从包含模型观测的数据帧列表构建设计矩阵 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

CodeVIO:基于可学习优化密集深度的视觉惯性里程计（ICRA2021）

由于三维点的坐标会受到参考帧图像中的二维观测以及关键帧稠密深度图中对应的深度的约束，也就是会受到深度编码的约束，此时可以构建空间几何约束如下： ? ?...e3的转置乘上三维点的坐标表示取得三维点的z值，也就是对应的深度值。也就是说，从参考帧中投影到当前帧中的深度需要与深度编码所对应的深度保持一致性。...n表示深度编码白噪声，服从高斯分布，可以直接从深度预测网络中获得到深度编码的不确定度，需要注意的是，对于不同的关键帧，不确定度的大小是不一样的。...oi和oj表示在关键帧Ca和关键帧Cb所对应的图像二维观测坐标，ca和cb分别表示在关键帧Ca和关键帧Cb中的深度编码，xab表关键帧Ca和关键帧Cb之间的相对位姿变换，D表示深度编码对应的深度，W表示对应的雅克比矩阵...到目前为止，论文中所有的观测残差项已构建完毕，之后按OpenVins中的更新策略来边缘化MSCKF三维点，更新状态向量，从而求解位姿。

1.2K4 0

激光视觉惯导融合的slam系统

VIO：视觉基于当前的FOV从全局的视觉地图中选取当前能观测到的子地图并剔除被遮挡和深度不连续的点，然后基于稀疏光流进行帧到地图点匹配。...帧到地图的量测更新：激光雷达的测量模型：新的激光帧来之后首先进行点云运动畸变矫正，当进行帧到地图匹配到时候我们假设新观测的点在和他近邻的地图中的平面上（用方向向量和中心点表示），如果先验的位姿是准的可以得到如下约束...2.视觉的测量模型：当接收到一帧新的图像，我们从全局的视觉地图中提取落在当前视野内的地图点。...对于地图中的点，已经被先前的帧观测过很多次，我们找到和当前观测角度相近的一帧作为参考帧，然后把地图点投影到当前帧获取地图点的光度值，应该和参考帧中的patch获取的光度值一样，以此构建残差：预印版没有解释...从当前图像中提取新的大小为8×8像素。并构建金字塔，并保存相机的位姿。除了向地图点添加patch之外，还需要向视觉全局地图添加新的地图点。

8603 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

SLAM系统增量式地构建一个数据库，该数据库中包含了一个反向指针，用于存储每个视觉词典里的视觉单词，关键帧可以通过这个数据库查询视觉词典，从而实现高效检索。...本文算法提出并行计算两个几何模型，一个是面向平面视图的单映矩阵，另一个是面向非平面视图的基础矩阵。然后，采用启发式的方法选择模型，并使用所选的模型从两图像的相对位姿中对地图点云进行重构。...我们从单应矩阵和基本矩阵的计算中选择分值最高的，但如果两个模型分值都不高（没有足够的局内点），则算法流程重启，从step1开始重新计算。...一旦一个地图云点通过测试，它只能在被少于3个关键帧观测到的情况下移除。这样的情况在关键帧被删除以及局部BA排除异值点的情况下发生。这个策略使得我们的地图包含很少的无效数据。...优化期间以及优化后，所有被标记为无效的观测数据都会被丢弃，附录有详细的优化细节。 E、局部关键帧筛选为了使重构保持简洁，局部地图构建尽量检测冗余的关键帧，删除它们。

1.2K2 0

Adaptive-LIO：通过环境自适应提升 LiDAR 惯性里程计的鲁棒性和精度

接下来将所有点的雅可比矩阵拼接在一起，形成一个整体的雅可比矩阵，并计算信息矩阵，该矩阵反映了整个运动过程中旋转和位移的可观测性信息。退化检测步骤 1....确定时间范围假设上一帧的数据从 t(i-1) 到 t(i)，当前帧的数据从 t(i) 到 t(i+1)，两个时间窗口的间隔均为 100 毫秒。 2....LO 模式通过恒速模型计算下一帧的状态，而 LIO 模式则利用 IMU 数据计算下一帧的状态。...当 IMU 数据超出范围，系统从 LIO 模式切换到 LO 模式，并在此时间段内采用恒速运动模型进行状态传播。...为了进一步量化不同帧间的可观测性，可视化了点云当前可观测性矩阵的特征向量，并分析算法在不同条件下（无分割、分割、可观测性分割）下的表现。

