验数据记录如下： 注意，上表中的A/B,A指的是GCLO*, B指的是GCLO，GCLO*代表不加入地面约束。
这将允许我们在其它图像中寻找它们，并且还可以获取比较时两个检测到的特征相似的度量。描述符提供由特征及其周围环境给出的信息的表示。...使用OpenCV，通过ORB探测器提取特征及其描述符很容易： 特征匹配 一旦我们找到了对象和场景的特征，就要找到对象并计算它的描述符，是时候寻找它们之间的匹配了。...最简单的方法是取第一个组中每个特征的描述符，计算第二组中所有描述符的距离，并返回最接近的一个作为最佳匹配 (在这里我要指出，选择一种与使用的描述符相匹配的距离测量方法很重要。...这个转换必须更新我们处理的每个新帧。 图5：平面和图像之间的单应。来源: F. Moreno. 我们怎么能找到这样的转变呢？...我们将使用这个方法来实时计算，每个视频帧的特定投影矩阵，然后从.obj文件选择投影的视频流3D模型。
这将允许我们在其它图像中寻找它们，并且还可以获取比较时两个检测到的特征相似的度量。描述符提供由特征及其周围环境给出的信息的表示。...特征匹配 一旦我们找到了对象和场景的特征，就要找到对象并计算它的描述符，是时候寻找它们之间的匹配了。...最简单的方法是取第一个组中每个特征的描述符，计算第二组中所有描述符的距离，并返回最接近的一个作为最佳匹配 (在这里我要指出，选择一种与使用的描述符相匹配的距离测量方法很重要。...然而，如前所述，我们知道点p在世界坐标系而不是相机坐标系中的坐标，因此我们必须添加另一个将世界坐标系中的点映射到相机坐标系的转换。根据变换，世界坐标系中的p点的图像平面坐标是： ?...我们将使用这个方法来实时计算，每个视频帧的特定投影矩阵，然后从.obj文件选择投影的视频流3D模型。在下一篇文章的结尾，你可以看到类似于下面GIF中所看到的内容： ?
在本文中，我们将探讨传感器融合如何在涉及环环相扣的数据标记过程中实现更高程度的自动化。 所有自动驾驶汽车(AV)都使用一组硬件传感器来识别周围的物理环境。...发展对周围环境的精确了解是AV系统的第一个组成部分。下图显示了AV系统的所有重要组成部分。 ? 传感器融合 计算机视觉是计算机科学的一个分支，它使用照相机或照相机的组合来处理2D视觉数据。...相机数据本质上是2D的，它不提供对象的距离。尽管可以使用摄像头传感器的焦距和光圈来近似物体的深度，但是由于在将摄像头传感器将3D场景捕获到2D平面上时会固有地丢失信息，因此无法精确定位。...随着分类和检测准确性的提高，进一步提高性能所需的新训练数据量呈指数增长。为了提高速度并减少注释新训练数据的成本，注释工具可以提供自动化。自动化的一个示例是在LIDAR点云工具中的帧之间的注释插值。...例如，考虑点云数据的10个连续帧的注释。每个激光雷达镜框都配有六个摄像头镜框。人工注释者使用注释工具将卡车安装在第1帧和第10帧中的长方体中。
我们构建了一个两阶段的优化问题来对齐这些地图，并基于双向投影得到它们之间的变换，这些变换即为外参参数。该方案支持各种相机类型，在任何纹理丰富的环境中都可以使用。...，n）和地图点P，值得注意的是地图坐标系与相机的第一个关键帧坐标系重合，这意味着地图之间的变换TMap_BA实际上是A1和B1之间的变换TB1A1，也即是外参参数。...使用ORB-SLAM3系统处理图像序列，以创建基于ORB特征的地图。 使用词袋（BoW）模块对两个地图之间的所有关键帧进行相似性检测，找到相似关键帧并匹配地图点。...对相似关键帧捕捉的尺度和局部地图进行对齐，以估计外参参数，这个过程是“帧到帧”的对齐，是第一个优化阶段。同时，使用卡方检验来删除错误匹配的地图点对。...如图4所示，它将匹配地图点PkAi、PkBj一起投影到关键帧Ai、Bj上的像素点，像素误差分别在Ai和Bj中由马氏距离来描述，如果相机具有不同的视场和分辨率，则重投影误差的权重将不相同。
