在云计算领域,检测或选择A帧中的活动摄像机通常可以通过以下步骤实现:
在实际应用中,检测或选择A帧中的活动摄像机可以应用于视频监控、智能交通、安防等领域。例如,在视频监控系统中,可以通过检测活动摄像机来实现自动切换监控画面,提高监控效果和资源利用率。
腾讯云提供了一系列与视频处理相关的产品和服务,包括云点播、云直播、云剪、云转码等。这些产品可以帮助开发者实现视频解码、运动检测、目标跟踪等功能。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档:
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来,让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧!
文章:COLMAP-SLAM: A FRAMEWORK FOR VISUAL ODOMETRY
上图概括了unity如何在脚本的生命周期内对事件函数进行排序以及重复执行这些事件函数。
作者:Anqi Joyce Yang, Can Cui , Ioan Andrei Bârsan , Raquel Urtasun , Shenlong Wang
在自动驾驶、机器人、AR/VR领域,越来越多的方案开始采用多相机、多激光雷达的配置来达到多传感器融合的目的。多模态传感器标定是这些系统正常运行的前提,但是目前的多模态传感器标定方案仍然很麻烦,需要大量的人工介入,不适合部署到产线上。本文提出一种多相机、多雷达系统的外参标定方案,只需要采集一帧数据即可完成标定。我们设计并建立一种全景基础设施,相机和激光雷达只需要一帧数据就能在这个基础设施中完成定位。我们在三种不同传感器配置的设备上进行实验,验证了我们提出的方法在极大的提高效率的同时可以保证标定精度。
为贯彻落实交通强国试点工作要求,提升交通建设工程信息化管理水平,进一步强化交通建设工程管理,各地政府部门决定在全省高速公路、国省道、大型水运、地方铁路、机场工程安装视频监控系统,在建交通建设项目尚未安装视频监控系统的应当立即组织安装;已安装视频监控系统但不符合要求的,应当立即按要求完成改造。
文章:Design and Evaluation of a Generic Visual SLAM Framework for Multi-Camera Systems
文章:Vision meets mmWave Radar: 3D Object Perception Benchmark for Autonomous Driving
人工智能的战略重要性导致对视频智能分析的需求不断增加。鉴于人工智能视觉技术的巨大潜力,人们的注意力正在从传统的视频监控转移到计算机视觉的监控过程自动化。
文章:Single-Shot is Enough: Panoramic Infrastructure Based Calibration of Multiple Cameras and 3D LiDARs
选择相机却往往刻不容缓的的问题摆在机器视觉工程师面前,因此,选择相机了解以下几个方面问题:
文章:Surround-view Fisheye Camera Perception for Automated Driving: Overview, Survey & Challenges
你玩儿过“一二三木头人吗”,一群到处移动的人在听到“木头人”三个字后,纷纷像冻住一样停下来!最近,在Youtube上,也出现了这样一波“木头人挑战”,而更有趣的是,谷歌把这些视频拿回家训练成了数据集,并且完成了一个最新研究:移动的单摄像头+移动的人,就能非常好的预测出视频中人的景深。
远光灯可以大大增加标准大灯的夜间可视范围;但是,它们的眩光会给其他驾驶员造成危险。目前大多数可用的远光灯系统仍然需要手动开关控制,这可能会造成混乱和麻烦,导致远光灯的误用。
提到“生物识别技术”,大家首先想到的肯定是面部、指纹和虹膜识别等,这些对人体而言独一无二的特征成为了安全性很高的“活体密码”。然而,上述几类技术都需要在近距离情况下才能使用,同时在具有遮挡物的情况下也很难准确识别。面对这种局限性,步态识别以其难隐藏性和非接触性等特点从众多技术中脱颖而出,成为该领域的一匹“黑马”。
文章:Automatic Building and Labeling of HD Maps with Deep Learning
论文翻译:ViBe+算法(ViBe算法的改进版本) 原文地址: 《Background Subtraction: Experiments and Improvements for ViBe》 本文
EyeLoop由两个功能模块组成:引擎和可选模块。引擎执行眼动追踪,而模块执行可选任务,例如:
我从CVPR中选取已被录用的论文进行分析,了解研究的主要领域和论文题目中的常见关键词。这可以提供研究进展的一个迹象。
提出了一种基于特征的全景图像序列同时定位和建图系统,该系统是在宽基线移动建图系统中从多鱼眼相机平台获得的.首先,所开发的鱼眼镜头校准方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼镜头到等效理想帧相机的高精度校准,这保证了从鱼眼镜头图像到相应全景图像的精确转换.其次我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法.第三,实现的基于特征的SLAM由初始化、特征匹配、帧跟踪和闭环等几个特定的策略和算法组成,以克服跟踪宽基线全景图像序列的困难.我们在超过15公里轨迹的大规模彩信数据集和14000幅全景图像以及小规模公共视频数据集上进行了实验.
