在加入之前，如何识别两个数据帧之间不匹配的ids？ - 腾讯云开发者社区

问题现象业务程序通过ODBC链接RDSforMysql数据库，程序启动后运行提示：[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。...处理思路梳理出ASP程序到数据库中间的关键节点，ASP程序-》ODBC驱动程序管理器-》Mysql驱动-》数据库，进行定界。...驱动）这一段，也验证了‘驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。’...位的odbc驱动，再下载安装32位的驱动（此时遇到需依赖安装32位VS的问题，那就先下载安装提示的VS），并更新ODBC数据源的驱动程序后，问题解决。...根因分析前端业务通过ASP+ODBC调用后台数据库，但是安装的ODBC版本为64位，而ASP为32位，所以不匹配。

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Milvus 实战｜生物多因子认证系列 (一）：声纹识别

我们说话的时候，每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异，声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。...至于特征提取方法，按照发展历程有模板匹配、高斯混合模型 (GMM) 、联合因子分析法 (JFA) 、深度神经网络方法等[2]。在深度神经网络之前出现的方法基本可以认为是传统方法。...上图是 Deep Speaker 的网络结构图，其流程为：使用深度神经网络从说话人语音中提取帧级特征在池化层和归一化层产生说话人的 embeddings 使用 Triplets loss 损失函数训练...根据 Milvus 返回的相似度检索结果，根据以下两个标准判断认证是否通过：声纹与人脸认证是否通过，即余弦距离大于 0.85 。...在万物皆可 embedding 的时代，我们能很方便的分析各种非结构化数据，例如图片、文本、视频和语音等，通过 embedding 技术可以将这些非结构化数据提取为特征向量，然后通过对这些特征向量的计算和相似度检索来实现对非结构化数据的分析与检索

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漫谈 SLAM 技术（下）

PTAM要求用户手工选择前两个关键帧，而且用户在第一个和第二个关键帧之间，需要与场景平行地执行一个缓慢平滑且相对明显的平移运动。...为了使匹配错误最小化，特征需要在两帧之间对称搜索，如果两个方向的匹配不一致，特征就会被丢弃。...第2个关键帧成功加入之后，则采用MLESAC28的方法来计算两个关键帧之间的单应矩阵H，随后利用文献29的方法对H进行分解来恢复相机相对位姿。...在第二个图像作为关键帧加入地图管理线程之前，利用捆集调整优化这两个图像帧以及其关联的地图点。与PTAM一样，SVO的初始化同样要求平面场景。...可以看到地图构建需要处理两个方面的工作：新的地图元素的加入和已有地图数据的维护。

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蚂蚁：多模态方向的技术探索

在理解预训练任务之前，需要了解两个概念，一个是视频-文本 pair 数据从何而来，另一个则是如何理解视频所对应的文本。...由此引入了关键词匹配的方式，把句子中更重要的词汇，比如名词、动词、形容词与视频来做属性的匹配，以此来增强模型在细粒度上的识别能力。...核心技术包括以下两个层面：首先是如何准确抽取视频的关键帧，这实际上是降低成本要求。如果我们将视频中的每一帧全部保存下来，存储成本会相对较高。...基于这一观察，我们将视频之间可能存在片段匹配的问题转化为在特征相似图上进行侵权模式 Pattern 目标检测的操作。...A8：这是因为在今天的分享里实际上都是视频帧级别信息，视频片段作为其中重要组成部分，与其底层库及视频关键帧之间的匹配，共同构建了类似于相似度的矩阵特征向量矩阵。

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单目标跟踪paper小综述

基于这种思路，网络并不需要“理解”目标，只需当新的一帧图像来到时，拿着模板“连连看”找相同就可；siam系列实质上就是这个思路，每次两个输入，模板和新图片，然后通过网络在新图片上找和模板最相似的东西，所以这条思路的关键在于如何配得准...另一种思路是通过第一帧给出的目标“理解”目标，在后续帧中，不需要再输入模板，即只有一个输入，网络可以根据自己理解的模板，在新图片中预测出目标，所以这条思路的关键在于如何让网路仅仅看一眼目标(第一帧)就能向目标检测那样...不能加入数据分布的先验知识，例如原始siamFC的三种尺度变换，anchors等实际上都是对目标尺度的一种先验，否则会影响模型的通用性。 ?...网络不可能提前知道要跟踪的目标从而进行相应的训练，如何使得网络能够识别出“临时”挑选的目标。采用meta-learning的方法如何避免过拟合。...siam成功的地方在于将上述两个问题转化为匹配问题，即在srch img中匹配exemplar，siam的问题在于网络的判别性，即不会匹配到背景，另外exemplar是否更新，如何更新，尺度变换问题如何解决

