(如摄像机、激光雷达和雷达测量)的融合在自动驾驶汽车的目标检测中发挥着关键作用，自动驾驶汽车的决策基于这些输入。...虽然现有的方法在良好的环境条件下利用冗余信息，但它们在不利的天气下失败，因为感知流可能被不对称地扭曲。这些罕见的边缘场景不在可用的数据集中表示，现有的融合架构也不是为处理它们而设计的。...尽管该数据集是第一个恶劣天气条件下的大型多模式数据集，具有10万标签，用于激光雷达、相机、雷达和门控近红外传感器，但由于极端天气非常罕见，它不利于训练。...为此，我们提出了一种深度融合网络，用于鲁棒融合，无需大量标注训练数据，覆盖所有非对称失真。与提议级融合不同，我们提出了一个单次模型，该模型在测量熵的驱动下自适应融合特征。...我们在广泛的验证数据集上验证了提出的方法，训练干净的数据。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有。
这节来解释一下，在异步编程中，等待多个Task的几个方法。...WaitAll & WaitAny Task.Wait(),这个是用来等待异步任务完成的一个方法，当我们有多个异步任务同时进行，需要等待所有异步任务完成或者等待某个异步任务完成的时候，就可以用WaitAll...这两个Wait都是无返回值的，也就是不会捕获到异步任务的结果，如果需要捕获异步任务的结果，可以了解一下下面这两个方法： WhenAll & WhenAny 这两个方法都有返回值，它们都返回一个...[]>,也就是会捕获到所有异步任务的结果，返回数组的数据顺序跟传入参数的顺序一致，也就是说index为0的是第一个参数的异步返回值，以此类推。...这四个方法的使用还是要看具体的情景，异步编程是个很好用但也很难用好的东西，需要不断的切身体会。 本节到此结束...
在服务端性能优化的时候，有一种方案叫 “异步写入”。...就是把本来要写入数据库的功能放到异步来做，跟异步查询转同步的区别在于，异步查询是要等结果的，而异步写入则可以不等返回结果，甚至直接把写入任务丢到一个专门的任务队列中。...在对于实时性要求并不高的业务来讲，这是一个非常值得推荐的方法，比如用户消费了一笔金额场景中，对于用户消费信息的记录以及消费带来的积分提升、会员等级提升都可以异步来实现。...日常接触最多的异步应该是日志和打点系统，几乎没有见过非异步实现的方案。...异步写入带来的另外一个问题就是 “延迟”，一般开发会给出一些延迟的参数值，但是在性能测试过程中这个值可能会非常大，甚至超出用户的可接受范围。
EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的3D...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
PID是英文Photoionization Detector的简写，意思是光离子化检测器，简称PID传感器。...该技术在工业上主要用来测量气体中VOC的含量，Volatile Organic Compouds挥发性有机化合物。什么是挥发性有机化合物呢？...PID传感器校准时采用异丁烯这种包含4个碳原子的碳氢化合物做为标准气体。它可以测量6个碳原子的物质，例如苯，但前提是其状态要是气态。目前，对于油蒸气的测量，ISO 8573第5部分推荐的是色谱分析仪。...另外，现行的ISO 8573第5部分“压缩空气 油蒸气和有机溶剂含量的测定”还是2001年的版本。行业内，仪表厂家目前常采用PID光离子化传感器进行油蒸气的测量。...对于液态和气溶胶形态的油，目前只能采取现场取样，实验室分析的方法进行定量测定，现场无法定量。定性测量，通常采用化学试剂，通过观察试剂颜色变化的情况推断油含量的大致范围。
在网上搜过发现关于keras下的模型融合框架其实很简单，奈何网上说了一大堆，这个东西官方文档上就有，自己写了个demo： # Function：基于keras框架下实现，多个独立任务分类 # Writer...最近开始研究U-net网络，其中接触到了融合层的概念，做个笔记。...上图为U-net网络，其中上采样层（绿色箭头）需要与下采样层池化层（红色箭头）层进行融合，要求每层的图片大小一致，维度依照融合的方式可以不同，融合之后输出的图片相较于没有融合层的网络，边缘处要清晰很多！...这时候就要用到keras的融合层概念（Keras中文文档https://keras.io/zh/） 文档中分别讲述了加减乘除的四中融合方式，这种方式要求两层之间shape必须一致。...上图为新版本整合之后的方法，具体使用方法一看就懂，不再赘述。 以上这篇在keras下实现多个模型的融合方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
