（28）运动目标检测之随机曲线上的离散点进行插值

最新推荐文章于 2025-12-06 10:12:53 发布
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分类专栏： # 运动目标检测 文章标签： 目标检测 人工智能 计算机视觉
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（28）运动目标检测之随机曲线上的离散点进行插值

    1. 线性插值
    1. 样条插值

1.线性插值

  • 算法实现 ：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vecto
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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的交通场景多尺度目标检测算法研究与应用
qq_36130719的博客
05-26 1712
目前，交通目标检测算法主要分为传统目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法。传统的目标检测算法无法有效处理由于不同光照、遮挡等引起的目标非线性外观变化，在区域生成阶段产生大量冗余候选框且正负样本失衡[12]，无法自动学习和生成特征，整体缺乏全局优化策略，难以有效提高分类水平。深度学习技术的迅猛发展在目标检测领域中逐渐展现出无可替代的优越性[13], [14]，同时极大地推动了目标检测在智能交通系统的进一步发展和应用，在交通目标检测、交通状态预测、交通流统计以及道路交通状。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-交通目标检测中传感器数据采集容错控制方法
qq_36130719的博客
08-18 1038
感知网络是由一定数量的普通传感器节点、汇聚节点和管理节点组成的复杂 系统，可以通过有线或无线的方式连接，网络中的节点可以进行信息收集、数据 处理和分析。对于以无线通信的传感器设备，其中感知节点可以通过人工方式或 飞行器之类的方式布置在需要监控的区域中，完成对监视区域的数据感知、收集、 处理和监视工作，并为控制系统的决策提供支持。通过感知节点，向汇聚节点或 基站发送通过因特网处理检测区域的数据上传到服务终端，系统管理员通过服务 器调查和分析数据。
14、斯蒂费尔流形和格拉斯曼流形上的样条插值
docker7nomad的博客
08-17 115
本博客详细探讨了斯蒂费尔流形和格拉斯曼流形上的样条插值方法。首先介绍了格拉斯曼流形的基本几何性质，包括其定义、切空间、度量以及测地线相关公式。随后，重点阐述了斯蒂费尔流形上的插值问题，通过引入贝塞尔曲线和贝塞尔样条的概念，提出了一种构造 $C^1$ 类样条曲线的优化方法。该方法利用流形到切空间的映射与逆映射，将复杂的流形优化问题转化为切空间上的欧几里得优化问题，简化了计算过程。博客还总结了相关公式、注意事项及未来研究方向，并给出了实验验证结果，展示了该方法在插值精度和计算效率方面的优势。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-自动驾驶场景下的三维目标检测技术研究
qq_36130719的博客
05-17 1286
目前在机器视觉、智能算法、数据分析等多项应用场景中，深度学习取得了一系列振奋人心的成果，而卷积神经网络是其中一项尤为关键的技术[27]。卷积神经网络在特征获取和分类判别上具有较好的应用效果。本章首先介绍卷积神经网络的各项组成部分，然后对YOLO算法原理进行介绍，最后对深度学习中不可或缺的数据集进行介绍。
目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】SLAM（基础篇）
getusushu的博客
11-16 1022
R3LIVE重建的彩色点云是要得到雷达在地图里面全环境的辐射信息，才能够重建出地图的纹理，且必须要求每个点覆盖到了才会有。然而，点云的密度有限，即不能在没有点的地方看着这个点，现有一种解决方案是重建地图的网格(mesh)模型，然后用相机得到图像RGB信息后贴到网格上，这样能够无损的去重建地图纹理。在这个背景下，做了一个在线激光雷达的实时定位和网格重建系统。主要贡献是完成了一个实时的、在线的网格重建。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的交通场景 三维车辆目标检测与跟踪算法研究
qq_36130719的博客
07-12 2091