7071 0

从 AI 到实时视频通道：基于模块化架构的低延迟直播全链路实践

没有稳定的推流，AI 接收到的就是断续、延迟或失真的视频数据，模型推理的结果既无法保证时效性，也无法保证准确率；没有可靠的播放，下游的控制端、监控终端或交互界面无法实时接收和呈现 AI 处理结果，决策链路就会被割裂...在这个意义上，大牛直播SDK的模块矩阵不仅是功能列表，更是一套覆盖采集、推送、转发、播放、增强的可组合型基础设施，为 AI 系统提供了一条端到端可控、可观测、跨平台适配的视频生命线。...模块矩阵的价值在于可以快速重组，而不是为每个场景重新开发链路。 4. 可观测与反馈闭环低延迟方案不是一次性配置，而是需要在运行中不断调优。...六、部署架构示例与落地案例大牛直播SDK的模块矩阵在设计上就是“积木化”的，核心价值在于可以根据业务场景、网络条件、延迟目标快速组合成可落地的部署架构。...通过对采集、编码、传输、播放、增强等环节的统一设计与调优，SDK 已经帮助多个行业实现了从“能用”到“可用、好用、可运维”的跃迁。

3870 0

隐马尔科夫模型（HMM）| 一个不可被忽视的统计学习模型 | 机器语音

——状态与观测形成观测概率矩阵（5）观测组合成一个观测序列，观测序列是可被观测的，观测与观测之间相互独立——观测序列 ?...隐马尔科夫模型的三要素：（1）状态转移矩阵：描述了各状态间相互转移的概率。（2）观测概率矩阵：描述了每个状态生成每个观测的概率。（3）初始状态概率向量：描述了初始时刻处于每个状态的概率。...声学特征提取：分帧后，语音变成了很多小段，根据人耳的生理特性，把每一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。...为什么转化为向量，因为数据驱动的模型和算法基本都是从数据向量或者矩阵开始。...帧就是观测序列，状态就是状态序列，状态变化存在转移概率，状态与观测之间存在观测概率，这就构成了一个典型的HMM模型。 ?

1.9K3 0

一文带你了解机器人是如何通过视觉实现目标跟踪的！

观测模型（Observe Model）：如何对众多候选样本评分。模型更新（Model Updater）：如何更新观测模型使其适应目标的变化。...02 目标跟踪算法分类大多数的跟踪方法主要集中对观测模型的设计，根据观测模型的不同可分为两类：生成式模型（Generative Model）和判别式模型（Discriminative Model）。...生成式模型：通过提取目标特征来构建表观模型，然后在图像中搜索与模型最匹配的区域作为跟踪结果。...下面简要介绍了两个权威的目标跟踪方向的数据库。 OTB可以说是做单目标跟踪必跑的数据库了，2013年的OTB50包含50个人工标注的视频序列。...2019 SiamRCNN SiamRCNN发现重检测很容易受到干扰物的影响从而产生模型漂移，从难例挖掘和运动轨迹动态规划两个角度入手，设计了一个利用第一帧和前一帧为模板的孪生网络检测结构，在短时跟踪评价上效果惊人

1.6K3 2

跟踪不稳定目标：基于外观引导的运动建模实现无人机视频中的鲁棒多目标跟踪

在此基础上，我们引入了外观-运动一致性（AMC）矩阵，该矩阵使用从轨迹和检测中导出的密集响应图计算相邻帧之间的前向和后向空间距离。...数据关联数据关联通常涉及构建一个成本矩阵，该矩阵基于运动和外观信息量化当前检测与现有轨迹之间的亲和力。...前一帧中检测的预测中心坐标集由下式给出：随后，如图3所示，我们通过测量前向和后向空间距离来量化外观引导的时空对应关系，可定义为：这里，表示从第个轨迹的预测位置到第个检测的观测中心的前向空间距离。...相反，表示从第个检测的预测位置到第个轨迹的观测中心的后向空间距离。在这两种情况下，较低的值表示更强的空间一致性。仅当前向和后向距离都较小时，检测-轨迹对才被视为可靠的匹配。...相比之下，具有MTC模块的基线模型成功地将轨迹从第167帧传播到第168帧，并保持一致的身份分配，突显了MTC在不可靠检测条件下保持轨迹连续性的有效性。