但不同于传统的图结构数据，人体运动数据是一连串的时间序列，在每个时间点上具有空间特征，而在帧于帧之间则具有时间特征，如何通过图卷积网络来综合性的发掘运动的时空特征，是目前的行为识别领域的研究热点。...这么做可以在很大程度上提高每个子图边缘节点的感受野（直接覆盖到相邻子图），同时对于每个子图的非边缘节点（于其他子图不相连），则需要多次传播才能获取到其他子图节点的特征。...1.Action-Link提取关节连接信息 如图(c)，Action-Link实际上就是每个关节和其他所有关节的连接，通过一个编码-解码器来学习这些连接的权重，进而发掘关节之间的潜在联系，如下图： 具体细节...将这个矩阵和该帧之前的所有时刻的帧信息结合起来，通过一个decoder来预测下一时刻的关节位置。这样就能通过反向传播的方式来不断的迭代更新网络参数，实现对网络的训练。...2.Structural-link扩大节点感受野 传统的图卷积网络中，每个节点只将自己的信息传播给邻居节点，这会导致节点感受野较小，不利于获取长距离的连接信息。
因此，在极坐标图像上给定一个点（a，r），其中a和r分别表示方位角和距离，其笛卡尔坐标P可以通过 其中θ=2π•a/N是笛卡尔坐标中的测距角度，γ是图像像素空间和世界度量空间之间的比例因子。...第二个是成对一致性约束，考虑到成对的内联关键点对应应该遵循类似的运动趋势，它可以进一步剔除异常值，因此，对于当前帧t和关键帧k之间的任意两对关键点匹配，它们应该满足以下成对约束： 其中，|•|是绝对运算...，|k•k|2是欧氏距离，Pi_t和Pi_k是局部坐标系中关键点对i的笛卡尔坐标，Pj_t和Pj_k是关键点对j的坐标，δ_c是小距离阈值。...D、 位姿图优化 随着雷达的移动，位姿图逐渐建立，检测到回环后，使用ICP和RANSAC作为几何约束，计算当前帧和检测到的关键帧之间的相对变换，并将其作为循环闭合约束添加到姿势图中，如果ICP收敛，则对所有关键帧执行姿势图优化...ORB-SLAM 双目方法和SuMa由于严重的动态环境，无法完成整个序列或漂移过快。因此，表I中的结果一直报告到它们失去跟踪的程度。
A、距离图像表示 使用点云的距离投影来生成图像表示，具体来说就是将每一个激光雷达点投影到球坐标系上(相机坐标系下的球坐标系)： 其中，w和h分别是距离图像的长和宽。...假设基于SLAM系统，给定了之前的N个lidar帧 和M个用齐次坐标系表示的点 ；另外，SLAM系统还可以给出当前帧和之前的N个lidar帧 之间的变换 ，因此可以将任意点从任意帧视角转到另一个任意帧视角...为了生成残差图像并将它们融合到当前范围图像中，需要进行变换和重新投影，主要分为3步： 1）首先将前序帧通过slam位姿信息补偿到当前坐标系 2）将补偿后的前序帧投影成距离图像，然后对于每一个像素i，可以计算出一个残差...使用的数据集是SemanticKITTI数据集，在序列 00-07 和 09-10 上使用超过 150 个 epoch 的特定训练超参数训练每个网络，并将序列 08 作为验证集。...由于 SLAM 的里程计历史可用，需要为每个传入帧估计位姿并仅生成一次残差图像。
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