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关键词

多帧思路

一.对的输入 A、如何获取你的点云(使用什么设备,查找相应设备的介绍,设备的精度、稳定度、抗噪能力、的可视深度范围等,采用无标记点,或标记点;要考虑多帧之间的旋转角度); B、如何将你的对象从环境中分割出来 (识别分割、手动分割CC),深度学习若能做分割,并且针对特定对象的效果还行的话,再结PCL做多帧,是一个创新点(前提是提高效率); C、对的输入输出要掌握,一般程序都是一样的,复制粘贴即可 二、对的预处理(肯定至少两帧) A、是否有噪声:根噪声的类别,选择适的算法进行去除(直通滤波、条件滤波、统计滤波、双边滤波等等); B、是否需要下采样:体素栅格滤波(参的设置, ); C、是否需要剔除错误点对(一般需要剔除,提高精度。 书以及官网都可查阅); D、执行计算,并输出精配准点云对象,输出精配R和T,输出精配时间,并可视化(保存或可视化都行)。

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AKShare-指-

作者寄语 字经济作为基于新一代信息技术孕育的商业模式和经济活动,拥有强大的经济活力和增长潜力,成为全球经济发展的大趋势。 本次更新财新的财新指-,中国字经济指(Digital Economy Index,DEI)作为新经济系列指(NEI)的子指,利用网络大挖掘手段,度量了由信息技术革新驱动的字经济的增长 更新接口 "index_fi_cx" # 财新中国- 接口: index_fi_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指 - 限量: 该接口返回所有历史 输入参 名称 类型 描述 - - - 输出参 名称 类型 描述 日期 object - float64 - 变化值 float64 - 接口示例 import akshare as ak index_fi_cx_df = ak.index_fi_cx() print(index_fi_cx_df) 示例 日期

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    随便谈一谈:

    恰好想起来前几天的交流群里有人问匹配的问题,今天就以此为例,来聊一聊之间的之前的关联 我认为,之间最美的关系就是关联!通过关联,可以实现多源! 弱关联 有上面那种可以直接用来进行关联的,就有一些需要经过些许处理才能进行。比如我某天遇到的问题,它长这样: ? 像这种A-B和B-A类型的,你直接关联的话,是肯定关联不起来的! 中的ID列,有些完全一样,另外有些内容虽然一致,但顺序稍有不同。 针对这样的,如果想要实现两张表的,除了使用模糊匹配,还有更好的技术方案可以选择。 (祭出FeatureMerger,); 模板运行动图: ? 源及结果展示: Sheet1: ? Sheet2: ? 1与2后形成的Sheet: ? 后的,拥有了更多维度的属性! 至此,完成,齐活!

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    【随便聊一聊】

    问题 在时,怎么做才能保留最大的那个面的信息? ? ArcGIS方式 手动肯定是很简单就可以实现的,我就不做演示了。 我展示一下使用工具来实现这个面,并保留最大面积要素的属性怎么实现? 工具方式 首先介绍一下处理的思路:在的之前,先按面积对要素进行排序,然后对要素进行统计即可! 也ok ? FME方式 同样的功能,使用FME也能轻松实现,并且FME也可以使用多种方式来实现 首先看一下常规方式: ? 这种方式也是先使用排序,然后进行。 来看一看后的: ? 除了常规方式,还有列表方式: ? 这种方式,不再关注要素到达转换器的顺序,转而对列表进行排序,然后再来获取列表中的属性,同样能获取到正确的要素字段信息 ? 总结 要素的并、,是处理中经常会遇到的问题。很多人对处理的技术了解的比较少,遇到类似的问题只能靠手动的去并。

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    大规模异构网络

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    雷达摄像头多传感器检测

    雷达和摄像头提高车辆检测性能。

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    ,电信运营商岂能再错过?

