如果在上一个关键帧中的地图点wPi和当前帧的观测zk之间找到足够的3D-2D匹配，我们使用方程(3)计算zk的 Plucker 坐标[qk qk0]，并通过广义 PnP求解一组约束条件来估计当前帧的绝对姿态...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。...后端 后端对应于通过最大化关于变量的后验概率给出观测值Z来优化关键帧位姿 X 和地标 L 的初始估计的优化框架。...在一般的多摄像机系统中，观测值不仅取决于系统的位姿 X 和地标 L，还取决于它所在的组件摄像机 C，最大后验估计（MAP）问题由下式给出： 其中，P(Z|X;L;C) 是观测的似然函数，由于独立同分布假设...，这些数据集具有各种具有挑战性的条件。
负值按其绝对值映射到负范围，使用与正范围相同的比例。所以请注意，在负值范围内，直方图桶使用下限边界。...的系统参数，用于指定聚合时间性（Delta Temporality），其默认值为 cumulative 或 CUMULATIVE。...这个对象仅需要创建一次即可，其对应的指标名为 http_request_total，因为我们将其作为 RestController 的成员变量。...创建以 Prometheus 为数据源的 Dashboard 1.创建一个 Dashboard。 2.单击 Dashboard 上方的 按钮，在弹出的下拉框中选择 模板变量。...请确保将变量名设置为 apm_instance，变量类型设置为查询(label_values)，查询条件中包含唯一的标签 apm_instance： 接下来，参考下图的配置项，就可以增加应用名称模板变量
1.2、SORT算法的简单理解 跟踪之前，对所有目标已经完成检测； 第一帧进来时，以检测到的目标初始化并创建新的跟踪器，标注id； 后面帧进来时，先到卡尔曼滤波器（Kalman Filter）中得到由前面帧...求跟踪器所有目标状态与本帧检测的Box的IOU，通过匈牙利算法（Hungarian Algorithm），得到IOU最大的唯一匹配（数据关联部分），在去掉匹配值小于IOU_threshold的匹配对；...并将状态更新值输出，作为本帧的跟踪Box。对于本帧中没有匹配到的目标重新初始化跟踪器，卡尔曼跟踪器联合了历史跟踪记录，调节历史Box与本帧Box的残差，更好地匹配跟踪id。...再定义一个观测变量 ，得到观测方程： ? 其中观测值是m阶向量，状态变量是n阶向量。H是m×n阶矩阵，代表状态变量对测量变量的增益。观测噪声是期望为0，协方差为R的高斯白噪声，~N(0,R)。...5、H：是状态变量到测量(观测)的转换矩阵，表示将状态和观测连接起来的关系，卡尔曼滤波里为线性关系， 它负责将m维的测量值转换到n维，使之符合状态变量的数学形式，是滤波的前提条件之一。
具体而言，作者将世界表示为一个潜在状态变量，该变量可以被解码为显式的视频观测。这些观测作为预测时空动态的基础，进而更新状态变量。 演化动力学与持久状态之间的交互增强了长视频的多样性和一致性。...另一些研究通过分而治之的方法进行长视频生成，首先生成长视频的关键帧，然后在连续的关键帧之间进行插值[11, 38]。 然而，这些方法依赖于训练视频数据的时长，因此缺乏可扩展性。...为了解决这个问题，分而治之的方法首先识别出描述主要叙述的关键帧，然后生成中间帧以创建一个连贯的长视频。然而，这些方法依赖于长时间段训练视频数据，但这些数据仍然不足，因此缺乏可扩展性。...对于视频分割，作者将每一视频分割成4秒的等长片段作为观察值，并从每个片段中抽取2帧作为大语言模型的输入。作者将可学习状态 Query 的长度设为128。...作者引入了一个闭环的状态-观测-动力学三元组，在这个三元组中，潜在状态编码了世界的当前和历史信息，并作为视频生成的全面长期条件。随后，通过视频扩散模型从潜在状态变量中解码显式的视频观测。
地图点云和关键帧的创建条件较为宽松，但是之后则会通过一个非常严格苛刻的删选机制进行挑选，该机制会检测出冗余的关键帧和匹配错误的或不可跟踪的云点进行删除。...当插入新的关键帧时，则判断其与树上的关键帧能共同观测到多少云点，然后将其与共同观测点最多的关键帧相连反之，当一个关键帧通过筛选策略被删除时，系统会重新更新与其相关的连接。...一个云点必须满足如下条件： 1.跟踪线程必须在超过25%的图像中找到该特征点。 2.如果创建地图云点经过了多个关键帧，那么它必须至少是能够被其他3个关键帧观测到。...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。...然后，回环关键帧及其近邻能观测到的所有地图云点都映射到Ki及其近邻中，并在映射的区域附近小范围内搜索它的对应匹配点，如第5部分D节所述。所有匹配的地图云点和计算Sil过程中的有效数据进行融合。