3201 0

OpenGV 2.0：基于运动先验的车载环视标定与SLAM系统

我们的创新之处在于设计了三个优化模块，分别用于：基于简单的双视几何进行外部姿态的在线标定、稳健的前端初始化以估计相对位移，以及采用连续时间轨迹模型进行高精度的后端优化。...该框架采用ORB特征，其跟踪与地图构建模块受ORB-SLAM框架的启发。系统包含两个工作线程：一个前端线程运行视觉里程计，另一个后端优化线程运行带窗口的束束调整。...接下来需要区分两种情况，如果某个对应关系是新的（即没有先前的3D地标参考），则通过三角化生成一个新的3D地标。反之，如果存在参考，则仅通过最新添加的关键帧中的新测量扩展该地标的测量列表。...运动初始化框架的消融实验运动初始化框架再次在合成数据和真实数据上进行测试。我们的求解器依赖于平面运动，且设计用于非重叠的多相机系统。...数据集还包含来自高端GPS/IMU传感器的信号，这使得我们能够将结果与地面实况进行比较。使用了多个不同的序列，这些序列提供了从显著转弯、高度变化到简单前进运动的各种运动特性。

9621 0

GoogleUCMichigam University 联合提出 MegaSaM：融合多技术优势，重塑相机跟踪与深度估计！

算法对式 2 进行优化：其中，是状态变量的参数更新，是重投影残差关于参数的雅可比矩阵，是一个对角矩阵，包含每对帧中的。...在第一阶段自我运动预训练中，作者利用静态场景的合成数据（不包含动态视频数据）监督原始深度SLAM模型预测的光流和置信图（使用公式7中的损失），从而训练该模型有效地学习由自我运动引起的成对光流及其置信度。...特别地，在完成前端跟踪后，作者从所有关键帧形成视差海森矩阵，计算其对角线元素的中位数，以及共享焦距的海森矩阵元素。然后，基于视差海森矩阵的中位数设置单目深度正则化的权重。...请注意，作者的设计与CasualSAM相比有几个不同之处：(i) 作者没有进行耗时的单目深度网络微调，而是构建并优化了一组变量来对输入视频中的视差和不确定性进行建模；(ii) 在优化过程中，作者固定了相机参数...DyCheck 数据集 [12] 最初用于评估新颖视图合成任务，包含了由手持相机拍摄的真实世界动态场景视频。每段视频包含 180 到 500 帧。

6890 0

达摩院等发布基于LLM的自回归视频生成模型Lumos-1

应用的技术 3D RoPE扩展：将RoPE从1D扩展到3D以建模时空相关性，诊断频谱不平衡后提出MM-RoPE。令牌依赖策略：帧内双向依赖+帧间时序因果依赖，贴合视频数据特性。...若将多模态标记序列表示为文本标记和视觉标记的组成，并采样掩码比率，则AR-DF中的训练掩码策略可表述为：其中和分别表示单个潜在帧的标记数和中的潜在帧数；表示第帧的视觉标记；表示为训练准备的掩码多模态标记序列...经过AR-DF训练后，最朴素的推理方案（即自回归生成视频帧）会导致显著的帧质量和运动退化。我们观察到这是由于推理与训练不一致所致：训练时后续帧始终能部分观测历史帧，而推理阶段未对齐该观测模式。...因此，给定标题时，我们首先生成首帧（通过多步运行），然后随机替换生成图像中预定比例的标记为[MASK]标记。基于此部分观测图像推断模型，并缓存该图像的Keys和Values以实现快速推理。...本文提出MM-RoPE以改进时空动态建模，并提出AR-DF以在考虑帧内双向性和帧间时序因果性的前提下实现高效训练与推理。期待Lumos-1成为构建基础统一模型的重要一步。

3591 0

简单明了，一文入门视觉SLAM

最早，SLAM 主要用在机器人领域，是为了在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。因此本文以简单清晰的文字为大家介绍了视觉 V-SLAM。...RANSAC的目的是在包含异常点（outlier）的数据集上鲁棒地拟合一个模型，如图 2-12 所示： 1. 随机选择（最小）数据点子集并实例化（instantiate）模型; 2....基于此模型，将所有数据点分类为内点（inlier）或异常点； 3. 迭代重复 1-2 步； 4. 选择最大的内地集，以此重新估计最终模型。 ? RANSAC示意图 ii....SLAM 方法分两种途径，一种是递推滤波器方法，另一种是批处理估计方法； a) 滤波器方法，比如卡尔曼滤波递推估计，实际上建立一个状态空间的观测模型和状态转换（运动）模型；观察模型描述当摄像头姿态和地标位置...（来自于地图）已知时观测（地标）的概率; 运动模型是系统状态（摄像头姿态）转换的概率分布，即马尔可夫过程; 那么在递归贝叶斯估计中，同时更新系统状态和建立的地图，其中融合来自不同视角的观测来完成制图，而估计系统状态可计算摄像头的姿态