    边际效用递增规律也表明,价值的累积和发挥要以基本的量为基础。所以,大价值的关键在于,在于不同领域、不同行业、不同组织间的跨界、交叉及知识创造、价值增值。 二 当前大的三种主要形式 大交叉的必要性及需求,市场敏锐地捕捉到了,政府也看在了眼里。而且,企业和政府均为此迅速采取了行动,进而形成了当前大的几种主要形式。 之后,再以资公司为基础,筑巢引凤,逐步引入更多的作伙伴(作同盟方),拓展大、应用规模和作空间,渐次构建起跨领域、跨行业、连接众多孤岛的大、应用、共享及价值变现平台。 与应用 与传统的交换和交易所模式下与应用割裂不同,同盟不仅要做,更重要的是要基于做应用、价值。 按照作计划,三家公司将联打通账号与会员体系,打造互联网金产品,在大、通用积分联盟等方面开展深度作。

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    将解锁物联网真正潜力

    聚焦同一性是解锁物联网真正潜力的关键通过尝试将所有点的产生从设备回到从用户身份上,企业将能够为用户个人创造出真正个性化定制的体验。 所有点都能够聚和转回用户记录,企业用此来建立唯一的1:1的用户体验。 维护统一库除了确保所有返回的点都归于用户记录之外,企业必须确保他们有足够安全的“房子”来存储这些。 一种先进的库建立在一个动态模式上,可以很容易以优化的方式地处理大量非结构化的用户。当用户确定需要此项业务时,客户被自动索引。 有了系统的整,组织,安全存储和访问客户,品牌可以给生活带来更多宏伟的愿景。 随着互联网的不断发展,包括连接设备,它可以帮助工程师了解用户身份的演变,包括支付信息,生物和社会图形。 毕竟,如果不能共同工作,那十亿智能设备的目的是什么呢?没有,物联网只是纸上谈兵。

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    新一代平台,ETL一站式处理

    ETL的应用是将企业业务系统的经过抽取、清洗、转换之后加载到仓库的一个过程。用ETL的目的是为了把企业散落在各个系统中的集中起来,统一标准化管理。 RestCloud ETL平台是基于微服务架构研发的新一代平台,是为企业提供业务系统之间的集成,以及异构源之间的传输于一体的一站式的处理平台。 RestCloud ETL平台——功能 1、全web化配置,开箱即用; 2、可实现多种异构源之间通过平台快速进行交换,快速帮助企业构建平台,同时通过叠加API服务平台即可快速落地构建一个轻量级的中台 3、平台通过可视化的拖、拉、拽即可完成集成流程的构建并实现抽取、转换、清洗、脱敏、加载等功能。 RestCloud ETL平台——适用场景 通过RestCloud ETL平台可以在多个业务系统之间实现复杂的分发以及推送、同时也支持跨集团公司的传输与共享发布,协助企业快速构建轻量级的中台等场景

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    工业物联网与大的四个重点

    在结多方实地调研以及与企业的项目作之后,我们发现,远程监控在这两年依然居于工业物联网与大案例的首位。能源效率的管理紧随其后,而资产可靠性与设备智能所带来的质量提升则位居第三。 2.重视显性因素和不显性因素的必要 五大支柱的焦点就是显性因素和不显性因素的。我们曾经关心的是产品的制造、产品的制造工艺、产品本身的质量等显性因素。考虑的因素都是可以触摸的、可直观判断的。 那么究竟是资产设备的制造者,还是用户的机器拥有,目前市场没有定论。如果我们沿用信息管理的最佳实践,认同客户拥有这些,而设备制造者的角色是配用户,以做好保管者的工作为主。 不少制造业企业的确有很多分析的经验,但主要是集中在结构性集的基础上进行描述性分析,而不是利用大实时与各种非结构化共同进行预测性和规范性分析。 正如西格玛和精益已被进持续改进措施之中,字建模,机器自学习等大工具也需要进行深化改造,进入到制造业的每一个环节,每一个细小的功能,让制造业专家来充分使用这些大工具,而不仅仅专属于科学家的专属

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    FuseSeg:用于自动驾驶领域的RGB和热成像网络