红外光学雨量传感器通常用于测量雨水的降雨量，以下是一些应用案例：图片1. 气象监测：红外光学雨量传感器可安装在气象站点、气象卫星等设备中，监测雨水的降雨量和分布情况，从而提供气象预测和预警服务。2....农业灌溉：红外光学雨量传感器可安装在农田灌溉系统中，根据降雨量实时调整灌溉计划，避免浪费和缺水问题。3....水资源管理：红外光学雨量传感器可安装在水库、河流等水源监测点上，实现对雨水的实时监测，从而更好地管理和保护水资源。4....建筑工程：红外光学雨量传感器可用于建筑施工过程中的雨水监测，及时采取措施防止雨水对施工进度和建筑质量的影响。5....海洋监测：红外光学雨量传感器可安装在海洋监测设备中，监测海面上的降雨量，为海洋灾害预防和海上交通提供支持。
转载自：深蓝AI 分享嘉宾：林家荣 文稿整理：William 原文：基于多传感器融合的定位和建图系统 01 传感器介绍 IMU(加速度计)的测量频率高，即可以精确的测量到物体的姿态运动，对运动灵敏，同时成本低...，体积小，抗干扰能力强，基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。...03 多传感器融合(激光雷达-惯导-视觉) 3.1 首个开源的多传感器紧耦合方案(R2LIVE) 现在的激光雷达--惯导—视觉的融合还是学术界的一个非常热门的方向，很多地方的问题还解决的不是很彻底。...LIC-Fusion 是19年提出的雷达-惯导-相机的多传感器融合算法，可以有效地融合IMU测量，稀疏的视觉特征和提取的激光雷达点。...此外，还能够在三个异步传感器之间执行在线的空间和时间传感器标定，以补偿可能的标定偏差。
前两天写了一篇关于多目标排序模型的文章，有小伙伴给我留言说，多个目标好理解， 但是排序的时候怎么融合多个目标呢？ 我仔细一想，的确没有说清楚，没有相关工作经验的小伙伴可能还是有些迷糊。...所以如果我们同时预测了多个目标，也没办法在排序的时候按照多个目标排序，除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题，多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。...融合方案 融合方案本身非常简单，大家都和拍脑袋差不太多，并没有高下之分，只有效果好不好的差别。...线上预测的时候用的是pctcvr，但是训练的时候，多个目标是分开训练的，比如pctr的loss是用pctr算的，pcvr的loss是用pcvr算的。...细想会发现一个问题，我们排序的时候用的是pctr * pcvr，这是两个目标融合的结果。
虽然原则上融合所有这些传感器以实现良好的定位性能似乎是直接的，但很少有工作表明融合超过三种类型的传感器，因为它们具有不同的特性、计算量增加、异步性和校准问题。...具体而言，这项工作的主要贡献包括： • 我们设计了MINS，这是一种基于通用实时MSCKF [5] 的多传感器辅助INS 估计器，可优化有效地融合来自IMU、相机、车轮编码器、GPS 和3D LiDAR...II 相关工作 MSF-EKF [6] 是第一个将来自 IMU、相机、GPS 和压力传感器的通用相对和绝对测量相融合的在线空间外参校准。整个处理时间以几百毫秒为界。...由于传感器的异步性，GPS 测量时间与clones时间不完全匹配，因此我们使用两个边界 IMU 位姿的线性插值 [32] 来计算 GPS 测量时间的 IMU 位姿。 E....然而，由于传感器之间的异步性，我们的状态在精确的激光雷达测量时间内没有一个IMU姿态来表示测量。
在经过 YOLO 网络检测后，在线检测模块会并入来自其他传感器的数据，对车道线预测进行调整，车道线最终被并入名为“虚拟车道”的单一数据结构中。...通过融合这三种传感器的数据，实现最佳聚合性能被称为传感器融合。Apollo 使用激光雷达和雷达来检测障碍物，用于融合输出的主要算法为卡尔曼滤波。...卡尔曼滤波的算法是预测和更新步骤的无限循环，实际上有两种测量结果更新步骤，同步和异步。...同步融合同时更新来自不同传感器的测量结果，而异步融合则逐个更新所收到的传感器测量结果，传感器融合可提高感知性能，因为各传感器相辅相成，融合也可以减少跟踪误差，所以我们可以更加确信对道路上其他物体位置的预测...异步更新示意 在最近的三节课中，介绍了无人车的感知运作方式，涉及了不同的方法和传感器， 了解了主要的感知任务，包括检测、分类、跟踪和分割，这些应用中的大部分都依赖于卷积神经网络，最后我们探讨了传感器融合
