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Road-SLAM：基于道路标线车道级精度SLAM

对本文以及俯视图生成点云，及点云路标地图感兴趣的。...与此相关的内容分享有： AVP-SLAM：自动泊车系统中的语义SLAM RoadMap：面向自动驾驶的轻型语义地图视觉定位方法 LaneLoc：基于高精地图的车道线定位 其中有很多地方可以讨论交流，欢迎各位大佬赐教...，只使用没有车道元素的路段，应用中更大的分段将道路标记合并到单个簇中。...我们第一次分割的目的是排除大簇（例如，中心线和停车线）和虚线车道，以便清晰地检测显著的道路标记，初始分割过程将点分割成一个小半径，这样，大簇要素将被划分为单个路段，虚线车道将被分为若干组，使用特征的线性来检查这些初始段...与基于里程计的m地图（图11c）相比，使用所提出方法的SLAM结果如图11所示。

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基于道路标线的城市环境单目定位

其中有很多地方可以讨论交流，欢迎各位大佬赐教！同时公众号也将分享更多与此类型相关的文章,包括其引用文献，敬请期待。...，具体来说是使用倒角匹配将从图像中检测到的道路标记边界配准到轻型3D地图上，其中道路标记表示为一组稀疏点，仅通过匹配道路几何图形，我们的光度匹配算法的鲁棒性将进一步提高，此外，还考虑了车辆里程计和极线几何约束...(b） 通过优化获得的相机位姿，将点云（红点）投影到相机视图中。...该地图由地标（如道路标记）的稀疏3D点云组成，这里只匹配道路特征的几何体，而不是光度学，原因有两个，首先，该地图不包含很多关于地标的外观信息；其次，匹配几何体允许针对外观或照明变化进行鲁棒定位，在本文中提出了一种在给定地图内跟踪...如图所示，实线通常来自车道或人行横道边界，而折线通常存在于车道之间，选择地图元素子集的理由有两个，首先，它们比限速标志和转向箭头等其他元素更容易被观察到，其次，由于其独特的外观（与路沿相比）和较大的尺寸

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    用于自动泊车的鸟瞰图的边缘线的语义SLAM系统

    虽然直接处理来自多个摄像机的原始图像可以最大限度地利用原始信息，但它也需要强大的计算平台，可能不适合实时应用，作为替代方案，最近的工作还研究了使用合成鸟瞰图或周围视图图像，这可以有效地运行SLAM任务，...，用于相对姿势估计，通过记录轨迹和姿势图优化，可以导出全局边缘点云图以及占用栅格地图 里程计：根据车轮里程计的初始变换，通过语义点云配准来估计局部地图中的当前姿势，每个帧的姿态进一步累积，以生成全局地图中的车辆轨迹...如图3（a）所示，一方面，道路标记的边缘线以及物体足迹在整体上被成功检测；另一方面，此类探测器通常无法区分SLAM任务的有用边缘与周围车辆、支柱或眩光的无用和嘈杂边缘，借助于可行驶空间分割，可以删除地面上对象内部的边...A.定位地图生成 由于其机制的限制，分割模块无法完全去除噪声边缘，例如眩光边缘的某些部分，同时，当某些道路标记或停车点边缘临时位于摄影机焦点的光线方向上时，可能会错误地删除它们，因此，当前图像上提取的边缘通常是不完整和不稳定的...当车辆的平移或旋转超过预定义的阈值时，局部地图将转换为当前姿势，并且不会维护和更新局部地图范围之外的边缘。

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    RoadMap：面向自动驾驶的轻型语义地图视觉定位方法

    ，或其他低成本的传感器硬件，收集的道路数据传到云端进行数据融合，并通过数据聚合的方式提高数据精度，来完成高精地图的制作。...A.传统的视觉SLAM 视觉里程计（VO）是视觉SLAM领域的一个典型课题，在机器人应用中有着广泛的应用。常用的方法包括仅摄像机方法和视觉惯性方法。提取自然环境中的稀疏点、稀疏线、稀疏面等几何特征。...和车轮）可以在GNSS信号弱的区域提供里程计，然而，里程计长期受到累积漂移的影响，这一问题的示意图如图4所示。...A.地图解压 当最终用户收到压缩后的地图时，从等高线点解压语义地图，在俯视图图像平面中，使用相同的语义标签填充轮廓内的点，然后将每个标记的像素从图像平面恢复到世界坐标中，解码器方法能够有效地恢复语义信息...可见，本文提出的基于视觉的定位方法优于基于激光雷达的定位方法。 图10.x、y和偏航（航向）方向定位误差的概率分布图。