前端检测平面、直线和圆柱体，并建立局部到全局的数据关联以进行实时位姿估计，并且确定创建新关键帧的时机。...给定第i条扫描线中的一段P，对于P中的每个点，首先找到其k个最近点，这些点属于F，但不在第i条扫描线中。然后使用RANSAC将平面拟合到这些点。...假设 P 是 mj 在 Si 中的观测值。对于 P m ij 中的每个点，在 Si+1 中找到 n 个最近邻（在我们的实验中 n = 2）。对于平面或圆柱体，只需将这些点组合起来。...c.创建关键帧 新关键帧选择条件： a)当前帧中超过 20% 的点未被跟踪。...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
在确定性推导的多目标跟踪框架中，我们把检测和轨迹和匹配看作为二元变量，通过构 造一个整体的目标函数，我们求变量的最佳值，使得目标函数最优，从而得到检测和轨迹的最佳匹配。...c是贝叶斯公式中的分母，对于当前观测已知的条件，可以认为是一个常数。从上式中可以看出，总体的假设后验概率可以表示为此三项的乘积。...这里作者构造了12维与模板匹配相关的统计值。而参数的学习采用强化学习过程，主要思想是在犯错时候更新二类分类器值。...找到使3-15式最小的x,就完成了t帧的推导。如图9所示是详细的过程。 图9: 采用条件随机场求解跟踪目标与轨迹小段匹配的示意图[10]。...相对于单目标跟踪而言，多目标跟踪涉及的问题更多，其数据的标定和算法评测也更加复杂，因此开放的数据和代码要相对少很多[11]。表4列出了多目标跟踪算法中常见的公共评测数据集和他们的下载地址。
作者已经开源了代码：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 一、介绍 SLAM建图的最大优势在于，它允许在BA中匹配并使用执行三种数据关联的先前观测值： 短期的数据关联...长期的数据关联：利用场景重识别来匹配当前的观测和先前的观测，不用管累计误差而且即使跟踪失败也可以实现,长期的匹配可以利用位姿图优化重新设置漂移，为了更准确也可以利用BA。...跟踪线程只优化最新两帧的状态而地图点位置保持不变。 建图使用关键帧及其点的滑动窗口作为可优化变量，包括可共视的关键帧，但保持其固定。...为了长期的数据关联来进行重定位和闭环检测，ORB-SLAM是用的词袋模型。与跟踪不同，位置识别是利用DBoW2使用其词袋矢量构建关键帧的数据库，并且给定查询图像能够根据其词袋有效地提供最相似的关键帧。...这个方法的第二个特点是一旦当前帧和匹配的地图帧的位姿估计出来了，我们就在匹配帧和其在共视图中的相邻帧构建一个局部的窗口。在此窗口中，我们集中搜索中期数据关联，从而提高了闭环检测和地图融合的准确性。
相关关系描述的是两个变量相互关联，呈现出一个变量随另一个变量的变化而增加或减少的趋势；而因果关系则描述一个变量（因）导致了另一个变量（果）的变化，因对果（部分）负责，而果则（部分）取决于因。...另一种方法是将上述共同支持条件划分为一组区间，然后基于干预组与对照组观测结果的平均差计算每个区间内的影响。这种方法被称为「分层匹配」，也称为区间匹配，分块（blocking）或子分层。...上述匹配方法的共同点在于只使用了对照组中的一小部分观测结果来计算干预组的反事实结果（反之亦然）。「核匹配」和「局部线性匹配」是两种非参数的匹配方法，其使用对照组中观测的加权平均来计算反事实结果。...决策树是一种用于分类与回归问题的非参数监督学习方法，其目标是创建一个模型，通过从数据中学习简单的决策规则来预测目标变量的值。...目标变量是连续变量的树被称为「回归树」，其预测误差基于观察值与预测值的平方差进行度量。
对于视频图像中的每一个像素点，其值在序列图像中的变化可看作是不断产生像素值的随机过程，即用高斯分布来描述每个像素点的颜色呈现规律{单模态(单峰)，多模态(多峰)}。...对于随机变量X的观测数据集{x1,x2,…,xN}，xt=(rt,gt,bt)为t时刻像素的样本，则单个采样点xt其服从的混合高斯分布概率密度函数： ?...混合高斯背景建模算法流程 1.每个新像素值Xt同当前K个模型按下式进行比较，直接找到匹配新像素值的分布模型，即同该模型的均值偏差在2.5σ内： ?...3.各个模式权值按如下方式进行更新，其中a是学习速率，对于匹配的模式Mk,t=1,否则Mk,t=0，然后各模式的权重进行归一化： ?...4.未匹配模式的均值μ和标准差σ不变，匹配模式的参数按照如下更新： ? 5.如果，第一步中没有任何模式匹配，则权重最小的模式被替换，即该模式的均值为当前像素值，标准差为初始较大值，权重为较小值。
