---- 新智元报道 来源：CVPR 编辑：LRS 【新智元导读】把视频变慢动作你可能会想到插帧的方法，但这种方法无法处理高速运动的物体，可能会导致模糊、过曝等问题！...在缺少额外信息的情况下，必须借助光流（optical flow）进行一阶近似（first-order approximations），但这种方法能够建模的物体运动类型比较少，从而可能导致在高度动态的场景下插帧错误的情况...当帧之间的运动是非线性的且关键帧受到运动模糊的影响时，此方法不起作用。 相比之下，论文的方法计算来自事件的光流，因此可以自然地处理模糊和非线性运动。...3、合成插值模块通过直接融合来自边界关键帧和事件序列的输入信息来估计新帧； 在给定左帧I0和右帧I1的RGB关键帧和事件序列E0的情况下，直接回归新帧。...该插值方案的优点在于处理照明变化的能力，如水反射和场景中新对象的突然出现都能有效处理。与基于warping的方法不同，它不依赖于亮度恒定性假设。
CAN节点示意图（图片来自维基百科 ） 被CAN网络连接的设备通常是传感器，驱动器和其他控制设备。 这些设备通过一个中央处理器、一个CAN控制器，和一个CAN接收器连接至总线。...CAN帧格式（图片来自维基百科） CAN总线有四种不同的帧类型，分别是数据帧、远程帧、错误帧和过载帧。...CAN帧格式各个字段解释如下： CAN帧各字段解释（表格来自维基百科） CAN总线攻击面分析 CAN总线攻击面包括远程攻击面和物理接触攻击面两个大的方面，其中远程攻击面有远程信息处理单元（TBOX，或...我们以两个不同ID的节点简单介绍以下仲裁机制生效的方式。...： Fuzz攻击示意图 针对缺少保密性和认证的缺陷，攻击者可以先嗅探CAN总线，然后对消息进行重放，通过这种方式可以实现多种针对车辆控制系统的操作： 嗅探与重放攻击示意图 节点伪造攻击也同样适用于
我们在两个数据集上评估了我们的方法，并证明我们的方法在不同的驾驶场景中产生了积极的定位结果。...例如，如果车辆里程测量值接近零，则使用第二个最新帧，否则使用最旧帧。...在姿态优化中，因子图由两部分组成，第一部分是每帧的先验姿态因子，约束其视觉对齐的先验分布，另一个是车轮里程计系数，它建立相邻帧之间的连接，以确保平滑的姿势输出，位姿图优化的总残差如等式所示： E.优化...F.跟踪丢失恢复系统 跟踪系统可能在以下三种情况下丢失： （1）车辆不在HD地图的范围内； （2） 姿势优化失败的总数超过阈值； （3） 严重遮挡的连续帧数超过阈值（例如，在语义地图元素完全不可见的交通堵塞情况下会发生这种情况...我们的视觉定位系统在这些场景中实现了稳健的结果。 图7，Kaist数据集的定性结果，左：矢量格式地标hdmap和投影结果，中间和右边是两个不同场景的投影结果 表中报告了几种数据序列的定位精度评估。
影响下行所有用户黑屏因素： （1）主播端摄像头权限：不管是移动端还是PC端去推流，在使用到摄像头都是需要权限申请，如果不赋予权限申请，会出现摄像头权限被禁用的情况，导致主播端视频数据无法采集，从而推出来的只有音频数据...（5）关键帧的问题：推流设置的关键帧3s一个片，如果2s一个片，会出现短暂的黑屏现象，原因拉取到的ts没有关键帧导致无法解析。...vlc播放器情况下可能会黑2秒，如果使用火狐可能直接跳过没有关键帧的片，自研播放器可能一直黑屏，大概率原因是播放器只判断了第一个ts里面帧的类型，后面不再进行判断，导致一直黑屏下去。...image.png （6）数据内容/格式异常也会导致解码失败：ffplay播放，是否缺少pps和sps信息，某些情况下缺少sps和pps会导致播放器解码异常。...image.png （4）缺少关键帧导致黑屏：针对此问题两种解决方案，一种是按照关键帧切割，一种是ts切片包含关键帧，切割ts时长大于关键帧间隔时间 留言讨论 产生黑屏的原因多种多样，不同的场景下遇到的黑屏原因不同
