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最新推荐文章于 2025-07-15 19:19:47 发布
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#导航 #摄像头

博客主要围绕摄像头和SPS、PPS展开。涉及摄像头编码相关内容，还介绍了在H264中获取SPS与PPS的相关信息，忽略了网站制作等无关内容。
水下视觉挑战：模糊图像增强与目标识别
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-23 17万+
水下视觉挑战：模糊图像增强与目标识别​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，水下视觉技术在海洋科学研究、资源勘探、海洋工程、军事侦察、生态保护等领域具有广泛应用。然而，水下环境的复杂性给视觉系统带来了诸多挑战。水体对光的吸收和散射作用导致图像对比度降低、颜色失真，悬浮颗粒进一步加剧了图像模糊，这些因素严重影响了目标识别的准确性。本文将深入探讨水下视觉中的关键问题 —— 模糊图像增强与目标识别，详细介绍相关理论、方法及实践案例。
图像匹配导航定位技术 第 10 章
tmiger的博客
05-09 928
SAR 与可见光图像由不同传感器拍摄而成，属于异源图像。异源图像匹配是指将不同传感器在不同时间 、不同视角拍摄相同景物形成的两幅图像在空间位置上进行对准，并确定两幅图像之间的几何变换关系。原理是寻找实时图在参考图上的位置，根据位置信息确定它们之间的变换关系。SAR 与可见光图像匹配的目的在于确定 SAR 传感器获取的实时图与飞行器中预存的可见光参考图之间的几何变换关系，并根据变换确定飞行器成像时刻的位置信息，从而修正惯性导航的累积误差，提高制导精度。
具身导航：图像目标导航方法
Shilong的博客
06-17 975
图像目标导航 ImageGoalNav 在具身导航领域类似于小脑的角色，负责低层级运动规划。本文将综述前沿的图像目标导航算法。
多模态图像引导手术导航进展
xcy2014117129的博客
07-06 1509
*摘要：**对多模态图像分割建模、手术方案决策、手术空间位姿标定与跟踪、多模态图像配准、图像融合与显示等多模态图像引导手术导航的关键技术进行总结和分析，提出其进一步发展面临的挑战并展望其未来发展趋势。**外科手术的发展历程：**从最初创伤大、疼痛重的开放式手术，逐步发展为超声、内窥镜和 X 光等单一模态图像引导的微创治疗。而今，由于国家精准诊疗发展的迫切需求，联合二维图像与三维图像的多模态图像引导手术导航应运而生。
图像匹配导航定位技术 第 9 章
tmiger的博客
05-09 1154
多分辨率( multi- resolution )的思想即金字塔的匹配思想，金字塔匹配的主要思想是通过匹配金字塔顶层图像找到粗略的位置 ，然后在粗略的位置的邻域内通过搜索找到最佳的匹配位置。金字塔匹配的两个基本环节是:① 图像金字塔结构的构造；② 匹配搜索策略。
【机器人】REGNav 具身导航 | 跨房间引导 | 图像目标导航 AAAI 2025
黎国溥
07-15 1394
摘要：REGNav提出了一种两阶段跨房间导航框架，通过离线预训练房间专家（无监督学习房间风格特征）和在线融合导航策略，模仿人类“先识别区域再定位细节”的认知方式。该方法利用单目RGB输入，通过风格编码器提取房间布局特征，结合视觉细节优化路径规划，在Gibson和Matterport3D数据集上显著提升导航成功率（SR）和路径效率（SPL）。实验表明，其分层决策机制有效解决跨房间视觉关联难题，泛化性优于传统方法。（149字）
图像配准及识别
qq_53529450的博客
04-02 2498
图像配准的相关知识
图像匹配导航定位技术 第 3 - 4章
tmiger的博客
05-08 1084
图像匹配指的是把两个不同的传感器从同一景物录取下来的两幅图像在空间上进行对准，以确定这两幅图像之间相对平移的过程。在这种图像匹配系统中，首先将卫星拍摄的飞行器预定航线中某一区域的相片（称为基准图）存储在机载计算机内，然后在飞行器的飞行过程中，机载传感器飞行到该区域时获得的图像（称为实时图）与基准图进行匹配比较 ，以确定飞行器的位置，这种匹配定位系统称为地图匹配定位系统。
图像处理与机器视觉
Be_auto的博客
04-20 3969
图像处理（Image Processing）是对图像进行分析、增强、变换等操作以改善图像质量或提取有用信息的过程。它通常涉及数字图像处理技术，包括滤波、边缘检测、图像分割、特征提取等。图像处理的目标可以是增强图像的视觉效果，或者使图像更适合于某种特定的机器分析。图文处理，就像是给照片和文档“化妆”和“打扮”一样。它可不是简单的涂抹或者穿衣搭配，而是需要掌握一系列“魔法技巧”，让图片和文字变得更加吸引人。想象一下，你有一张平淡无奇的照片，但是通过图文处理，你可以给它加上滤镜，让它瞬间变得鲜艳动人；
图像栅格导航菜单.rar_clothftw_图像栅格导航菜单
09-23
"图像栅格导航菜单"中提到的手风琴效果，是指当用户鼠标悬停或点击某个菜单项时，与其相关的子菜单会像手风琴一样展开或收起。这种效果既能节省空间，又能保持清晰的层次结构。同时，支持二级下拉样式意味着用户可以...
和船舶图像分类相关的数据集
10-08
而船舶图像分类作为其中的一个具体应用领域，对于海事安全、航海导航、船舶监控等众多领域都具有重大的意义和应用价值。 本文所讨论的“和船舶图像分类相关的数据集”，是当前船舶图像分类领域的重要基础资源。该...
漂亮的图像导航网页特效
11-19
在文件"texiao7264_1560681119"中，可能包含了实现这种图像导航特效的代码示例、CSS样式、JavaScript脚本或者相关的资源文件。通过研究这些文件，我们可以学习如何运用HTML、CSS和JavaScript来创建类似的效果，包括...
光学分子影像手术导航系统中图像融合算法研究 (2014年)
05-07
对光学分子影像手术导航系统中的图像融合算法进行了研究,对图像数据进行预处理后,利用梯度信息确定荧光图像兴趣点,缩小配准点的搜索区域。配准过程采用穷尽搜索策略,以平均绝对差(MAD)、均方差(MSD)和归一化积相关(N...
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx
12-02
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？
4G 中的分组调度.zip
最新发布
12-02
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx
12-02
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？.docx
12-02
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
12-02
同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Python高分辨率图像导航技术实现详解
标题中提到的“Python代码实现高分辨率图像导航”指的是使用Python编程语言结合图像处理库来实现对高分辨率图像的浏览和操作。在此过程中，通常会涉及到图像的加载、显示、缩放、平移等操作，让使用者能够方便地在...
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