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摘要: 单目摄像头标定与测距 一、 标定 首先要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论、算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候可以去看看。 1.单目摄像头标定 标定的目的是为了消除畸变以及得到内外参数矩阵,内参数矩阵可 阅读全文
posted @ 2020-05-17 13:48 吴建明wujianming 阅读(2617) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 多传感器融合理论 多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据,在一定的准则下加以自动分析和综合,以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。 一、多传感器融合几个概念 硬件同步、硬同步:使用同一种 阅读全文
posted @ 2020-05-17 12:55 吴建明wujianming 阅读(2878) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 中国摄像头CMOS需求潜力旺盛 CMOS是Complementary Metal Oxide Semiconductor(互补金属氧化物半导体)的缩写。它是指制造大规模集成电路芯片用的一种技术或用这种技术制造出来的芯片,是电脑主板上的一块可读写的RAM芯片。因为可读写的特性,所以在电脑主板上用来保存 阅读全文
posted @ 2020-05-17 06:53 吴建明wujianming 阅读(1161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 智能座舱技术预测 智能座舱概念 多屏联动、智能表面、自动驾驶、新材料、情感引擎正在迅速普及到中高端豪华电动车型中,智能座舱的下一个十年,更多数字化技术将会完美融入到智能座舱中,智能座舱也势会以更全新的形式呈现出来! 电动化、智能化、网联化、共享化成为汽车行业未来发展趋势,已经成为行业共识。这些趋势将 阅读全文
posted @ 2020-05-17 05:55 吴建明wujianming 阅读(727) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: FCN与U-Net语义分割算法 图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类,确定每个点的类别(如属于背景、人或车等),从而进行区域划分。目前,语义分割已经被广 阅读全文
posted @ 2020-05-16 20:09 吴建明wujianming 阅读(2515) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 单目测距算法 相似三角形 用相似三角形计算物体或者目标到相机的距离,将使用相似三角形来计算相机到一个已知的物体或者目标的距离。 假设有一个宽度为 W 的目标或者物体。然后将这个目标放在距离的相机为 D 的位置。用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度 P。 这样就得出了相机焦距的公式: F = ( 阅读全文
posted @ 2020-05-16 17:03 吴建明wujianming 阅读(3861) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 目标跟踪算法 一.互相关运算 给你一张我的正脸照(没有经过美颜处理的),你该如何在人群中找到我呢?一种最直观的方案就是:“谁长得最像就是谁”。但是对于计算机来说,如何衡量“长得像”,并不是个简单的问题。这就涉及一种基本的运算——互相关(cross-correlation)。互相关运算可以用来度量两个 阅读全文
posted @ 2020-05-16 14:01 吴建明wujianming 阅读(3472) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: MAML-Tracker: 目标跟踪分析:CVPR 2020(Oral) Tracking by Instance Detection: A Meta-Learning Approach 论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.00830 摘要 把跟踪问题看作一类特殊的目标检 阅读全文
posted @ 2020-05-16 07:43 吴建明wujianming 阅读(1779) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 深度学习模型轻量化(下) 2.4 蒸馏 2.4.1 蒸馏流程 蒸馏本质是student对teacher的拟合,从teacher中汲取养分,学到知识,不仅仅可以用到模型压缩和加速中。蒸馏常见流程如下图所示 1. 老师和学生可以是不同的网络结构,比如BERT蒸馏到BiLSTM网络。但一般相似网络结构,蒸 阅读全文
posted @ 2020-05-16 06:52 吴建明wujianming 阅读(1776) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 深度学习模型轻量化(上) 移动端模型必须满足模型尺寸小、计算复杂度低、电池耗电量低、下发更新部署灵活等条件。 模型压缩和加速是两个不同的话题,有时候压缩并不一定能带来加速的效果,有时候又是相辅相成的。压缩重点在于减少网络参数量,加速则侧重在降低计算复杂度、提升并行能力等。模型压缩和加速可以从多个角度 阅读全文
posted @ 2020-05-16 06:47 吴建明wujianming 阅读(4944) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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