然后该批处理算法，还将为批量输出缓冲区中的每帧复制元数据信息， 因为后面需要将每帧的元数据，对应到具体的帧（元数据往往是指一些描述性数据，例如图像的宽度、高度、来源的摄像头之类的）。...既然合并器只能按照一种固定的分辨率输出，那么如果这些所有帧的分辨率是一样的，则一切都挺好。你可以可选的将所有的帧都缩放到一个用户自定义的分辨率。...以及，如果来自不同的来源的分辨率是不同的话，作为用户， 你必须指定将这些来源指定成固定的一种输出分辨率。batch算法支持NV12或者RGBA的颜色空间/颜色格式，同时没有任何颜色空间转换功能。...如果你看一下这个推理插件的内幕，那么有许多用于预处理数据的函数，比如格式转换，缩放，平均减法等，它们可以让你在应用中能有效地利用不同的加速预处理函数。...一旦运行了特定的网络模型，如果你是在做目标识别，也就是检测一个图像帧里面都有什么东西的话，则相应的BBox会被创建。
SurfaceFlinger负责将来自不同来源的frame粘合在一起（或组成），在大多数情况下，这些来源是： 屏幕上当前显示的应用程序， 导航栏，显示没有物理按钮的设备上位于屏幕底部的按钮，以及 状态栏...在这种情况下，应用程序最多需要三个显示周期才能将一帧显示在显示屏上，这是一种最坏的情况，但是可以接受。...仅当SurfaceFlinger在应用程序生成光栅化帧之后立即启动并在即将到来的VSYNC之前返回合成帧时才发生这种情况 。...如果这些组件中的每一个组件的总持续时间不超过VSYNC周期，则系统将生成平滑的显示输出，该输出遵循显示帧速率。如果其中一个实体的行为不当且执行时间更长，则结果可能是跳过一帧或多帧。...实时限制是一种可以限制此问题的机制，但它可能导致某些应用程序带宽的损失，从而导致无法解决的解决方案。 此解决方案中仍然缺少的另一件事是任务期限的概念。
以下是三种不可避免的情况： 使用常规JavaScript 或 WASM 代码对 GPU 上的视频帧进行自定义处理，在这种情况下，我们需要读回。...脚本无法直接看到内存，需要调用一个名为 copyTo 的函数来获取可以直接操作的 ArrayBuffer。在某些情况下，这个 copyTo 方法还可以处理转换。...在视频帧或音频数据对象上调用 clone 时，底层资源将被第二次引用，而不是复制，因此单个帧可以在不同的上下文中有效地使用。进行深度复制仍然是可能的。...更重要的是，如果内存是常规内存而不是 GPU ，则无法拥有视频帧或音频数据背后的内存访问权限。最后，API 进行了大量分配和释放，不必要地破坏了CPU缓存。...A：回调时间是不规则的，当渲染器在低优先级线程上运行时可能会发生这种情况 B: 音频处理负载超出了 CPU 容量。发生这种情况的原因有很多，但最终，你做得太多了，回调超时了。
比如雪碧图&文件合并||内容内嵌||域名分片 http1.0的缺点 http1.0被抱怨最多的就是连接无法复用，和head of line blocking这两个问题。...理解这两个问题有一个十分重要的前提：客户端是依据域名来向服务器建立连接，一般PC端浏览器会针对单个域名的server同时建立6～8个连接，手机端的连接数则一般控制在4～6个。...这种polling的方式稳定性并不好，需要做好数据可靠性的保证，比如重发和ack机制。 polling的response有可能会被中间代理cache住，要处理好业务数据的过期机制。...TCP 连接会随着时间进行自我「调谐」，起初会限制连接的最大速度，如果数据成功传输，会随着时间的推移提高传输的速度。这种调谐则被称为 TCP 慢启动。...ack之后才能发送后续的包，显然这种情况下延迟更高。
