Fourth calibration example - Calibration using Bakstein and Halir's data

本文介绍了一个基于Matlab的相机校准过程,使用了Hynek Bakstein和Radim Halir提供的数据集。文中提供了数据文件下载链接,并指导读者如何运行配套的Matlab脚本来完成内在参数和外在参数的校准。
Once again, we will run a camera calibration on data that Hynek Bakstein and Radim Halir made available on their calibration web page. Download their matlab data file realcds.mat as well as our small matlab script file demo_script_bakstein.m from right here: bakstein_data.zip (2Kb zipped). Once again, run the script file demo_script_bakstein.m under matlab. Similarly to the others, this script converts the data into our format, runs the main calibration engine, and shows the result (intrinsic + extrinsic). Once again, make sure you try the world-centered view of the extrinsic parameters.

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
# 基于ESP32与蓝牙低功耗的室内照明调控方案 ## 方案概述 本方案设计了一套利用蓝牙低功耗(BLE)通信技术进行室内LED照明设备调控的系统。其核心目标在于借助ESP32微控制器构建硬件平台,并通过具备BLE功能的智能终端实现对照明装置的无线操控。该方案涵盖了硬件电路构建、嵌入式软件开发、无线通信协议制定以及用户控制界面设计等多个技术环节。 ## 核心功能与技术要点 1. **无线通信机制**:依托ESP32集成的蓝牙模块,建立与智能移动终端之间的稳定数据链路,完成远程控制指令的可靠传输。 2. **照明参数调控**:具备对LED照明单元的开闭状态、发光强度及色温光谱进行精确调节的能力。 3. **预设照明模式**:系统内嵌多种适应不同环境需求的照明方案,例如适用于专注工作的阅读模式与营造氛围的娱乐模式。 4. **移动终端应用程序**:配套开发的手机应用软件提供了包括定时任务管理、情景模式快速切换在内的完整控制功能。 5. **用户情景自定义**:允许使用者依据个人偏好或特定场合需求,自主定义并存储个性化的灯光组合参数。 6. **能耗优化设计**:通过引入微控制器的深度休眠状态与外部中断唤醒机制,显著降低系统在待机时的电能消耗。 ## 部署与操作流程 ### 前期准备工作 1. 准备ESP32系列开发板作为核心控制单元。 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!
摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本基于推荐算法的电影推荐系统就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息,使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率,达到事半功倍的效果。此基于推荐算法的电影推荐系统利用当下成熟完善的VUE技术,使用跨平台的可开发大型商业网站的Python语言,以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的MySQL数据库进行程序开发。基于推荐算法的电影推荐系统有管理员和用户两个角色。管理员功能有个人中心,用户管理,电影类型管理,电影信息管理,论坛交流,订单管理,系统管理。用户可以注册登录,查看电影信息,并且可以提前选座然后进行预定操作,还可以查看电影资讯,在论坛交流里留言等操作。基于推荐算法的电影推荐系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观,在功能模块布局上跟同类型网站保持一致,程序在实现基本要求功能时,也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时,也实现了数据信息的整体化,规范化与自动化。 关键词:基于推荐算法的电影推荐系统;VUE技术;MySQL;Python
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