    因此,在本文中,提出了一种新的RGB和热网络FuseSeg, 来实现更好的城市场景语义分割性能。实验结果表明,我们的网络性能优于现有的网络。 通过RGB和热的信息,解决了这一问题。构建端到端的深度神经网络,以RGB图像和热图像为输入,输出像素级语义标签。 实例表明,在光照条件不满足的情况下,仅依赖RGB的网络会发生退化,FuseSeg可以解决这一问题。 本文的贡献如下: 1)提出一种新的用于城市场景语义分割的RGB-thermal网络。 利用特征提取器从后的特征图中提取特征,保持特征图的分辨率不变。在TSF的第二阶段,上行采样的特征图与来自RGB编码器的特征图连接在一起。在连接之后,特征通道的量增加了一倍。 总结: 本文提出了一种新的深度神经网络用于RGB和热。目标是在不同的光照条件下获得更好的语义分割性能,实验结果证实了该方法的优越性。进行了强化消研究,结果显示在这里是一个好处。

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    自动驾驶汽车传感器系统及多传感器算法浅析

    传感器系统示例 传感器的复杂程度有所不同,并且的类型也不一样。两个基本的传感器示例是:a)后视摄像头加上超声波测距;b)前方摄像头加上多模式前置雷达——参见图2。 这种情况是由本地传感器模块进行高级处理,并在一定程度上进行决策制定的。全分布式系统只将对象或元(描述对象特征和/或识别对象的)发回到中央ECU。 主要优势在于:充分利用不同时间与空间的多传感器资源,采用计算机技术按时间序列获得多传感器的观测,在一定准则下进行分析、综、支配和使用。 一般地,多源传感器处理过程包括六个步骤,如下图所示。 图7:多源过程 利用多个传感器所获取的关于对象和环境全面、完整信息,主要体现在算法上。因此,多传感器系统的核心问题是选择适的算法。

    2.8K81

    基于遥感影像及轨迹的地图自动化生成器

    遥感影像与车辆轨迹是不同类型的源,一方缺失的信息在另一源中可能可以被找到,因此将两种不同类型的起来,对提高地图生成的精度会有很大帮助。 然而现有工作的方式局限于简单将两个源的信息叠加起来或者求平均,无法很好地最大化利用不同源的优势,因此本文提出一个全新的模型,DeepDualMapper,旨在将遥感影像和车辆轨迹无缝衔接式的 图1 背景介绍 02 模型结构 为了遥感影像以及车辆轨迹,本文提出了DeepDaulMapper。 本文提出的方法的目标在于两种不同的源,因此设计了两个分支分别提取遥感影像以及车辆轨迹的的特征 ? ,而后将他们通过门控模块起来 ? ,最后通过精细化模块生成最终的地图。 图7 精细化模块可视化 04 总结 本文提出了一种遥感影像以及车辆轨迹自动化生成地图的方法DeepDaulMapper。

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    释放价值!腾讯Angel PowerFL荣获2021博会“领先科技成果奖”

    作为腾讯自研的第四代计算平台“腾讯大-天工”的首发产品,Angel PowerFL安全联计算平台聚焦于隐私保护计算的前沿技术领域,能够在不泄露隐私的前提下,以安全的方式实现多方协作 以金风控场景来说,某大型金服务机构基于Angel PowerFL平台,在原始不出本地的情况下,联多方源构建了一个信贷风控模型。 信贷风控模型-单侧建模与联邦建模效果对比 除此之外,在某银行的消费金业务场景下,也通过Angel PowerFL平台进行联邦学习,利用多方构建了一个风控模型。 因此,对于使用方而言,重要的是如何平衡和隐私保护之间的关系,既能通过协作实现更深层次的价值挖掘,又能充分保证隐私安全、满足规要求,提振所有者的信心——最终实现隐私的 未来,Angel PowerFL团队将继续砥砺前行,在隐私计算领域深耕细作,提升平台能力,为更多业务场景下的协作提供助力,以安全、规的方式,释放价值。 往期精选 ? ? ? ?