视频语义分割的一个主要的挑战是缺少标注数据。在大多数基准数据集中，每个视频序列（20帧）往往只有一帧是有标注的，这使得大部分监督方法都无法利用剩余的数据。...背景： 视频语义分割通过利用前后帧的语义信息，往往有着比图像分割更高的准确率，因此在机器人和自动驾驶领域有着丰富的应用。然而目前的视频语义分割主要面临两个挑战：缺少标注数据和实时性的问题。...本文模型通过在视频中无监督学习光流并且使用光流对前后帧语义分割的特征图施加约束来使得两个任务互相增益并且没有显式的特征融合，这种隐式的约束可以帮助利用数据集中的全部数据并学到更鲁棒的分割特征以提高分割准确率...对于标注帧，直接使用监督的语义分割损失来进行学习；对于不包含标注帧的情况，通过两帧的一致性约束来对模型进行约束和学习。...通过这种约束学习，标注信息可以从一帧传播到其他的未标注帧，而即使是两个未标注帧也可以通过一致性来学习。
视频语义分割的一个主要的挑战是缺少标注数据。在大多数基准数据集中，每个视频序列（20帧）往往只有一帧是有标注的，这使得大部分监督方法都无法利用剩余的数据。...背景： 视频语义分割通过利用前后帧的语义信息，往往有着比图像分割更高的准确率，因此在机器人和自动驾驶领域有着丰富的应用。然而目前的视频语义分割主要面临两个挑战：缺少标注数据和实时性的问题。...本文模型通过在视频中无监督学习光流并且使用光流对前后帧语义分割的特征图施加约束来使得两个任务互相增益并且没有显式的特征融合，这种隐式的约束可以帮助利用数据集中的全部数据并学到更鲁棒的分割特征以提高分割准确率...对于标注帧，直接使用监督的语义分割损失来进行学习；对于不包含标注帧的情况，通过两帧的一致性约束来对模型进行约束和学习。...通过这种约束学习，标注信息可以从一帧传播到其他的未标注帧，而即使是两个未标注帧也可以通过一致性来学习。 实验结果： Cityscapes数据集上的分割结果： ? CamVid数据集上的分割结果： ?
如果采用HTTP协议实现，需要通过轮询来实现，及时性很差。 性能不高：每次请求都会打开TCP连接，请求应答后连接关闭，在频繁通信的场景下，这种频繁TCP建立连接和关闭连接，很消耗性能。...如果Sec-WebSocket-Accept的值与预期值不匹配，缺少头字段或者HTTP状态码不是101，那么连接将不会被建立，也不会发送数据帧。...如果值在0-125之间，则该值大小就表示数据长度。如果值为126，则接下来的两个字节（16bit)表示的16位无符号整数即为数据长度。...如果值为127，则接下来八个字节（64bit)表示的64位无符号整数即为数据长度。 Masking key:掩码钥匙，占用0或4个字节，所有客户端发送到服务端的数据必须使用一个32位值进行掩码。...2游戏应用程序 在游戏应用程序中，客户端持续向服务器发送数据，然后服务器在不刷新用户界面的情况下将数据发送回客户端。
默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...包括df2的所有元素， 仅当其键是df2的键时才 包含df1的元素 。 “outer”：包括来自DataFrames所有元素，即使密钥不存在于其他的-缺少的元素被标记为NaN的。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...如果不是，则“ join”和“ merge”在定义方面具有非常相似的含义。 Concat 合并和连接是水平工作，串联或简称为concat，而DataFrame是按行（垂直）连接的。...因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。