自动驾驶作为前沿科技与汽车制造业、交通出行行业等融合发展的产物，被各国 上升至国家战略高度[1,2]。迈入“十四五”阶段，我国密集部署“新基建”政策并将自 动驾驶作为其中的一项重要内容，持续完善的行业标准与监管法规正推进自动驾驶技 术由测试验证转向多场景示范应用的新阶段。自动驾驶系统涵盖环境感知、目标定位、 行为决策和运动控制等关键技术[3]，其中环境感知技术是指利用相机、激光雷达、IMU、 毫米波雷达等多种传感器对道路信息和障碍物状态进行感知，为后续的行为决策与车 辆控制提供基础支撑。
器械护士机器人目标检测姿态估计与运动规划技术【附代码】
坷拉博士
09-18 723
通过求解该优化问题，可以从多个可行的逆解中筛选出最平滑、最节能的一组关节角解，这有助于减少机械臂的磨损和运动过程中的抖动，为后续的轨迹平滑性奠定了基础。由于公开领域缺乏针对性的手术器械图像数据集，我们选取了胸腹部损伤控制手术中常用的十种器械，包括血管钳、组织剪、持针器等，通过高分辨率双目相机在不同光照条件、不同摆放姿态下采集了数千张RGB图像，并进行了精细的人工标注，不仅标注了器械的类别，还标注了其关键特征点的位置，从而形成了高质量、多角度的专用数据集，为后续的深度学习模型训练奠定了数据基础。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向驾校场景带深度信息目标检测(下)
qq_36130719的博客
06-11 212
本章将对目标检测算法部分展开深入研究，重点选择并改进了目前在各种开发 板上速度与精度都表现优异的一阶段目标检测算法SSD。改进分为两个主要部分， 一是对神经网络部分加入了现场画面进行域适应训练，以及对于计算量的优化设 计，从神经网络部分提升目标检测的精度和推理速度。二是将目标检测算法检测出 的目标送入ECO跟踪算法中，在短时间内快速预测其目标在下一帧的位置信息， 以便优化目标检测的实时性。同时，由于跟踪过程中对目标检测具有连续性，因此 该方式在目标检测算法的漏检问题上也有一定的缓解。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征融合-目标检测（论文篇五）
qq_36130719的博客
04-15 2383
检测的图像，首先设置输入网络大小，然后将滑动窗口按照一定步长对图像进行滑动，微小的卷积神经网络，其使用卷积核在卷积神经网络中对输入图像信息进行卷积处理，传统行人检测技术进行分析，然后介绍基于深度学习行人检测算法，为后续行人检测。出，能够很好的描述行人的边缘，因此广泛应用于行人检测。的静态图像，往往采用梯度直方图方法获取行人图像的局部特征信息，然后计算所有。个单元格的特征将以不同的结果出现在最后的向量中，所有的小单元特征信息将构成。目的成果，使得行人检测检测技术成为基于深度学习目标检测领域的研究热点。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 1071
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1162
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 578
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 570
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 1065
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 267
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
算法透明化与算法信任！
m0_65595995的博客
12-05 545
算法透明化指的是公开算法的设计、逻辑、数据和决策过程，使其可被理解、审查和质疑。代码透明：公开源代码。这是最底层的透明，但对非专业人士毫无意义。逻辑透明：解释算法的整体目标、工作原理和关键参数。例如，“本推荐系统主要基于用户的协同过滤和内容特征”。数据透明：公开使用了哪些数据、数据的来源和基本特征。这对于发现数据偏见至关重要。决策过程透明/可解释性：针对单个决策，给出可理解的解释。例如，银行拒绝贷款时告知用户：“因为您的信用历史较短且负债率过高”。流程透明。
AI时代新合同系统_07_未来形态_对话框与工厂装配
sxwuyanzu的博客
12-04 659
如果你把今天常见的合同系统截图打印出来，放在三五年后的会议室里，可能会引来一种略带怀旧的笑声：「那时候我们还在点菜单，真可爱。屏幕上是一排排熟悉的导航栏：合同登记、流程审批、模版管理、台账查询、统计报表。每个入口规整、克制，像一座老式机关里的科室牌匾。那时的你习以为常，如今的你却会觉得，它们似乎更多是为系统本身而设计，而不是为正在为合同奔波的人而设计。而那时桌上的另一块屏幕，或许只剩下一条对话框和几个简洁的卡片：「我想用对方提供的模板签一份三年的技术服务合同，帮我看看风险。