观测是指目标检测算法在当前帧检测出的目标，同样的，它也有大小、位置、速度等状态值。在这里，我们要建立目标与观测之间的对应关系。下图是数据关联的示意图： ?...在上图中，第一列圆形为跟踪的目标，即之前已经存在的目标；第二列圆为观测值，即当前帧检测出来的目标。在这里，第1个目标与第2个观察值匹配，第3个目标与第1个观测值匹配，第4个目标与第3个观测值匹配。...第2个和第5个目标没有观测值与之匹配，这意味着它们在当前帧可能消失了，或者是当前帧被漏检，没有检测到这两个目标。类似的，第4个观测值没有目标与之匹配，这意味着它是新目标，或者虚警。...根据当前的观测数据，对预测值进行校正，修正物体的状态值，包括运动状态值。 3.目标的出现与消失。学习到如何根据目标的状态值、当前时刻的观测值，以及数据关联信息来处理新目标的出现，已有目标的消失问题。...预测值x*t+1只取决于状态值xt和循环神经网络隐含层的状态值ht。一旦数据关联矩阵At+1已经确定，即已经知道了目标和观测之间的对应关系，我们就可以根据观测值来更新状态值，完成校正。
图3：按照多目标跟踪形式化分为概率统计最大化的多目标跟踪和确定性推导的多目标跟踪 在确定性推导的多目标跟踪框架中，我们把检测和轨迹和匹配看作为二元变量，通过构 造一个整体的目标函数，我们求变量的最佳值...定义在k时刻之前的检测为Z k(在更广泛的环境下也称为观测，如雷达扫描得到的目标的位置坐标、速度)，多假设跟踪的目标是基于已有轨迹对这种观测关联进行条件概率建模，把似然关联假设 ?...这里作者构造了12维与模板匹配相关的统计值。而参数的学习采用强化学习过程，主要思想是在犯错时候更新二类分类器值。...找到使3-15式最小的x,就完成了t帧的推导。如图9所示是详细的过程。 ? 图9: 采用条件随机场求解跟踪目标与轨迹小段匹配的示意图[10]。对于t-?...相对于单目标跟踪而言，多目标跟踪涉及的问题更多，其数据的标定和算法评测也更加复杂，因此开放的数据和代码要相对少很多[11]。表4列出了多目标跟踪算法中常见的公共评测数据集和他们的下载地址。 ?
对于xi来说，这是一个马尔可夫链，因为你可以看到 x 在时间 i 的亮度，仅取决于 x 在时间 i-1 的亮度。在此条件下，它与以前所有的亮度都没有关系，这就是马尔可夫模型。...在这里用另一个随机变量ni对表示这些噪声。我们假设它是IID（独立同分布）的白噪声。这样我们便得到观察值yi。...可以看到，因为噪声的存在，在对事物进行编码时我们根本无法直接得知xi，而只能访问观测值 yi。...2.3 Optimal linear prediction error 我们能观测到在任意的时间点i和j的观测值yi和yj，并希望能够估测ai和噪声。...复合模式是我们有多个参考块，然后将参考结合在一起以创建对该区块的预测。
与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。 MICE假定丢失数据是随机（MAR）丢失，这意味着，一个值丢失概率上观测值仅取决于并且可以使用它们来预测。...一旦完成此循环，就会生成多个数据集。这些数据集仅在估算的缺失值上有所不同。通常，将这些数据集分别构建模型并组合其结果被认为是一个好习惯。...有98个观测值，没有缺失值。Sepal.Length中有10个观测值缺失的观测值。同样，Sepal.Width等还有13个缺失值。 我们还可以创建代表缺失值的视觉效果。 ...然后，将 加性模型（非参数回归方法）拟合到从原始数据中进行替换得到的样本上，并使用非缺失值（独立变量）预测缺失值（充当独立变量）。 然后，它使用预测均值匹配（默认）来插补缺失值。...预测均值匹配非常适合连续和分类（二进制和多级），而无需计算残差和最大似然拟合。 、 argImpute（）自动识别变量类型并对其进行相应处理。