在停车场找到一个空位是一个棘手的问题。如果传入的流量变化很大,甚至很难管理这些批次。哪个车位在这个时刻空置?什么时候需要更多车位?驾驶员是否发现很难到达特定的位置?哪辆车停在哪里?谁把车停好了?
2019年IEEE计算机视觉与模式识别大会(CVPR)于今年6月16日至20日举行。CVPR是计算机视觉领域世界三大学术会议之一(与ICCV和ECCV并列)。今年共收到1300篇论文,录取率达到创纪录的5165篇(25.2%)。
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的下半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
2018-10-10 by Liuqingwen | Tags: Godot | Hits
现在,美国和欧洲的许多城市都在谨慎地重新开放。人们被指示要冒险冒险遵守社会疏远规则。但是人们会跟随他们吗?对于城市来说,评估这一点并采取相应的行动可能很重要。如果大多数人跟随他们,那么可以安全地打开更多的地方。但是如果有很多违规行为,则关闭它可能会更安全。这正是迈阿密海滩公园发生的事情。该公园于4月底开放,但在一周之内关闭,因为太多的人无视与戴着口罩和社交疏远相关的规定。该市通过人员监视公园并发出警告来检测到此情况。但是人工监视可能不是实际的解决方案。
人工智能技术代表着未来无限的可能性,已经在很多领域带来巨大的冲击。在足球直播这一领域,版权方需要提供更多更优质的内容以应对日益增长的多元化需求,因此急需提高运营效率的新方式。
或许此前大家对影谱科技还不是特别了解,但是随着近期备受瞩目的商汤对影谱科技的投资以及一同开拓大文娱市场等一系列活动,影谱科技逐渐走入大众的视野。影谱科技在互联网行业已耕耘数年,从开始参与的移动互联网到现在专注于To B方向的视频植入,我们致力于优化原生广告的用户体验,努力将其打造为一个良好的互联网变现方式,这也坚定了我们沿着To B方向走下去的决心,接下来将与大家分享其中的相关技术重点。
视频系统,目前已经深入消费应用的各个方面,在汽车、机器人和工业领域日益普遍。其在非消费应用中的增长主要源于HDMI标准以及更快、更高效的DSP和FPGA的出现。
在新冠疫情在全球持续蔓延的背景下,来自意大利摩德纳大学的研究者们结合计算机视觉技术以及传染病预测模型设计了一种可以实时运行的多场景人员感染风险估计系统。
很多小伙伴都不会在家里或者办公室安装网络摄像头或监视摄像头。但是有时,大家又希望能够随时随地观看视频直播。
这是涵盖Unity的可脚本化渲染管道的教程系列的第11部分。它涵盖了后处理堆栈的创建。
内容提要:高空抛物是现代社会的一大顽疾,一直以来都缺乏有效监控手段。安防公司借助人工智能技术,利用视频与图像分析,给出了监管高空抛物的解决方案。
CVPR引领计算机视觉领域的顶尖人才,每年都有很多非常令人印象深刻的论文。对CVPR中的论文进行了分析,以了解研究的主要领域和纸质标题中的常用关键词。这可以表明研究的进展。
本文是一篇关于鱼眼相机的SLAM的介绍以及开源demo体验的介绍,希望有兴趣的小伙伴能够自行体验,并积极分享相关内容。欢迎交流和讨论,联系邮箱:dianyunpcl@163.com
一个增强现实(AR)描述了用户体验,从设备的摄像头的方式,使这些元素似乎居住在现实世界中添加2D或3D元素到实时取景。ARKit结合了设备运动跟踪,摄像机场景捕捉,高级场景处理和显示便利性,简化了构建AR体验的任务。您可以使用这些技术使用iOS设备的后置摄像头或前置摄像头创建多种AR体验。
