多目标跟踪（MOT）是计算机视觉领域的一项重要技术，在移动机器人、自动驾驶（Sun等人，2020）和体育分析（Zhao等人，2023）等应用中发挥着重要作用。随着目标检测的最新进展，基于检测的跟踪方法已成为最受欢迎的范式。这些方法通常包括两个子任务：在每一帧中检测物体；以及跨多个帧关联这些物体。基于检测范式的核心是数据关联，这严重依赖于利用物体外观和运动信息以提高准确性。尽管采用检测以获得语义优势有其好处，但这种依赖在物体外观相似且物体遮挡频繁发生的复杂场景中提出了重大挑战。
这个飞驰的小球看起来是不是特有灵性呢？没错，它就是用原生JS实现的。 接下来，就让我们深入细节，体会其中的奥秘。相信这个实现的过程，会比动画本身更加精彩!
机器之心专栏 作者：David Held、Ben Eisner、Harry Zhang 卡内基梅隆大学机器人学院 （CMU Robotics Institute) 推出物体轨迹预测（FlowBot 3D）算法，可以使机器人去操纵日常家具。该算法泛化性极强，只需一个神经网络模型便能泛化到各种家具物品。 人们在日常生活中接触到的大部分家具都是“关节物品” （articulated objects），比如带有拉出式导轨的抽屉、带有垂直旋转轴的门、带有水平旋转轴的烤箱，因为这些物体的主要零件都是由各种各样的关节连
基于运动的多目标跟踪（MOT）方法利用运动预测器提取时空模式，并估计未来帧中的物体运动，以便后续的物体关联。原始的卡尔曼滤波器广泛用作运动预测器，它假设预测和滤波阶段分别具有常速和高斯分布的噪声，分别对应于。常速假设物体速度和方向在短期内保持一致，高斯分布假设估计和检测中的误差方差保持恒定。虽然这些假设通过简化数学建模使卡尔曼滤波器具有高效性，但它们仅适用于特定场景，即物体位移保持线性或始终较小。由于忽略了具有非线性运动和遮挡的场景，卡尔曼滤波器在复杂情况下错误地估算物体位置。
由于机器人操作需要机器人与各种目标进行交互，因此低级动作预测的鲁棒性和可解释性对于操作的可靠性变得至关重要。尽管某些方法展示了令人印象深刻的性能，但它们通常将低级操作预测视为黑箱预测问题，并将人类固有的常识推理能力视为内在能力，从而限制了它们操纵广泛类别目标的能力。
据说，当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候，你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩，TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像，只需要浏览器和摄像头，你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了！
在Mozilla，我们一直在努力研究新一代AV1视频编解码器。AV1可比HEVC（H.265）和Google VP9提高25％的编码效率，并由AOM开放媒体联盟（ Mozilla & ATEME都是是其一部分）开发。
视频相关的技术，特别是视频压缩，因其专业性，深入开发的门槛较高。具体到视频实时通信场景，视频压缩技术面临更严峻的挑战，因为实时通信场景下，对时延要求非常高，对设备适配的要求也非常高，对带宽适应的要求也非常高，开发一款满足实时通信要求的编解码器，难度也很高。之前的文章中，我们已经在《深入浅出理解视频编解码技术》一文中简要介绍了视频编解码基本框架，今天我们将深入剖析其中的预测模块，便于大家更好地理解视频编解码技术。
行人遵循不同的轨迹避开障碍物并接纳其他行人。在这样的场景中任何自动驾驶汽车都应该能够预见行人的未来位置，并相应地调整行进路线避免碰撞。轨迹预测的问题可以看作是序列生成任务，感兴趣的是基于过去的位置来预测未来轨迹。这里提出了一种LSTM模型，即题目所说的，来学习人类的一般运动并预测其未来的轨迹。这是当时手工函数（例如social force模型）的传统方法不同的。
我们在前文《视频编码（1）》中探讨了 H.264 视频编码的基本概念、编码工具、编码流程及码流结构等基础知识，接下来我们来继续探讨在 H.264 基础上迭代而生的 H.265 有哪些改进，看看它是如何在同样的画面质量下将编码码率降下来的。本文内容包括如下章节：