1.7K2 1

PLC-LiSLAM：线-面-圆柱体-激光SLAM（RAL 2022）

e.优化 LM算法用来解决上述观测的最小二乘问题，但是因为观测得到的矩阵过于庞大，所以计算量很大。...d.固定位姿的残差文章采取了滑窗优化的策略，滑窗外的位姿采取固定的方式，对于同一个路标，如果当前滑窗内位姿和滑窗外位姿同时观测到，那么也会相应的产生一个残差： 3.系统概述系统设计为前端和后端。...首先计算 Si+1 的集合 E 和 F，分别为 E 和 F 构建两个 KD 树。假设 P 是 mj 在 Si 中的观测值。...滑窗中的关键帧有限，最旧的关键帧会被剔除，如果满足下述条件之一，进行保留： a)该关键帧包含新检测到的地标 b)该关键帧与最后保留的关键帧之间的旋转角度大于 10° c)该关键帧与最后保留的关键帧之间的距离大于...PLCA，除此以外，根据这些命题，还可以得出一个增量更新的方法，具体来说，用表示第n个从滑窗移除的关键帧，在的观测m是点集，对于平面和线，可以从点集中计算出，并且可以根据旧的信息构建出：

7754 0

GCLO：具备地面约束的适用于停车场AVP任务的lidar里程计(ICRA 2022)

： 1）HF包含法向量n和平面到坐标系原点的距离，这往往是过参数化的，所以它会在最小二乘优化中受到奇异信息矩阵的影响，并且难以维护法向量。...之后，关联在不同关键帧观察到的地平面，并且构建一个位姿图并联合优化残差。...c)具有大不确定性的滑窗点会被过滤掉。在实验中，只要对应的协方差矩阵的迹大于阈值，该点就会被消除。 d)最后，将没有关联成功的激光点作为新的观测值添加到滑窗图中。...然后位姿为的帧观测到地面P得到对应的CP表示和HF表示，运用之前提到的公式，以HF为中介，将平面在当前坐标系转换到全局坐标系，从而可以从观测到的CP与估计的CP之间构建对应的残差：残差关于和的雅可比表示为...HIK是海康内部数据集，包含了三种场景，室内，校园环境，城市公路。KITTI不作赘述，大家都知道。

5892 0

基于图的时间序列异常检测方法

因此，采用能捕捉变量间复杂关系的图形模型，是检测时间序列数据中异常的有效工具。维度。技术进步让我们能记录大量时间序列数据，揭示变量间的依赖关系。这丰富的数据集使我们能设计一致且可靠的时间序列分析。...定义一个表示时间序列数据的图集，如下所示：其中 Gj = {Mj , Aj} 表示第 j 个观测值的图，Mj 是节点特征矩阵，Aj 是边-特征矩阵。...如果没有可学习参数分配给Gj和/或Sim{Gj,Gj′}，我们正在处理静态图；静态图是指使用预定义的节点特征和从K个变量的第j个观察中获得的边来构建的图。...自监督方法是无监督学习的子集，使用未标记数据学习更有意义的表示。它通过设计借口任务（辅助任务），最小化模型预测与预期输出之间的差异。在测试阶段，利用自监督损失检测异常。...大多数现有研究在正常数据上训练异常检测方法，测试集包含异常数据以验证性能。无监督异常检测仅在训练阶段访问正常数据。四种方法类别都从节点和边的特征，以及邻接矩阵表示的节点连接模式学习基于图的表示。

1.2K1 0

三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

增量式重建中需要非常仔细地挑选两帧进行重建，在图像进行注册（即定位当前帧在地图中的位姿）之前，需要进行三角化场景点/滤出外点以及BA优化当前的模型。...为了提高位姿结算精度以及可靠的三角化，本文设计了新颖的鲁棒后续帧选择策略，后续章节进行介绍。三角化：新注册的图像需要对已有的场景点有足够多的观测，同时也可以通过三角化扩展场景点。...综上，通过统计几种几何校验的内点数，根据设计的条件，判断出了该模型的类型：常规，全景，平面(general, panoramic, planar)。模型类型用于仅从非全景和已标定图像才参与重建。...记特征追踪，它是由一系列的外点率未知的观测构成的集合。观测Tn包括归一化坐标以及它对应的投影矩阵。...冗余视角删除 BA是SfM的瓶颈，本文针对“稠密数据采集”带来的问题设计了一种高场景覆盖度的图像聚类的BA参数化策略。