结论是显而易见的，这个数据包会被再次分片，更重要的是，这种情况下，如果 IP 包被设置了“不允许分片标志”，那会发生些什么呢？ 对，数据包将被丢弃，然事收到一份ICMP不可达差错，告诉你，需要分片！...如果同时发送多个，那么对端就无法重组成一个以太网帧了，在100Mbps的带宽中（假设中间没有损耗），我们计算一下发送这一帧需要的时间： ( 65553 * 8 ) / ( 100 * 1024 * 1024...所以，我们在对网络进行分析的时候，对数据包大小的判断也是不可缺少的一个环节。 6>、发送小于最小值的包，会出现什么情况呢？...2、MTU 对 TCP 的影响： TCP 的一个数据报也不可能无限大，还是受制于 MTU，TCP 单个数据报的最大消息长度，称为 MSS TCP 在建立连接的过程中，双方会进行 MSS 协商 最理想的情况下...2、小知识： 如果 MTU 过大，在碰到路由器时会被拒绝转发，因为它不能处理过大的包。 如果太小，因为协议一定要在包(或帧)上加上包头，那实际传送的数据量就会过小，这样也划不来。
VLAN 跳跃是一种攻击类型，黑客在这种攻击中跨不同的 VLAN 发送数据包以访问通常无法访问的信息。...简单来说：在正常情况下，只能在属于同一交换机的 VLAN 之间或与该交换机相关的任何 VLAN 之间进行通信，当攻击者试图嗅探来自不同 VLAN 的流量或将数据包发送到另一个 VLAN 时，这称为 VLAN...通过发送带有修改过的 VLAN 标头的数据包，黑客可以欺骗网络认为数据包来自与实际不同的 VLAN，这允许黑客访问通常禁止访问的数据或资源。...这种攻击的工作原理是让已连接的入侵者使用与中继上的本地未标记 VLAN 相同的 VLAN 访问模式。攻击者发送一个帧，然后为受害者的 VLAN 使用 802.1Q 标记。...当设备连接到使用不同 VLAN 的两个不同网络时，会发生 VLAN 跳跃，这允许设备绕过现有的安全措施，以防止不同网络上的设备相互通信。
根据交换机的不同实现，有些交换机只能支持发到 access port 的数据帧中没有 vlan tag，而有些则支持数据帧中有vlan id tag 但是需要与端口的 vlan id 相同。...如果进来的一个数据帧带有 vlan id tag 并且与 access port 所分配的 vlan id 相同，那么它会被转发；如果不同，则会被丢弃。...所有连接到这种端口的网络设备必须是 802.1Q 协议兼容的。这种设备必须能处理 tagged frame，以及添加 tag 到其转发的 frame。 ?...(发送) Untagged 无此情况 解释： 主机只能处理标准以太帧（没打标签的），交换机内部的帧都是打了标签的。...PVID 如果 VID 与 PVID 不同，则透传；如果 VID 与 PVID 相同，则剥离 VID 1.1.4 VLAN 的不足 VLAN 使用 12-bit 的 VLAN ID，所以 VLAN
图4显示，如果不将整个视频帧保存在外部存储器中，则异步视频流无法合并。 ?...因此，如果系统有两个或多个始于视频解码器或HDMI接收器的视频路径，即使将同一晶振时钟提供给两个视频解码器或HDMI接收器，仍会有两个不同频率、不同相位的不同时钟域，因为每个器件都会基于自己的PLL产生自己的时钟...4.6、对齐误差补偿 图11所示系统中，一个视频解码器对来自各摄像机的模拟信号进行数字化处理。各视频路径的数据和时钟是独立的。...两条视频路径都连接至FIFO，后者对输入数据进行缓冲，以补偿数据对齐误差。 在输出数据时，FIFO使用来自其中一个解码器的共用时钟。...如果采取了正确的补偿措施，则FPGA模块的输出应为与第一个像素对齐的两条数据路径。然后该数据提供给FPGA后端，以生成3D格式。 ?