大家好，我是韩敬宁，来自WebM Codec团队。今天非常高兴有机会能向大家介绍一下我们近期的关于VP9编码器优化的工作。VP9是在2013年release，从2013年底开始逐渐被包括YouTube在内的多家video service provider采纳成为编码内核。从2013年到2016年前后，我们的团队一直在做的就是不断优化VP9编码器。优化的目标主要是：首先，提高其核心压缩性能也就是在PSNR和SSIM这些客观Metric条件下的编码。还有一个方向是在同样的压缩性能条件下，我们会降低编码器的复杂度，让编码器跑得更快。
自从快速眼动睡眠(REM)被发现以来，这一睡眠阶段的眼动特征一直难以捉摸。它们是揭示了梦境虚拟环境中的注视转移，还是仅仅反映了随机的脑干活动?我们利用了小鼠丘脑的头部方向(HD)系统，这是一个神经元群
自动驾驶技术自诞生以来，一直被寄予厚望。每当人们期待的时刻即将来临，却总是不断听到"还需要再等个十年"的声音。这一领域的进展似乎一直在“跳票”，令人不禁思考：问题究竟出在哪里？
选自arXiv 作者：Xiaodan Liang、Lisa Lee、Wei Dai、Eric P. Xing 机器之心编译 对于自动驾驶系统而言，准确预测驾驶场景的未来情况对于驾驶安全而言至关重要。卡内基梅隆大学和 Petuum 的一项研究试图通过对偶对抗学习机制来解决这一问题，他们提出的对偶运动生成对抗网络在合成逼真的视频未来帧和流上都取得了很好的表现。机器之心对该研究的论文进行了编译介绍。 尽管用于监督学习的深度学习架构取得了很大的进展，但用于通用和可扩展的视觉任务的无监督视频表征学习仍然很大程度上仍未
原文 https://bitmovin.com/compression-standards-vvc-2020/
自适应比特率（ABR）算法在流媒体中被用来根据观众的网络条件实时调整视频或音频流的质量。ABR 流媒体的目标是通过根据观众可用带宽调整流的比特率，提供流畅的播放体验。
H.264 帧间预测是利用已编码视频帧/场和基于块的运动补偿的预测模式。与以往标准帧间预测的区别在于块尺寸范围更广（从16×16 到4×4）、亚像素运动矢量的使用（亮度采用1/4 像素精度MV）及多参考帧的运用等等。
2022年3月22日凌晨，《PNAS》在线发表了题为《后顶叶皮层在动态感觉运动控制中预测即将到来的运动》的研究论文，该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）、上海脑科学与类脑研究中心、崔翯研究组完成。该研究设计了动态环境中的手动拦截行为范式并结合在清醒猴上的在体胞外电生理记录，发现后顶叶的7a区编码了将来手动运动方向的信息。该研究中采用的新颖行为范式，为将来动态感觉运动控制神经编码的研究提供了重要基础。
JEM简介 FVC/H.266编解码器采用的参考软件为JEM(Joint Exploration Model)，JEM是在HEVC参考软件HM(HEVC Test Model)的基础上发
大家好，我是来自北京大学的范逵，本次分享的主题是AVS3关键技术介绍、性能和复杂度分析。
自动驾驶汽车先使用感知模块了解其环境，并通过定位模块了解其在环境中的位置，然后使用规划模块进行决策并生成轨迹。
本文引用了“拍乐云Pano”的“深入浅出理解视频编解码技术”和“揭秘视频千倍压缩背后的技术原理之本文引用了“拍乐云Pano”的“深入浅出理解视频编解码技术”和“揭秘视频千倍压缩背后的技术原理之预测技术”文章部分内容，感谢原作者的分享。
Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking
从 20 世纪 90 年代以来，数字音视频编解码技术迅速发展，一直是国内外研究的热点领域。随着5G的成熟和广泛商用，带宽已经越来越高，传输音视频变得更加容易。视频直播、视频聊天，已经完全融入了每个人的生活。