为了实现多传感器数据的统一表达(Unified Representation)，以前常规的方法： 1）Lidar-To-Camera: 将激光雷达点云投影到图像上，使用2D CNN算法来完成数据处理。...融合多模态的Features，缓解不用特征之间的局部偏准(Local Misalignment)；最后添加一些特定Head来支持不同的3D场景理解。...BEVFusion优化后的BEV Pooling实现了40x的速度提升；它比Camera-Only的模型实现了6%的mIOU提升，比Lidar-Only的模型实现了13.6%的mIOU的提升。...Precomputation 相机的外参是固定的，内参也是固定的，相机的射线上采样的D个离散点的采样间隔也是已知的，因此Camera Feature点云的每个点的x和y坐标是固定的，每个点在哪个BEV...LSS的Prefix Sum可以看做是单线程的计算过程，本文直接使用Specialized GPU Kernel对多个BEV Grid独立并发计算，没有计算和存储前缀和的开销，大大加速了计算过程。
答案是：不会，这两个异步请求会同时发送，至于执行的快与慢，要看响应的数据量的大小及后台逻辑的复杂程度。...从异步请求的执行原理来看，我们知道当一个异步请求发送时，浏览器不会处于锁死、等待的状态，从一个异步请求发送到获取响应结果的期间，浏览器还可以进行其它的操作。这就意味着多个异步请求的执行时并行的。 ...kind", ""); return jsonMap; } } 点击测试按钮我们发现alert(“Ajax2”)先于alert(“Ajax1”)弹出，说明Ajax2没有等待Ajax1，异步请求是并行的...（2）Ajax1()的异步请求方法中，增加一个回调函数 ：complete : Ajax2 亲测可行 （3）当然针对这个问题而言还有很多解决办法，比如下拉列表采用同步的方式来画，而数据的回显使用异步...，或者一个异步请求把所有数据返回，然后按照逻辑顺序进行数据展示，这些就不再本文的讨论范围内了。
关于红外雨量计（光学雨量传感器）的红外光学测量技术红外雨量计是一种常用的雨量测量设备，它通过红外光学测量技术来测量雨量。红外光学测量技术是指利用光学原理和仪器对物体的红外辐射进行测量、分析和处理。...红外雨量计的测量精度较高，而且可以实现无人值守运行，可以应用于气象、水文、农业等领域。红外光学测量技术在红外雨量计中的应用主要涉及到两个方面，分别是红外传感器和数字图像处理。...在红外传感器中，利用红外辐射信号来测量雨滴的大小和数量。在数字图像处理中，通过对红外图像的分析和处理，可以得出雨滴的落下速度和轨迹，从而计算出降雨量。...图片红外传感器是红外雨量计的核心部件之一，其基本原理是利用物质在红外光谱范围内的吸收和辐射特性，来测量雨滴的大小、数量和落下的速度。...在算法处理方面，采用不同的数字算法对红外图像进行处理，从而得到更精确的降雨量计算结果。图片红外光学测量技术是红外雨量计的核心技术，通过传感器和数字图像处理技术，可以实现对降雨量的快速、准确测量。
Continuous-Time Trajectory Estimation for LiDAR-Inertial System 原文作者：Jiajun Lv 内容提要 在本文中，我们提出了一个高精度的连续时间轨迹估计框架...，专门用于SLAM应用，它能够有效地融合高频和异步传感器数据。...我们将所提出的框架应用于3D激光雷达惯性系统进行评估。该方法采用非刚性配准方法进行连续时间轨迹估计，同时消除激光雷达扫描中的运动失真。...此外，我们还提出了一种两态连续时间轨迹修正方法，以有效地解决闭环检测时计算难处理的全局优化问题。我们在几个公开可用的数据集和我们收集的数据上检查了所提出方法的准确性。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有
由于每个传感器的传感能力有限，机载故障检测具有挑战性。为了缓解这些挑战，我们提出了FINO-Net，一种基于多模态传感器融合的深度神经网络，用于检测和识别操作故障。...我们还介绍了FAILURE，一个多模式数据集，包含229个真实世界的操作数据，记录了一个Baxter机器人。我们的网络结合了RGB、深度和音频读数，有效地检测故障。...结果表明，RGB与深度和音频模式的融合显著提高了性能。在我们的新数据集上，FINO-Net的检测准确率达到了98.60%。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。...分享最新的CVPR、ECCV、ICCV、IROS等人工智能论文，关注深度学习、自动驾驶领域。 点个“在看”，让我知道你的爱