3.1K2 0

ORB-SLAM3 单目地图初始化（终结篇）

单目初始化过程中最重要的是两个函数实现，分别是构建帧（Frame）和初始化（Track）。...3）说了ORB-SLAM为什么要同时计算基础矩阵F和单应矩阵H的原因：这两种摄像头位姿重构方法在低视差下都没有很好的约束，所以提出了一个新的基于模型选择的自动初始化方法，对平面场景算法选择单应性矩阵，...，由于在这之前，关键帧只和地图点之间有连接关系，和其他帧没有连接关系，要构建共视图（以帧为节点，以共视关系为边）就要一个个更新节点之间的边的值。...（自己猜的） 3.6.4 对共视程度比较高的关键帧对更新连接关系及权重（从大到小） sort(vPairs.begin(),vPairs.end()); // 将排序后的结果分别组织成为两种数据类型...Q是观测噪声，对应到代码中就是协方差矩阵sigma（而且还和特征点所在金字塔层数有关，层数越高，噪声越大）。

2.4K3 1

项目实践 | 从零开始学习Deep SORT+YOLO V3进行多目标跟踪（附注释项目代码）

6、：测量值(观测值)，是滤波的输入。 7、：滤波增益矩阵，是滤波的中间计算结果，卡尔曼增益，或卡尔曼系数。 8、A：状态转移矩阵，实际上是对目标状态转换的一种猜想模型。...# 构建Kalman Filter的矩阵model,并初始化初始状态 self....上图非常清晰地解释了如何进行级联匹配，首先使用外观模型(ReID)和运动模型(马氏距离)来计算相似度矩阵，得到cost矩阵以及门控矩阵，用于限制代价矩阵中过大的值。...然后则是级联匹配的数据关联步骤，匹配过程是一个循环(max age个迭代，默认为70)，也就是从missing age=0到missing age=70的轨迹和Detections进行匹配，没有丢失过的轨迹优先匹配...直到time_since_update超过max age(默认70)，将这个Track从Tracker中的列表删除。

4.7K4 1

一个通用的多相机视觉SLAM框架的设计和评估

主要贡献许多早期的多摄像头SLAM研究都是针对特定的摄像头架构设计的，没有充分利用摄像头布局的优势，本文研究了更为普遍的情况，即多个重叠和非重叠的摄像头，使用广义摄像机模型将多摄像头系统表示为一组不受约束的光线...为了解决这一问题，我们确定了摄像头数量和它们视野重叠程度为两个关键设计参数，这些参数影响摄像头收集的信息和SLAM估计结果，我们在使用我们自己构建的多摄像头系统收集的几个真实世界数据集上评估了我们的SLAM...确定两个帧之间的对应关系并解决广义本质矩阵约束以获取相对位姿，其中[q1 q10]和[q2 q20]是匹配特征的Plucker射线，E=[t]×R是基本矩阵，其中R和t是两个广义相机帧之间的旋转和平移。...跟踪和建图初始化之后，每个新的输入帧都会相对于上一个关键帧进行跟踪，通过词袋匹配算法计算上一个关键帧和当前帧之间的帧间对应关系，由于多视图特征包含来自不同相机的多个描述子，因此使用描述子的中值进行匹配...当做出新的关键帧决策时，将观测结果添加到现有地标中，并三角测量对应于非地图点的新的帧间匹配，以创建新的地图点。

1.3K3 0

三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

3.5K2 0

点击加载更多

CodeVIO:基于可学习优化密集深度的视觉惯性里程计（ICRA2021）

激光视觉惯导融合的slam系统

ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

Adaptive-LIO：通过环境自适应提升 LiDAR 惯性里程计的鲁棒性和精度

从 AI 到实时视频通道：基于模块化架构的低延迟直播全链路实践

隐马尔科夫模型（HMM）| 一个不可被忽视的统计学习模型 | 机器语音

一文带你了解机器人是如何通过视觉实现目标跟踪的！

跟踪不稳定目标：基于外观引导的运动建模实现无人机视频中的鲁棒多目标跟踪

OpenGV 2.0：基于运动先验的车载环视标定与SLAM系统

GoogleUCMichigam University 联合提出 MegaSaM：融合多技术优势，重塑相机跟踪与深度估计！

达摩院等发布基于LLM的自回归视频生成模型Lumos-1

简单明了，一文入门视觉SLAM

PLC-LiSLAM：线-面-圆柱体-激光SLAM（RAL 2022）

GCLO：具备地面约束的适用于停车场AVP任务的lidar里程计(ICRA 2022)

基于图的时间序列异常检测方法

三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

ORB-SLAM3 单目地图初始化（终结篇）

项目实践 | 从零开始学习Deep SORT+YOLO V3进行多目标跟踪（附注释项目代码）

一个通用的多相机视觉SLAM框架的设计和评估

三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