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    如何使用MapTool构建交互式地牢RPG 【Gaming】

    将“背景”设置为与贴图大致匹配的纹理或中性颜色。 将“地图”设置为地图图形文件。 给你的新地图一个独一无二的名字。地图名称对玩家可见，所以不要让它被破坏。...单击并拖动以将地图工具的栅格与地图的栅格对齐。 如果地图没有栅格，并且希望栅格在调整后保持可见，请转到“视图”菜单并选择“显示栅格”。...战争之雾是一个减法过程；它从100%的黑暗开始，随着玩家的进步，你可以使用雾工具栏中的“视图”菜单下的“战争迷雾”绘图工具来显示地图的新部分。...对于像探路者、地下城和龙5e这样的游戏，可见性由与光线条件匹配的光源控制。 首先，通过单击“地图”菜单，选择“视觉”，然后选择“白天”或“夜间”来激活照明。...只要你使用“下一步”按钮，回合计数器就会递增，帮助你追踪战斗持续了多少回合（当你拥有的法术或效果只持续特定回合数时，这很有帮助）。 追踪战斗顺序是有帮助的，但是追踪生命点会更好。

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    揭秘Google地图：算法再强，也需人工

    导航地图近十年已经发生了翻天覆地的变化。上世纪90年代，我们还在用纸质地图寻找目的地。而现在基本只需要服从Siri或她的谷歌竞争对手的导航指令。...转弯限制对于导航来说也很重要，但对于谷歌的捕捉算法还很难处理。因为这些标记箭头可能是被画在道路上，它们可以是不同的颜色和大小。车道标记的分析更难，因为他们并不一致。” ?...谷歌地图普通用户不可见的转弯限制信息。 路牌也是非常重要的信息。驾驶者听到的导航指示如果能匹配他们看到的，那么他们就能更好的被指引。但有时街道标志使用的拼写或缩写导致了很多麻烦。...这一人工检查团队看到的地图类似于谷歌地图的卫星地图混合视图，但带有没见过的彩色线条和符号。例如，道路根据行进方向进行了颜色编码。绿色和红色箭头指示了给定的交叉路口的可能前进方向。...工作人员可以点击屏幕一侧的按钮，拖曳、切换或关闭各种层，控制街景视图拍摄的交通标志的出现和消失。这些工作人员每天要检查数以千计来自谷歌地图用户的错误报告，并根据需要进行修复。 ? ?

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    SuMa++: 基于激光雷达的高效语义SLAM

    .这种计算的语义分割导致整个扫描的点状标记,允许我们用标记的表面构建语义丰富的地图.这种语义图使我们能够可靠地过滤移动对象,但也通过语义约束改善投影扫描匹配.我们对极少数静态结构和大量移动车辆的KITTI...实验评估 我们使用来自KITTI的数据评估我们的方法,其中我们使用由Velodyne HDL-64E S2以10Hz的速率记录生成的提供的点云.为了评估里程计的性能,数据集建议计算在不同位姿之间的不同距离上平均的平移和旋转的相对误差...语义分割的RangeNet++是使用逐点注释[1]使用KITTI里程计基准的所有训练序列进行训练的，这些标记可用于训练目的。这包括序列00至10，但序列08除外，该序列未进行验证。...,如交通标志或电线杆.建筑角或其他更有特色的特征不可用于指导注册过程.在这种情况下,在不断移动的异常值上的错误对应(如交通堵塞中的汽车)通常会导致错误估计的姿态变化,因此生成的地图不一致. ?...,相反,我们生成一致的地图,如突出显示的交通标志.在这个例子中,我们还绘制了SuMa和SuMa++的里程计结果的相对平移误差.圆点代表每个时间戳中的相对平移误差,曲线是给定圆点的多项式拟合结果.它表明SuMa

