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電子發(fā)燒友網(wǎng)>MEMS/傳感技術(shù)>基于LiDAR點(diǎn)流的運(yùn)動(dòng)事件檢測(cè)

基于LiDAR點(diǎn)流的運(yùn)動(dòng)事件檢測(cè)

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2009-12-14 13:37:4816

基于背景差分的人體運(yùn)動(dòng)檢測(cè)

本文對(duì)視頻序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行了研究,提出了一種基于背景差分的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先通過(guò)建立混合高斯模型,獲取背景圖像,并對(duì)背景進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。然后通
2010-01-15 11:42:2020

基于光流和Snake算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

提出一種幀間雙差分法、自適應(yīng)光流、snake算法相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。通過(guò)幀間雙差分法提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域,針對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行光流計(jì)算,對(duì)光流計(jì)算結(jié)果進(jìn)行C-均值聚類,最后用聚類
2010-03-01 13:56:3422

一種基于Kalman濾波器的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法

視頻或圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的重要方向之一。本文實(shí)現(xiàn)了視頻序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),使用了背景差法和幀間差分法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并進(jìn)
2010-10-09 16:01:2178

微波運(yùn)動(dòng)檢測(cè)

微波運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器   這個(gè)
2009-09-26 16:01:553829

低信噪比運(yùn)動(dòng)紅外點(diǎn)目標(biāo)的檢測(cè)

低信噪比運(yùn)動(dòng)紅外點(diǎn)目標(biāo)的檢測(cè) 為解決高空背景條件下紅外低信噪比運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)的檢測(cè)問(wèn)題,本文提出了一種基于膨脹累加的檢測(cè)方法.運(yùn)用形態(tài)膨
2009-10-21 18:38:47755

基于碼本模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法

本內(nèi)容提供了基于碼本模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法
2011-05-19 10:54:0132

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的對(duì)比分析和仿真實(shí)現(xiàn)

研究了目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)常用的兩種方法:三幀差分法及混合高斯模型背景差分法,并對(duì)兩種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法作了簡(jiǎn)述,且輔以典型的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)實(shí)例,給出了兩種方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2011-12-23 14:31:4123

基于Surendra改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法

提出了一種基于Surendra改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,通過(guò)對(duì)背景更新系數(shù)的改進(jìn),獲取穩(wěn)定準(zhǔn)確的背景,再將背景幀與含運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像幀用差分運(yùn)算獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,
2013-08-07 19:02:3531

基于改進(jìn)差分算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤_王鎮(zhèn)西

基于改進(jìn)差分算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤_王鎮(zhèn)西
2016-01-05 17:03:360

物體運(yùn)動(dòng)檢測(cè)電路原理圖

物體運(yùn)動(dòng)檢測(cè)電路原理圖都是值得參考的設(shè)計(jì)。
2016-05-11 17:33:1924

視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
2016-12-17 17:07:301

基于置信傳播的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

基于置信傳播的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)_郭春生
2017-01-07 16:00:430

改進(jìn)的ViBe運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法_劉春

改進(jìn)的ViBe運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法_劉春
2017-03-19 11:41:390

建立無(wú)線運(yùn)動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)用

本文檔內(nèi)容介紹了建立無(wú)線運(yùn)動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)用,包括系統(tǒng)框架圖。
2017-09-18 10:45:086

基于DSP運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于DSP運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
2017-10-19 14:16:479

基于PBAS自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

分析和理解視頻序列是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重點(diǎn)研究鄰域。通常,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)在自動(dòng)視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)中起著基石的作用,同時(shí)它也是運(yùn)動(dòng)捕獲、活動(dòng)分析等應(yīng)用的基礎(chǔ)。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的基本操作就是將稱為前景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與稱為
2017-10-30 16:42:392

一種非靜止背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

對(duì)于運(yùn)動(dòng)中的攝像機(jī)所拍攝視頻的分析,會(huì)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)和背景都在運(yùn)動(dòng)的現(xiàn)象,因此難以較好地對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。針對(duì)此問(wèn)題提出了一種適應(yīng)該類對(duì)象的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),該方法采用徑向運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和像素值重分配來(lái)實(shí)現(xiàn)
2017-11-15 14:53:158

視頻序列運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)是目標(biāo)識(shí)別、標(biāo)記和追蹤的重要組成部分,背景減除法是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中廣泛應(yīng)用的算法。針對(duì)光線變化、噪聲和局部運(yùn)動(dòng)等影響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)效果的問(wèn)題,提出一種基于背景減除法的視頻序列運(yùn)動(dòng)
2017-12-01 15:22:052

固態(tài)LiDAR發(fā)展前景淺析

目前,直接切入全固態(tài)LiDAR或者正朝著全固態(tài)LiDAR轉(zhuǎn)型的國(guó)內(nèi)外企業(yè)數(shù)量已逐步超越機(jī)械式LiDAR和混合固態(tài)LiDAR領(lǐng)域。
2018-06-01 17:42:002703