摘要 来自商用惯性、视觉和激光雷达传感器的多模态测量的多传感器融合提供了鲁棒和精确的6自由度姿态估计,在机器人学和其他领域具有巨大的潜力.在本文中,基于我们以前的工作(即LIC-Fusion),我们开发了一个基于滑动窗口滤波器的激光雷达惯性相机里程计...在我们之前的LIC-Fusion1.0工作的基础上,我们提出了一种新的平面特征跟踪算法来有效地处理激光雷达测量,然后将其最佳地集成到基于滑动窗口滤波器的多传感器融合框架中(参见图1中的系统概述).特别地...这项工作的主要贡献可归纳如下 我们开发了一种新的滑动窗口平面特征跟踪算法,允许在滑动窗口内跨多个激光雷达扫描跟踪3D环境平面特征.这种跟踪算法被最佳地集成到我们先前的紧密耦合融合框架:LIC-Fusion...真实世界的实验结果 我们进一步验证了所提出的LIC-Fusion2.0.使用我们的多传感器平台,平台由Velodyne VLP16、Xsens IMU和全局快门单目相机组成(见图4).所有传感器异步发布...结论 我们开发了一个强大和有效的滑动窗口平面特征跟踪算法来处理三维激光雷达点云测量.我们将这种跟踪算法集成到我们以前的LIC融合估计器中,从而使LIC2.0具有更好的性能.特别是,在平面特征跟踪过程中,
河北稳控科技VM系列振弦采集读数模块的振弦传感器测量流程图片如下图所示， VMXXX 的测量过程分为激励、采样、计算三个大的步骤。...在连续测量模式， 计算完成后立即重新开始一次新的测量过程，而在单次测量模式时，仅会在收到单次测量指令后才会触发指定次数的测量过程，测量完成后进入待机等待状态，等待指令。...计算： 将采集到的传感器信号进行质量评定、平差运算，计算得到传感器钢弦振动频率值。...图片传感器接入检测模块可实时检测传感器线圈的接入状态， 如前所述， 当未检测到传感器接入时， RTS 管脚输出约 10Hz 的周期电平信号（高电平 50ms， 低电平 50ms）。...传感器是否接入的判断标准是传感器线圈电阻的值，线圈电阻值保存于寄存器 S_RES 中。
// add 异步相加 function add(a, b) { return new Promise((resolve, reject) => { setTimeout(()...=> { resolve(a + b); }, 1000); }); } // 传入不定长度的数组，与 add 函数，对数组的每个值进行相加，串行相加 function...sum(arr, add) { // 因为 add 函数返回的结果为 Promise，所以这里要给一个 Promise.resolve()的初始值，如果没有返回结果则给 0 // 这里的每个...chunks.push(arr.splice(0, len)); } // console.log("chunks", chunks); // 分组之后每一组算一个异步任务开始执行...，tasks 为异步任务列表 const tasks = []; for (const chunk of chunks) { // 每一个 task 中的数组单独进行计算
02 惯性里程计 惯性里程计（IO）或惯性导航系统（INS）是一种定位方法，它使用来自IMU传感器的测量值来确定车辆/机器人相对于给定起点的位置、方向、高度和线速度。...为了解决这个问题，人们提出了不同的解决办法。下图说明了惯性导航系统的结构，在该系统中，使用航位推算法对来自IMU传感器的测量值进行整合，以估计当前的车辆的姿态。 ?...在文献中，作者提出了一种无人机定位系统，通过融合来自五个主要传感器（即雷达、摄像机、惯性测量单元、气压计和磁强计）的测量值来精确估计前进速度。所有传感器通过扩展卡尔曼滤波器以松耦合的方式进行融合。...此外，它们可以被视为最大后验（MAP）方法，其中来自内部状态传感器（例如IMU传感器）的测量值用于计算系统姿态的先验分布，而来自外部状态传感器（例如摄像机）的测量值用于构建似然分布。...基本上，VIO将单个或多个摄像头捕捉到的视觉数据与IMU传感器提供的惯性测量值进行融合，以确定车辆的位置和方向。最先进的VIO方法可以分为松耦合和紧耦合。 以上内容如有错误请留言评论，欢迎指正交流。
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