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    基于激光雷达的路沿检测用于自动驾驶的真值标注

    执行标注生成后处理以获得可能加载到标记工具中的标注文件 A. 点云到BEV 为了检测路沿，可以使用两种类型的输入表示：LiDAR点云的3D表示或BEV（俯视图）投影。...在这一点上，我们首先将不同的路沿检测分组，以便在后续阶段可以分开操作，例如，在标注工具中有效地加载它们或删除那些对应于虚假检测的部分。为了进行这种分离，我们使用DBSCAN算法执行聚类阶段。...这个算法适用于数据中具有相似密度的簇，因此在其应用之前，我们执行了体素子采样过程，平衡了簇的密度，这也有助于后续的插值步骤。为了获得最终的折线路沿表示，我们使用骨架化算法。...重建和随后的后处理步骤的表示（直到获得简化的点云）可见于图3。 标注文件。在这一步中，路沿以符合ASAM OpenLabel标准的文件中的折线形式存储。 图3。后处理流程。...为了简化标注过程，标注者被要求使用着色了z轴梯度的俯视图，以突出路沿高度上的不连续性。 图5。标注工具中的路沿标注示例，显示地图的四个视点。三条路沿石的地面实况标注为彩色多段线。

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    28个数据可视化图表的总结和介绍

    Contour Plot 2D等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。它可以方便地找到两个数值变量的密度。例如下面的图表显示了每个阴影区域中有多少个数据点。...地图是地理空间可视化的主要焦点。它们的范围从描绘街道、城镇、公园或分区到显示一个国家、大陆或整个星球的边界。它们充当额外数据的容器。...生成地图标记 在交互式地图中，标记对于指定位置非常重要。folium.Marker可以在给定位置创建一个标记。...在数据点密集地图上工作时，使用标记簇可以以避免许多附近标记相互重叠造成的混乱的情况。...Folium 提供了一种设置标记簇的简单方法，将它们添加到 folium.plugins.MarkerCluster 实例。

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    28个数据可视化图表的总结和介绍

    Contour Plot 2D等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。它可以方便的找到两个数值变量的密度。例如下面的图表显示了每个阴影区域中有多少个数据点。...地图是地理空间可视化的主要焦点。它们的范围从描绘街道、城镇、公园或分区到显示一个国家、大陆或整个星球的边界。它们充当额外数据的容器。...其中“LATITUDE”和“LONGITUDE”将用于确定医院在地图上的位置，而其他列如STATE、TYPE和STATUS用于过滤，最后ADDRESS和POPULATION用作自定义地图上的标记的元数据...生成地图标记 在交互式地图中，标记对于指定位置非常重要。...在数据点密集地图上工作时，使用标记簇可以以避免许多附近标记相互重叠造成的混乱的情况。

    2.5K40

    LineMarkNet:库位线检测方法

    然后，我们开发了一个深度网络（LineMarkNet），用于从全景摄像头中检测线段标记，通过预校准的单应性矩阵，将四个独立摄像头的上下文融合到统一的鸟瞰视图（BEV）空间中，具体地说融合了全景视图特征和...因此，为了减少噪音，我们通过一个新颖的滤波后端来完善LineMarkNet的初始输出，滤波后端的思想是通过强化多视图和时间一致性来强化线段标记的多视图和时间一致性，使线段标记在多个鱼眼摄像头和相邻帧之间保持一致...如图4所示，环视相机系统由四个鱼眼相机组成，具有大视场，使得长线段标志在四幅图像中完全可见。 图4 四个环视摄像头的示意图以及从四个环视摄像头图像合成的BEV图像的示例。...为了训练我们的系统，我们对数据集进行了两种类型的标注 - 即静止车辆的边界框（如图8所示）和BEV空间中线地标的像素级标签地图（如图9所示）。...资源 自动驾驶及定位相关分享 【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法 自动驾驶中基于光流的运动物体检测 基于语义分割的相机外参标定 综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

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    google maps api_js调用谷歌浏览器接口