固態(tài)LiDAR與機(jī)械LiDAR該如何選擇

絕大部分LiDAR系統(tǒng)將在未來(lái)十年逐步轉(zhuǎn)為固態(tài)方案,但是,仍將會(huì)有一些具有真正高性能和高價(jià)值的旋轉(zhuǎn)式機(jī)械LiDAR傳感器。
2018-05-16 11:25:036037

LiDAR系統(tǒng)不可或缺的核心組件,LiDAR系統(tǒng)“智慧之眼”探測(cè)器

據(jù)報(bào)道,現(xiàn)有LiDAR(激光雷達(dá))系統(tǒng)已被用于從安全應(yīng)用到測(cè)繪,再到工業(yè)自動(dòng)化等各類創(chuàng)新應(yīng)用。其中,汽車(chē)市場(chǎng)對(duì)LiDAR系統(tǒng)的發(fā)展和應(yīng)用尤其關(guān)注。LiDAR掃描儀是自動(dòng)駕駛汽車(chē)原型系統(tǒng)的關(guān)鍵組件,也是當(dāng)前交通標(biāo)志識(shí)別、自適應(yīng)巡航控制(ACC)、盲點(diǎn)檢測(cè)、防撞系統(tǒng)和車(chē)道偏離警告等系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件。
2018-08-13 10:03:002610

檢測(cè)設(shè)備中Trio運(yùn)動(dòng)控制器的使用

檢測(cè)頭是針形結(jié)構(gòu)。旋轉(zhuǎn)軸通過(guò)減速器控制檢測(cè)頭旋轉(zhuǎn)。二維十字平臺(tái)控制旋轉(zhuǎn)軸的平面運(yùn)動(dòng)。被檢測(cè)物體固定以后,運(yùn)動(dòng)控制器要根據(jù)其外形控制檢測(cè)頭沿物體表面運(yùn)動(dòng)
2018-10-07 10:04:004474

LiDAR的工作原理

LIDAR (代表光檢測(cè)和測(cè)距)是一種測(cè)距技術(shù),它通過(guò)在目標(biāo)上發(fā)射光束來(lái)測(cè)量物體的距離,并使用反射光束的時(shí)間和波長(zhǎng)來(lái)估計(jì)距離,并且在某些應(yīng)用中(激光成像),創(chuàng)建對(duì)象的3D表示。
2019-12-05 17:29:5619188

LiDAR面臨著兩大挑戰(zhàn)

除了攝像頭和雷達(dá),第三種傳感器——激光雷達(dá)( LiDAR )也愈發(fā)受歡迎。如同雷達(dá)技術(shù)一樣,LiDAR 利用激光來(lái)測(cè)定物體的距離,并且像攝像頭和雷達(dá)圖像一樣,它可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( CNN )來(lái)檢測(cè)道路上的物體。
2020-09-03 09:44:512087

3-D LiDAR多層掃描儀助您實(shí)現(xiàn)可靠的目標(biāo)檢測(cè)

全球領(lǐng)先的工業(yè)傳感器和傳感器系統(tǒng)制造商倍加福(Pepperl+Fuchs)的 R2300 多層掃描儀,用于三維物體檢測(cè),具有極高的測(cè)量密度,讓人印象深刻:外殼緊湊且易于集成,并包含高精度 LiDAR
2020-10-30 04:49:42237

LiDAR的作用是什么,iPhone12Pro如何使用LiDAR

iPhone12Pro是蘋(píng)果公司的第一款智能手機(jī),背面配有光檢測(cè)和測(cè)距(LiDAR)掃描儀。但是LiDAR的作用是什么,Apple計(jì)劃將來(lái)使用它嗎?
2020-11-03 09:59:4213022

LiDAR系統(tǒng)利用GaN的堅(jiān)韌

LiDAR 代表 Light Detection and Ranging,即通過(guò)光帶中的電磁輻射進(jìn)行(遠(yuǎn)程)檢測(cè)和測(cè)量。該設(shè)備應(yīng)用了雷達(dá)的經(jīng)典而簡(jiǎn)單的原理,但它確實(shí)使用了由激光脈沖制成的光束。
2021-06-26 16:04:012317

如何輕松解決LiDAR數(shù)據(jù)傳輸量太大的問(wèn)題

激光雷達(dá)生成高精度的點(diǎn)云,許多技術(shù)將其作為一個(gè)模塊來(lái)應(yīng)用。但處理和存儲(chǔ)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)一直是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。本文將通過(guò)背景減法揭示如何在設(shè)備端上進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè),減少傳輸?shù)目倲?shù)據(jù)。 LiDAR技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)
2021-08-16 14:46:472354

Blickfeld推出業(yè)界首款智能3D LiDAR 禾賽科技與友道智途智途合作

  總部位于慕尼黑的初創(chuàng)公司 Blickfeld 開(kāi)發(fā)了突破性的高性能和可大規(guī)模生產(chǎn)的 LiDAR(光檢測(cè)和測(cè)距)傳感技術(shù),推出了其開(kāi)創(chuàng)性的感知軟件 Percept。Percept 專為
2022-03-16 09:49:361371