本推送介绍另一种特征跟踪方法，来自论文：”EKLT: Asynchronous Photometric Feature Tracking Using Events andFrames”。从基本思路上来说，也是对模板进行跟踪，但与事件相机特征跟踪-概率数据关联法不同在于，在跟踪时采用的是优化思想，优化运动参数，从而实现跟踪。
本篇来自ICIP2020，演讲者是来自RWTH Aachen University的Mathias Wien和来自Fraunhofer Gesellschaft的Benjamin Bross，演讲主题是VVC的算法和规范。
你是否曾经想过用花哨的、闪闪发光的粒子动画分吸引你网站用户的注意力，而同时又在后台加载一些数据呢？幸运的是，没有必要用诸如 Three.js 之类的 3D 库进行非常深入的图形编程。相反，你需要的是 CSS 和 JavaScript 的一些基本知识以及轻便的动画库（例如 anime.js）。最后我们应该得到以下结果：
近日，Meta Connect 大会上「有腿」的虚拟世界人物形象引起机器学习和VR社区的高度关注。人们意识到，在构建元宇宙的美好愿景中，虚拟形象的生动逼真是非常重要的。
频编解码技术有两套标准，国际电联(ITU-T)的标准H.261、H.263、H.263+等；还有ISO 的MPEG标准Mpeg1、Mpeg2、Mpeg4等等。H.264/AVC是两大组织集合H.263+和Mpeg4的优点联合推出的最新标准，最具价值的部分无疑是更高的数据压缩比。在同等的图像质量条件下，H.264的数据压缩比能比H.263高2倍，比MPEG-4高1.5倍。
今天大师兄给大家分享一款功能非常强大的javascript视觉差特效引擎插件：Parallax.js。
在自动驾驶领域，基于激光雷达 (LiDAR) 的3D物体检测和运动行为预测是一种普遍的方案。目前绝大部分关于激光雷达的物体检测算法都是基于单帧的。激光雷达的多帧时序数据，提供了对于检测物体的多视角观测 (multiple views)，历史记忆 (history memory)，安全冗余 (redundant safty)，以及运动特征 (motion kinematics) 等丰富的信息；可用来帮助提高检测速度和精度，并且增加检测结果的可靠性。对于感知的下游模块，例如追踪和预测，时序信息则更为重要。
一些有WebGL体验的页面，浏览者有种在一个带有材质的隧道中穿梭的感受。这有赖于Three.js以及由fornasetti.com带来的灵感。
我们可以做个减法，我们简单地用 0 号帧减去 1 号帧，得到残差，这样我们就只需要对残差进行编码。
作为计算机视觉三大顶会之一，备受瞩目的ECCV 2020（欧洲计算机视觉国际会议）最近公布了所有奖项。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/154442.html原文链接：https://javaforall.cn
本游戏有五种技能粒子，分别是 "护盾"，"重力场"，"时间变慢"，"使敌人变小"，"增加生命"。Player粒子吃了技能粒子后就能表现各种特殊效果。 碰撞检测 游戏中Player粒子可能会撞击到Enemy粒子，也可能吃到Skill粒子。我们怎么来判断呢？画布中两个粒子的碰撞检测其实很简单，如果是圆形粒子，只需要判断两个粒子圆心的距离是否小于两个圆半径之和就行了。 //index.js function collision(enemy, player) { const disX = player.x
转向行为(steering behaviors)这一术语，指的是一系列使对象行动起来像似长有智商的算法。这些行为都归于人工智能或人工生命一类，是让对象呈现出拥有生命一般，对如何移动到目的地、捕捉或逃避其它对象、避开障碍物、寻求路径等做出因地适宜的决定。 介绍行为，了解行为，展示一个实现这些行为的框架。一些行为根据复杂度不同，实现起来有多种不同方式。所有行为都不存在一个标准或者正确的做法，实现上给出的也是很简单的样式。换句话说，仅从介绍和展示的角度去考虑实现。要是用于产品开发的话，提供的代码需要根据要求做大量