    将地图视图切换到指定的中心点,也可以同时设置可选的地图缩放等级和地图类型.地图类型必须已经添加到地图....returnToSavedPosition()返回到上一次通过savePosition()保存的地图视图....13.setImage(url) none 请求将 url 指定的图像设置为此标记的前景图。注：不调整打印图像和阴影图像。因此，此方法主要是为了达到高亮显示或变暗显示效果，而不是彻底改变标记的外观。...（自 2.75 开始） 15.hide() none 假如当前标记可见，则隐藏标记。注：假如当前标记可见，则此函数会触发 GMarker.visibilitychanged 事件。...（自 2.77 开始） 16.show() none 假如当前标记不可见，则显示标记。注：假如当前标记不可见，则此函数会触发 GMarker.visibilitychanged 事件。

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    LaneLoc：基于高精地图的车道线定位

    本文为之前分享的Road-Map中对俯视图生成点云，及点云路标地图的建图和定位。...与此相关的内容分享有： AVP-SLAM：自动泊车系统中的语义SLAM RoadMap：面向自动驾驶的轻型语义地图视觉定位方法 其中有很多地方可以讨论交流，欢迎各位大佬赐教！...主要内容 A 建图 通常商用导航地图或开放式街道地图中，将道路表示为具有附加属性的连接线，但是，不会对精确的道路几何图形进行编码，因此，这里我们生成自己的地图，其中包含道路上所有可见的车道标记物和路沿，...为了获得最佳效果，地图完全自动生成，由于道路标记具有良好的可见性，因此无需进一步手动标记（图12）。...，提出了一种使用高精度地图（包括可见车道线和路沿）进行精确和鲁棒定位的新方法，众所周知的道路标记和路沿检测器用于在线检测车辆中的标记和路沿，并将其与地图匹配，定位系统仅使用立体双目系统和车辆的IMU数据

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    如何利用机器学习和分布式计算来对用户事件进行聚类

    这个算法可以通过两个参数进行调试: ε，用来确定离给定的点多远来搜索；和minPoints，即为了类簇扩展，决定一个给定的点的邻域附近最少有多少点。...在spark里面使用pairRDDs 在大多数实际应用中，机器学习系统必须处理数以百万计的用户和数十亿的事件。...一旦定位数据被聚类完毕，它可以进一步概括总结，比如确定每个类簇的边界框或轮廓 图2显示了从一个使用Gowalla（用户在特定地点签到分享他们的位置的社交网站）的匿名用户的定位数据中提取的一个示例类簇。...图2：从用户的佛罗里达开普科勒尔区域的Gowalla数据集中提取聚类的例子。注意点集合的密度与聚类正确匹配，异常值标记为孤立的黑点。图片来自Natalino Busa。...地图重叠:OpenStreet地图。 进一步增强地理定位数据分析 这一分析是围绕地理坐标进行的，但可以很容易地扩展到其他事件属性上，如签到时间、场地类型(餐厅、体育馆、博物馆)或用户的状态。

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    机器学习实践：用 Spark 和 DBSCAN 对地理定位数据进行聚类

    这个算法可以通过两个参数进行调试：ε（用来确定离给定的点多远来搜索）和 minPoints（为了类簇扩展，决定一个给定的点的邻域附近最少有多少点）。...在Spark里使用PairRDDs 在大多数实际应用中，机器学习系统必须处理数以百万计的用户和数十亿的事件。...一旦定位数据被聚类完毕，它可以进一步概括总结，比如确定每个类簇的边界框或轮廓 图2显示了从一个使用Gowalla（用户在特定地点签到分享他们的位置的社交网站）的匿名用户的定位数据中提取的一个示例类簇。...图2：从用户的佛罗里达开普科勒尔区域的Gowalla数据集中提取聚类的例子。注意点集合的密度与聚类正确匹配，异常值标记为孤立的黑点。图片来自Natalino Busa。...地图重叠:OpenStreet地图。 进一步增强地理定位数据分析 这一分析是围绕地理坐标进行的，但可以很容易地扩展到其他事件属性上，如签到时间、场地类型(餐厅、体育馆、博物馆)或用户的状态。

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    LESS-Map：用于长期定位轻量级和逐渐演进的语义地图方案