最后，说明了系统如何将新帧条件性地标记为关键帧，并在滑动窗口中进行优化或清除，以应对低位移问题。 B....移动异常值检测和去除策略：在必要的3D-2D阶段，当前帧基于光流跟踪与上一帧获得2D观测和3D点的初始匹配。经过IMU-PARSAC算法后，大多数异常值被滤除。...在评估共识集质量时，系统考虑了观测时间先验，以确保对静态地标的更准确识别。最终根据共识集的质量选择出最佳的内点集，从而确保匹配的稳健性和准确性。...最后描述了如何追踪历史匹配，并根据一定条件将关键点标记为静态并进行三角测量。 C.纯旋转检测和延迟三角测量 在这一部分描述了一种用于检测纯旋转并延迟三角测量的方法。...在这种情况下，系统将从该帧检测到的新关键点部分三角测量为地标，但只记录其起始帧和位置，而不估计其深度，在获取足够的深度观察后，系统会重新估算并更新这些地标。
地图点 MapPoint 和关键帧 KeyFrame 地图点云保存以下信息： 1）它在世界坐标系中的3D坐标 2） 视图方向，即所有视图方向的平均单位向量（该方向是指连接该点云和其对应观测关键帧光心的射线方向...上述例子比较容易理解，但实际问题是，描述子是一个值，如何描述一个值和另一个值的距离呢？我们可以把两个值看成是两个二进制串，而描述两个二进制串之间的距离可以用汉明距离，指的是其不同位数的个数。...还要获得观测到该点的参考关键帧（即第一次创建时的关键帧），因为这里只是更新观测方向，距离还是用参考关键帧到该地图点的距离，体现在后面dist = cv::norm(Pos - pRefKF->GetCameraCenter...4.5 定义图的顶点和边，添加到稀疏优化器SparseOptimizer 在开始看具体步骤前，注意两点，一是ORB-SLAM3中图的定义，二是其误差模型，理解之后才可能明白为什么初始化过程中要操作这些变量...是观测误差，对应到代码中就是，用观测值【即校正后的特征点坐标mvKeysUn，是Frame类的UndistortKeyPoints函数获取的】，减去其估计值【即地图点mvIniP3D，该点是ReconstructF
此外，现有的SLAM评估系统在对齐整个轨迹后测量精度，忽略了里程计起始帧与真实值帧之间的变换误差。...在线匹配模块 初始化完成后，为了在运行过程中持续减小里程计漂移，我们设计了在线匹配模块，专注于实时高效地获取地图观测数据。...基于地图的VINS模块 有了良好的初始化和在线匹配观测结果，关键在于如何将这些信息有效地用于实时定位。我们提出了一种基于滤波的框架，能够高效融合多个独立地图的观测数据。...系统状态扩展：在原有VINS状态的基础上，增加了地图观测变量和历史关键帧信息，用于优化当前估计。 观测函数设计：结合本地特征和地图特征的观测信息，通过滤波方法实现对机器人位姿的实时估计。...在此基础上，我们在车辆上构建了一个多传感器数据采集平台，并在校园环境中通过车辆行驶采集了不同条件下的道路数据。
在函数中使用大量DEBUG条件语句，用于在调试时对当前状态进行可视化输出，这里就不介绍了。...1、查询字典数据库，得到与每一帧的相似度评分ret 2、添加当前关键帧到字典数据库中 3、通过相似度评分判断是否存在回环候选帧 4、如果在先前检测到回环候选帧再判断：当前帧的索引值是否大于50，即系统开始的前...其成员函数包括：（省去了部分get和set函数） ?...void KeyFrame::searchByBRIEFDes 该函数的作用是将此关键帧对象与某个回环帧进行BRIEF描述子匹配，其参数包括： void KeyFrame::searchByBRIEFDes...pt(0.f, 0.f); cv::Point2f pt_norm(0.f, 0.f);//对关键帧中每个特征点的描述子与回环帧的所有描述子匹配，如果能找到汉明距离小于80的最小值和索引即为该特征点的最佳匹配
SFM通常首先进行特征提取/匹配以及后续的几何校验滤出外点，经过上述步骤可以得到所谓的场景图「scene graph」，该场景图是后续的增量式的基础（提供数据关联等信息）。...但与此同时，特征追踪过程中可能由于外观相似的特征导致错误匹配，这样帧间三角化就会出现错误，这种现象在实际过程中是比较常见的！ 本文使用了RANSAC对多帧观测进行三角化。...参数化：LBA中使用柯西核函数应对外点；当优化中有数百个相机时，使用PCG求解器； 滤外点：BA之后，由于相机位姿/地图点发生了变化，此时会有很多不符合要求的观测，删除掉那些重投影误差较大的观测；然后检查几何校验条件是否满足...对于比较大的重建问题，最新的重建帧仅会影响其邻近的图像以及地图点，很大一部分图像/点并不会发生改变。...令场景中共有 个点，那么每一张图像都可表示成一个二值向量 ，其中当某个地图点被观测到时为1，否则为0；有了以上定义之后，我们可以定义图像 与图像 之间的重合度 为： 之后呢，对待处理帧的
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