可视化如下图a所示，特征深度是虚线的长度。 ? ? 我们通过检查和特征点最近的三个深度点之间的距离来进一步验证关联的特征深度。这是因为堆叠来自不同时间戳的激光雷达帧可能会导致来自不同对象的深度模糊。...这种情况的图示在图3（b）中。在时间t_i处观察到的深度点以绿色表示。相机在t_j移至新位置并观测到了灰色的深度点。但是在t_i观测到的被灰色线框起来的点，由于点云堆叠在t_j时刻可能还是能看到。...所以使用来自不同对象的深度点来关联特征深度会导致估算不准确。...，如果最大距离大于2m，就不对该特征点进行数据关联。...在以下各节中，我们重点介绍提高系统鲁棒性的新策略。 1）初始值估计：通过实验发现初始值对于连续的扫描匹配有着重要的作用，尤其是在剧烈运动的情况下。在LIS系统初始化之前和之后初值的来源是不同的。
而深度学习方法比较适用于这种场景，神经网络模型可以很自然地把原始像素作为模型输入，但它的泛化性要弱一些，例如训练好的模型对于输入图像的size有要求，无法直接扩展到更高分辨率的情况，也无法利用到手绘图像的结构信息...例如遮挡或变形会破坏单个片段的形状，或者可能存在多个片段相同的片段，例如眼睛，如果单独查看每个部分则无法区分。...为了能够从对应标签和颜色标签中学习，AnT使用了两个损失函数，既可以单独使用，也可以根据标签来源取平均。...由于缺少公开可用的数据集，论文中使用了两个自用数据： 1、合成数据集（Synthetic Dataset）：为了训练AmT的分段对应标签，研究人员使用免费的3D模型在Cinema4D数据集中生成一个合成数据集...但对于视觉对应模型来说，它们并不能从3D程序的合成数据中训练。 为了解决这个问题，研究人员从17个不同的真实动画作品中收集了一个高分辨率手绘动画数据集，总共3578帧。
在同一时刻，只有一个主节点连接于总线，一个或多个子节点 (最大编号为 247 ) 连接于同一个串行总线。Modbus 通信总是由主节点发起，子节点在没 有收到来自主节点的请求时，从不会发送数据。...在这种模式， 一个 Modbus 事务处理包含 2 个报文： 一个来自主节点的请求， 一个来自子节点的应答。 每个子节点必须有唯一的地址 (1 到 247)，这样才能区别于其它节点被独立的寻址。...在后续的部分，这个时间区间被称作 t3.5。RTC报文帧如下所示： ? 整个报文帧必须以连续的字符流发送，如果两个字符之间的空闲间隔大于 1.5 个字符时间，则报文帧被认为不完整应该被接收节点丢弃。...， 报文中的每个 8 位子节以两个 ASCII 字符发送，当通信链路或者设备无法符合 RTU 模式的定时管理时使用该模式，只不过由于一个子节需要两个字符，此模式比 RTU 效率低。...报文中字符间的时间间隔可以达一秒。如果有更大的间隔，则接受设备认为发生了错误。ASCII 报文帧如下图所示： ?
强度里程计 假设有来自激光雷达的两个连续点云帧X和Y，直接估计相对位姿的一种方法是将迭代最近点（ICP）算法直接应用于计算旋转矩阵R和T： 然而，这种方法通常需要消耗大量的时间和计算资源 ，为了降低计算成本...通过边缘和平面特征，可以联合优化点到线的距离和点到平面的距离，并估计 R 和 T，然而，在一些场景中，例如长廊或洞穴环境中，我们无法提取足够的边缘特征，在这种情况下，我们将失去估计6自由度位姿的能力。...激光雷达BA：类似于视觉SLAM BA，可以使用激光雷达BA（一种非线性优化问题）来校正漂移，使用这种策略，最后k帧用于残差函数中，如果帧数大于k，则删除最旧的帧，并将最新的帧添加到滑动窗口中，如图3所示...，如果无法将其与历史描述子匹配，则没有找到此关键帧的回环，如果我们成功匹配了以前的关键帧，则可以将其放入异常值剔除程序中，以测试是否存在错误的回环，如果是正确的，则可以在姿态图中的当前因子节点和回环候选因子节点之间添加此回环约束...此外，我们分析了在使用Os0-64 LiDAR采集的相同数据上，在Intel处理器上运行不同SLAM算法的时间消耗，表I显示，我们基于强度的前端能够在15毫秒内计算里程计，我们的方法足够高效以满足10
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