    摘要 精确且长期稳定的定位对于停车场内的行车任务，如自动驾驶或自动代客泊车等，至关重要。现有方法依赖于固定且内存效率低下的地图，缺乏强大的数据关联方法，不适用于精确的定位或长期地图维护。...语义分割和点云生成 使用一个强大的分割网络[23]来有效地从原始鱼眼图像中检测地面、车道线和道路标记。经过语义分割，我们将鱼眼图像转化为车辆坐标系内的语义点云。...随后，对于每个线簇，我们计算其方向和中心点以获得6自由度线系数。此外，还获得了每个线簇的一组端点。提取的线特征如图4(d)所示。我们使用线簇中所有点的平均置信度测量来表示线的置信度。 图4....我们的地面语义特征参数化过程。(a) 点云中的不同轮廓。(b) 轮廓点的轮廓法线向量（绿线）。(c) 由区域生长算法获得的线簇。(d) 从线簇云中提取的线特征。...在定位过程中，除了使用之前的地图进行引导，所提出的算法还可以适应环境可能发生变化或车辆进入以前地图未覆盖的区域的情况。

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    【生信文献200篇】10 单细胞转录组探索小鼠肝脏发育

    (a)用smFISH测定区带标记(LM)基因的空间位置(b)scRNA-seq提供数以千计的小鼠肝细胞的转录组 (c)空间位置用于推断每个细胞中心坐标 (d)这些坐标被用来重建所有肝脏基因的空间分带轮廓...重建了中心周围基因 Oat (紫色)和中心周围祖细胞标记Axin2(红色)、门脉周围尿素循环酶基因Arg1(绿色)和门脉周围祖细胞标记Sox9(蓝色)的区带图谱。 ?...重要的是，约三分之二的带区基因（3496个基因中的2314个）都不是Wnt，低氧，Ras信号传导或垂体激素的预测靶标，这表明它们的带区受到这些因素的组合调控或其他尚待进一步研究的因素的影响 ?...186条KEGG途径中有25个富含分区基因。氧化磷酸化途径在氧浓度较高的门静脉周围层表达较高，构成补体和凝血级联途径的分泌蛋白也较高。...然后，将细胞与一组探针杂交，该探针由多个短的荧光标记的DNA寡核苷酸组成，它们平铺了mRNA的长度。 ?

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    白话AI

    回到上面提到过的识别猫图片的任务，需要做的是，首先针对这个任务我们选择一个最合适的模型；然后给这个系统导入许多已标识的图片（有猫的图片自带标记1，没有猫的图片自带标记0）；在一遍又一遍地导入不同图片的过程中...最后结果就是当它学习好的时候，我们导入未标识的图像，这个训练“出师”的软件就可以根据之前学习得到的模型参数直接识别出图像里有没有或者是不是猫咪了。...这样，当一个新的样本出现的时候，就算在机器的数据库里没有出现过，还是可以被识别出来（如文章开始部分的猫图片的例子也是典型的监督机器学习算法）。 这类算法是对给定样本集上的模式进行预测和搜索的算法。...稍微学术点再解释一下，这类机器学习就是将数据安排成组簇，并对各组簇的结构进行描述，使复杂的数据看起来简单而有组织，以便于分析利用。...这也就是为什么大数据这个概念总是会与人工智能、机器学习一起出现的原因了，因为没有大数据作为基础，就没有办法训练机器，也就没有智能一说了。

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    MySQL 8.0 MVCC 源码解析

    的UNDO LOG*/ trx_id_t m_low_limit_no; ​ /** 标记视图是否被关闭*/ bool m_closed; ​ // 省略... }; 增加隐藏字段 为了实现...视图可见性判断：SQL 查询走聚簇索引 有了这个 ReadView，这样在访问某条记录时，只需要按照下边的步骤判断记录的某个版本是否可见： 如果被访问版本的 trx_id 与 ReadView 中的 ...当我们在进行判断时，会检查下 delete_flag 是否被标记，如果是，则会根据情况进行处理：1）如果索引是聚簇索引，并且具有唯一特性（主键、唯一索引等），则返回 DB_RECORD_NOT_FOUND...视图可见性判断：SQL 查询走普通（二级）索引 面试必问的 MySQL，你懂了吗？ 只分析了走聚簇索引的情况，本文简单的介绍下走普通（二级）索引的情况。...源码分析 普通（非聚簇）索引的视图可见性判断在方法：lock_sec_rec_cons_read_sees，调用链如下： row_search_mvcc -> lock_sec_rec_cons_read_sees

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