如何在LiDAR點(diǎn)云上進(jìn)行3D對(duì)象檢測(cè)

該項(xiàng)目將借助KV260上的PYNQ-DPU覆蓋,從而能夠使我們?cè)?b class="flag-6" style="color: red">LiDAR點(diǎn)云上進(jìn)行3D對(duì)象檢測(cè)比以往任何時(shí)候都更加高效!
2022-04-26 17:41:331775

LiDAR市場(chǎng)動(dòng)蕩,為什么中國(guó)的LiDAR贏了?

在汽車(chē)LiDAR發(fā)展的早期,市場(chǎng)是由AV市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的。近年來(lái),LiDAR的應(yīng)用、市場(chǎng)細(xì)分和全球汽車(chē)行業(yè)的政治都發(fā)生了巨大變化。 造成這一劇變的最大因素是,AV并沒(méi)有批量出現(xiàn)。AV的市場(chǎng)前景仍然渺茫,距離大規(guī)模起飛還差得很遠(yuǎn)。
2022-11-22 15:39:311295

運(yùn)動(dòng)方向檢測(cè)

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2022-11-23 11:26:300

LiDAR傳感器原理 LiDAR在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用

故FMWC LiDAR的距離分辨率取決于發(fā)射信號(hào)的帶寬,帶寬越大,距離分辨率也越大。而當(dāng)帶寬一樣時(shí),無(wú)論信號(hào)持續(xù)的時(shí)間如何變化都不會(huì)影響LiDAR的距離分辨率。
2022-11-23 11:27:301477

基于PIR的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)

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2022-12-07 15:28:211

運(yùn)動(dòng)檢測(cè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備開(kāi)源分享

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2022-12-13 14:16:470

使用PIR運(yùn)動(dòng)傳感器和Surilli GSM檢測(cè)運(yùn)動(dòng)

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2022-12-28 09:38:570

簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)

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2022-12-30 09:39:451

超聲波運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器的電路圖分享

該超聲波運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器電路項(xiàng)目從4至7米的距離拾取包括人在內(nèi)的任何物體的運(yùn)動(dòng)。一旦檢測(cè)運(yùn)動(dòng),電路的輸出就會(huì)亮起一個(gè)紅色LED,指示存在障礙物或入侵者。
2023-03-19 14:10:112158

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法簡(jiǎn)介及其應(yīng)用

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的主要目的是從圖片序列中將變化區(qū)域或者運(yùn)動(dòng)物體從背景圖像中分離出來(lái),常用于視頻監(jiān)控、異常檢測(cè)、三維重建、實(shí)時(shí)定位與建圖等領(lǐng)域。
2023-03-29 09:29:50476

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法簡(jiǎn)介及其應(yīng)用

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的主要目的是從圖片序列中將變化區(qū)域或者運(yùn)動(dòng)物體從背景圖像中分離出來(lái),常用于視頻監(jiān)控、異常檢測(cè)、三維重建、實(shí)時(shí)定位與建圖等領(lǐng)域。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是許多領(lǐng)域應(yīng)用落地的基礎(chǔ),近年來(lái)被廣泛地關(guān)注和研究,對(duì)運(yùn)動(dòng)無(wú)人機(jī)檢測(cè)亦是如此。目前,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的基本方法主要包括背景消減法、幀間差分法和光流法。
2023-04-10 16:42:30486

什么是LiDAR(激光探測(cè)與測(cè)距)

對(duì)象物并反射回來(lái)的時(shí)間差。 【LiDAR示意圖】 LiDAR的特點(diǎn)在于它不僅可以準(zhǔn)確地檢測(cè)到達(dá)對(duì)象物的距離,還可以準(zhǔn)確地
2023-04-30 14:41:002324

如何利用LiDAR實(shí)現(xiàn)深度感測(cè)

如何利用LiDAR實(shí)現(xiàn)深度感測(cè)
2023-12-06 16:19:57263

基于LiDAR的行人重識(shí)別的研究分析

基于激光雷達(dá)(LiDAR)的行人重識(shí)別。我們利用低成本的LiDAR設(shè)備解決了人員再識(shí)別中的挑戰(zhàn),構(gòu)建了名為L(zhǎng)ReID的LiDAR數(shù)據(jù)集,并提出了一種名為ReID3D的LiDAR-based ReID框架。
2023-12-11 10:41:53168

Valeo為何堅(jiān)守著LiDAR?

在車(chē)輛的所有傳感器中,LiDAR經(jīng)歷的動(dòng)蕩最大,甚至連領(lǐng)先的LiDAR公司都始料未及。即使是像Valeo這樣的LiDAR先驅(qū),也無(wú)法保證能跟上瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)格局。
2024-02-21 09:11:33315

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