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    耕耘发展——2018年度科学研究院RONG教授座谈会成功举办

    2018年05月07日,以“耕耘发展”为主题的2018年度科学研究院(以下简称“院”)RONG教授座谈会于双清大厦拉开帷幕。 江瑞表示,通过智能方法、智能模型等手段来实现生物医学与科学的结,这对于发现创新的研究思路有非常积极的作用。 ? 他表示,通过收集分析人物的人脉、人格、网络活动等能够形成精准画像,这种推论型大统计为大领域的应用提供了新思路、新算法。 ? 他表示,大时代政府引入新的技术后,原有的架构、组织关系需要重新构建。此外,他表示也需要研究原有的信息系统与分析之间新的方式。 ? ‘科学领域的核心技术到底是什么’这个问题也同样值得我们思考。例如,核心的采集对于整体的科学研究就具有至关重要的作用。”

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    基于PCA各向异性扩散的SAR与光学及基于LBP的贴片分类

    SAR(VV和VH偏振)和光学被广泛用于图像,利用互补信息以获得更好的质量的图像(空间和光谱特征)以及改进后分类结果。 本文使用各向异性扩散PCA来SAR和光学并基于补丁的支持向量机分类LBP(LBP-PSVM)。使用考虑的方法,VV极化的结果比VH极化的表现更好。 分类结果表明,对于考虑的,LBP-PSVM分类器比SVM和PSVM分类器更有效。

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    弈聪软件卓建超:能级决定大技术应用能否产生更大能量

    当大已然成为一种时尚时,话题的热点已经不再是大概念和定义,而是集中在大的应用。大多企业老板已经明白什么是大,开始关心如何与业务结,提升企业盈利能力。 卓建超表示,大应用是整个产业的核心,也是企业级客户真正愿意为大业务买单的原因。新时期大公司个人分为基础服务平台、商业分析两大类。 商业分析型大公司提供了复杂的端到端服务,包括采集、清洗、分析,帮助没有分析与整能力的企业理解,认识,并让自身发挥效用。 卓建超指出,服务不同于技术服务,主要人员投入在清洗环节,服务形式更多为API接口,交付上人力投入低。这种业务模式可复制性要强于技术服务,一旦找到适的应用场景,可以迅速扩展到其他同类别客户。 经过这几年对大的探索,企业和大公司都发现,单一源价值度有限,集多渠道,实现能产生更大能量。

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    通过多模式和多中心为医疗可解释人工智能打开黑匣子

    完整标题:通过多模式和多中心为医疗可解释人工智能打开黑匣子:一个小型回顾,两个案例和其他 可解释人工智能(XAI)是机器学习的新兴研究主题,旨在揭示人工智能系统的黑箱选择是如何做出的。 大多现有AI系统的可解释性和透明度不足可能是成功实施AI工具并将其集成到常规临床实践中的罕见原因的主要原因之一。在这项研究中,我们首先调查了XAI的当前进展,尤其是其在医疗保健应用方面的进展。 然后,我们介绍了利用多模式和多中心的XAI解决方案,随后根实际临床情况在两个展示柜中进行了验证。

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    学界 | 微软研究院资深主任研究员郑宇教授:多源与时空挖掘(一)

    AI科技评论按:本文根郑宇教授在中国人工智能学会AIDL第二期人工智能前沿讲习班*机器学习前沿所作报告《多源与时空》编辑整理而来,AI科技评论在未改变原意的基础上略作了删减。 第三,真正要做城市大项目的时候,你发现绝对不是只用一种,会用到多种,而且还要把多种的知识在一起。 要多源的话,先不把各类管理好,不把它有机的索引在一起,到时候根本来不及做快速的问题,这就叫混式索引,关联起来,把不同领域在一起。 这个例子里面就是,我们先给算法一些简单规则,让算法找到一些初始的结果,让行业专家去看这些结果,用他的经验去判断这个点是否适,需要删除掉还是加一个点,这样把人的知识和机器的知识在一起,同时把科学知识跟专业行业知识在一起 只有像视频里那样,专家给出反馈,算法马上出结果,才能做到真正的吧人机智能交互和。要想获得这样的性能,刚才展现的那个城市大平台就变得必不可少。

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