现实生活中的一些流媒体应用场景可能有一些特性,在系统中有 N 个编码器,可能并不处于同一地理位置;有 M 个解码器,可能并不处于同一地理位置,且 M > N;编码器和解码器之间通过互联网连接。在这种系统中,每个编码器在同一时刻获取到的视频帧被要求在同一时刻被解码器解码播放。体育赛事转播和教堂礼拜就是这样的例子。
学习了pyimagesearch 的《PyImageSearch Gurus course》。现在记录下代码的分析。
目前,人工智能,机器学习,深度学习,计算机视觉等已经成为新时代的风向标。这篇文章主要介绍了下面几点: 第一点,如果说你要入门计算机视觉,需要了解哪一些基础知识?
大多数摄像机不支持用作网络摄像头,因为在没有记录的情况下几分钟不活动后,电源将关闭以节省电池电量。但是,如果您的摄像机在菜单中有自动关闭 ( A.Shut Off ) 选项,则可以将其设置为关闭或从不以防止其自动关闭。如果您的摄像机没有此选项,则它不能用作网络摄像头。
· 图像 一张图片包含了:维数、高度、宽度、深度、通道数、颜色格式、数据首地址、结束地址、数据量等等。
LSP(Leeds Sports Pose Dataset) 单人人体关键点检测数据集,关键点个数为14,样本数2K,在目前的研究中作为第二数据集使用。 FLIC(Frames Labeled In Cinema) 单人人体关键点检测数据集,关键点个数为9,样本数2W,在目前的研究中作为第二数据集使用。 MPII(MPII Human Pose Dataset) 单人/多人人体关键点检测数据集,关键点个数为16,样本数25K,是单人人体关键点检测的主要数据集。 COCO 多人人体关键点检测数据集,关键点个数
标题:Stereo Plane SLAM Based on Intersecting Lines
这篇是自定义可编程管线的教程的第一部分,它创建一个基础的渲染管线资源,为后面的教程提供基础。
11月到12月,使用新出的ARkit开发了一个AR游戏,梳理下开发过程的经验,整理成文。 计划是一个系列,入门篇主要是收集的资料整合。
自动驾驶汽车的发展已经见证了硬件传感器记录感官数据的容量和准确度的发展。传感器的数量增加了,新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果。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。
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。
将激光雷达与基于相机的同步定位和建图(SLAM)相结合是提高整体精度的有效方法,尤其是在大规模室外场景下.低成本激光雷达(如Livox激光雷达)的最新发展使我们能够以更低的预算和更高的性能探索这种SLAM系统.在本文中,我们通过探索Livox激光雷达的独特特征,将Livox激光雷达应用到视觉SLAM(ORBSLAM2)中,提出了CamVox.基于Livox激光雷达的非重复特性,我们提出了一种适用于非受控场景的激光雷达-相机自动标定方法.更长的深度探测范围也有利于更有效的建图.我们在同一个数据集上评估了CamVox与VINS-mono和Loam的比较,以展示其性能.
作者:Chuang Gan、Hang Zhao、Peihao Chen、David Cox、Antonio Torralba
边缘计算绝对是当今技术领域中的一件事。自2017年以来,边缘计算产品和服务的市场规模增加了一倍以上。据统计网站Statista预测,到2015年,这一数字将激增。(请参见下面的图1)。
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