体育训练一直是追求优秀运动表现的关键。随着机器学习技术的迅速发展，它在体育训练中的应用为教练员和运动员提供了新的工具，以更科学、更精准地制定训练计划、优化表现，甚至预防运动损伤。本项目旨在深入探讨机器学习在体育训练中的应用，结合实例详细介绍部署过程，同时展望未来发展方向。
【GiantPandaCV导语】本文针对3D多目标跟踪任务，介绍了一下近年基于3d lidar目标检测（如pointpillars）模型的3d mot的算法进展。因为当前3d目标检测的论文和介绍较多，但对自动驾驶和机器人领域而言，后处理和跟踪部分尤为重要，这里就赏析一下近年的发展。
做为图像/视频编码领域的顶级会议之一，第33届图像编码研讨会（PCS，Picture Coding Symposium）于2018年6月24号至6月27号在加州旧金山召开。本次会议旨在为视觉压缩领域提供一些突破性的先进技术以及提供高水平的学术报告。在会上，JVET的两位联合主席Jens-Rainer Ohm和Gary J. Sullivan做了关于下一代视频编码标准VVC的主题报告，介绍了上一轮提案征集结束后的测试结果、当前VVC测试软件的情况以及后续的工作计划。
Nvidia是比较早做端到端控制车辆工作的公司，其方法训练CNN模型完成从单个前向摄像头的图像像素到车辆控制的映射。 其系统自动学习一些处理步骤的内部表示，比如只用转向角作为训练信号去检测道路特征。
理解各种交通参与者的运动对于自动驾驶汽车在动态环境中安全运行至关重要。运动信息对于各种车载模块非常关键，涉及检测、跟踪、预测、规划等多个任务。自动驾驶汽车通常配有多个传感器，其中最常用的是激光雷达（LiDAR）。因此，如何从点云中表征和提取运动信息是自动驾驶研究中一个基础的问题。
每个游戏都会包含场景和角色。要实现一个游戏角色，就要清楚角色在场景中的位置，以及它的运动规律，并能通过数学表达式表现出来。 场景坐标 canvas 2d的场景坐标系采用平面笛卡尔坐标系统，左上角为原点(0,0)，向右为x轴正方向，向下为y轴正方向，坐标系统的1个单位相当于屏幕的1个像素。这对我们进行角色定位至关重要。 Enemy粒子 游戏中的敌人为无数的红色粒子，往同一个方向做匀速运动，每个粒子具有不同的大小。 入口处通过一个循环来创建Enemy粒子，随机生成粒子的位置x, y。并保证每个粒子都位于上图坐标
运动预测(Motion Prediction)模块主要解决自动驾驶车辆与周围环境中的其它运动物体(车辆、行人等)的协同交互问题。该模块对感知模块所检测到的运动物体进行未来一段时间内行为意图的预测，并将预测的结果转化为时间维度和空间维度的轨迹。以这些障碍车、行人、非机动车等运动物体的预测轨迹作为输入，自动驾驶车辆可以做出更加合理的驾驶决策，规划出更加合理、安全的车辆运动行为。
作者简介：Yann，2017年加入美团无人配送部，目前在PNC组负责障碍物预测工作。
从EEG中准确解码出特定大脑活动是BCI技术中的关键步骤，最常用的手段就是深度神经网络。但是以往的深度神经网络往往都对大脑运动任务进行粗略分类，难以从神经生理学的高度解码EEG中精细的活动特征。今年1月份，Neeles和 Konstantinos团队发表在《Nature》子刊《Scientific reports》上的一篇报道提出了一个可以在神经生理学高度解释的三维卷积神经网络(3D-CNN)，该网络能够捕获运动过程中EEG特征的时空特性，保留了大脑诱发活动中至关重要的时间成分。且在测试其对相似运动模式的分类时，准确率达到了80%以上。相比现在的2D-CNN，3D-CNN的这一改进使得网络分类决策过程和大脑活动的神经生理学吻合度更高，这对复杂大脑活动的实时分类是一个重大进步。
原文链接：https://bitmovin.com/cool-new-video-tools-five-encoding-advancements-coming-av1/
Deep kinematic inference affords efficient and scalable control of bodily movements
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