【模式识别与机器学习（16）】惰性学习kNN（聚类分析）【1】：基础概念与常见方法
hiliang521的博客
12-02 1064
【模式识别与机器学习（16）】聚类分析【1】：基础概念与常见方法
智慧养老|基于springboot+小程序社区养老保障系统设计与实现(源码+数据库+文档)
最新发布
伟庭的博客
12-06 770
本文介绍了一个基于SpringBoot和小程序的社区养老保障系统设计与实现。系统针对传统养老信息管理难题，采用Java技术开发，包含老人家属、老人用户、管理员和服务商四大功能模块。系统实现了养老保险缴费、生活服务预约、老人信息管理等核心功能，并通过ER图进行数据库设计。文章详细展示了各功能界面截图，包括登录注册、保险缴费、服务预约等操作流程，并提供了核心代码示例。该系统有效提升了社区养老信息管理效率，为智慧养老提供了信息化解决方案。
曲线取点工具
03-19
### 关于曲线取点的工具、软件和算法 #### 曲线取点的概念 曲线取点是指从一条连续的曲线中提取若干离散点的过程。这一过程通常用于数值分析、计算机图形学以及工程应用等领域。对于复杂的曲线，合理的采样方法能够有效减少数据量并保留主要特征。 --- #### 基于C语言实现的拐点检测算法 在处理平面曲线时，如果已知一组离散点集，则可以通过特定算法找到这些点中的拐点（即方向变化显著的位置）。一种常见的做法是利用向量叉积判断相邻三点的方向关系[^1]： ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct { double x; double y; } Point; int isTurningPoint(Point p0, Point p1, Point p2) { // 计算两个向量 (p1-p0) 和 (p2-p1) 的叉积 double crossProduct = (p1.x - p0.x)*(p2.y - p1.y) - (p1.y - p0.y)*(p2.x - p1.x); return fabs(crossProduct) > 1e-6; // 如果叉积不接近零，则认为存在转向 } void findTurningPoints(Point points[], int n) { printf("Turning Points:\n"); for(int i=1;i<n-1;i++) { if(isTurningPoint(points[i-1], points[i], points[i+1])) { printf("(%f, %f)\n", points[i].x, points[i].y); } } } ``` 上述代码实现了简单的拐点检测逻辑，适用于二维平面上的一组离散点集合。 --- #### 数学建模技术中的路径规划与采样 当涉及更复杂的应用场景时，例如机器人轨迹规划或数控机床加工路径设计，可能需要引入高级路径规划算法。PRM（Probabilistic Roadmap Method）是一种常用的随机化路径规划方法，在构建环境地图的基础上生成可行路径[^2]。然而，单纯的PRM并不直接解决曲线采样的问题；它更多关注如何连接起点至终点之间的节点序列。 为了进一步优化路径质量，还可以考虑将其他启发式搜索算法融入其中，如A* 或 Dijkstra 算法。这类组合方式不仅提高了搜索效率，还兼顾了全局最优解的要求。 --- #### 加减速控制下的精确采样 针对动态系统而言，除了几何上的约束条件外，还需要考虑到物理层面的因素——例如电机驱动装置的速度调节特性。假设给定加减速时间和目标运行速度参数后，可以根据经典运动方程推导出每一段直线区间所需的时间间隔[^3]: \[ s(t)=\frac{1}{2}a t^{2}, \quad v=a t \] 在此基础上建立相应的前馈控制器模型，从而确保整个动作过程中既满足实时性需求又保持平稳过渡效果。 --- #### 推荐使用的开源库/工具包 以下是几个可用于完成此类任务的编程资源列表： 1. **SciPy**: 提供丰富的科学计算功能，支持插值拟合操作； 2. **Matplotlib**: 可视化绘图框架，便于观察原始数据分布状况及其变换趋势； 3. **NumPy**: 高效数组管理模块，简化矩阵运算流程； 4. **CGAL**(Computational Geometry Algorithms Library): 几何算法专用库，特别适合执行边界判定、凸壳构造等工作。 以上提到的各种技术和手段均能不同程度上辅助我们更好地理解和实施关于“曲线取点”的具体实践工作。 ---
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