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时隔多年，ORB-SLAM3终于来了

本文设计的系统并不依赖于图像的矫正，而是将双目设备看作两个单目相机，于是有如下约束：两个单目相机之间存在一个固有的SE(3)变换（即双目外参）；两个单目相机之间存在共视；上述两个约束可以用来有效地估计尺度...另外，若两个相机之间存在共视，我们可以在通过三角化恢复路标点的尺度。注意：仅在首次看到该其区域的路标点时进行三角化，其它时刻只使用单目信息。...一旦Local Mapping线程创建了关键帧，场景识别算法就会被激活并且寻找该帧在Atlas中的数据关联。...若匹配的关键帧在active map中，则进行闭环；否则，则进行多地图间的数据关联，即将active map与匹配的map进行融合。...一旦这个新的关键帧与匹配地图间的相对位姿被计算出，就定义一个在局部窗口，这个局部窗口包括匹配的关键帧以及这个关键帧的共视关键帧。在这个局部窗口中，我们会寻找中期数据关联，以提高闭环以及地图融合的精度。

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MOT：Towards Real-Time Multi-Object Tracking

简介 Towards Real-Time Multi-Object Tracking是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，在之前的MOT...算法中惯用的策略就是先检测，得到视频中目标bbox，然后再考虑前后帧的匹配策略，为了更好的匹配效果，一般匹配中都会加入Re-ID，文章中把Re-ID等同于embedding，即一般方法中，detection...，与之对应的就是Separate Detection and Embedding (SDE) model，即检测和后续的Embedding是分开的，独立的两个部分，后续ID匹配的过程只需要检测模型提供bbox...所以fc−1帧的 m个目标中，要加上 fc−1帧之前ID losted的情况，假设有k个，所以总的ID数量就是m+k； fc−1帧得到m+k个目标，当前帧n个目标的embedding vector...而不是卡尔曼滤波器估计得到的，然后再次卡阈值； new ID and lost ID，如果 fc帧 n个目标有一个bbox没有和之前的任何ID匹配上，那只能创建一个新的ID，相对应的，如果fc−1帧中有

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MOT：通用性能评价标准

MOTA考虑了tracking中所有帧中对象匹配错误，主要是FN，FP，ID Switch。MOTA给出了一个非常直观的衡量跟踪器在检测物体和保持轨迹时的性能，与物体位置的估计精度无关。...其中，d为检测目标i和给它分配的ground truth之间在所有帧中的平均度量距离，在这里是使用bounding box的overlap rate来进行度量（在这里MOTP是越大越好，但对于使用欧氏距离进行度量的就是...MOTP越小越好，这主要取决于度量距离d的定义方式）；而c为在当前帧匹配成功的数目。...MOTP主要量化检测器的定位精度，几乎不包含与跟踪器实际性能相关的信息。 FN&FP&IDs&Frag 假设GT只有一条，用虚线表示，也就是说在GT中由6帧图像，并只有一个track id。...下面由a，b，c，d四张图，涵盖了FN，FP，IDs和Frag的情况。在图a中，GT被预测为红蓝两条，红色轨迹F1时并没有匹配上GT，所以GT实际上是一个FN，也就是实际为目标，但是被遗漏了。

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yolov8学习，车辆车牌识别代码解读

每个车辆在视频中分配一个唯一的 ID，以便后续识别和关联车牌信息。...以下是修改后的内容： 3. add\_missing\_data.py：处理缺失数据在构建车牌识别系统时，确保数据的完整性和质量至关重要。...在实际应用中，数据常常不完整，尤其是在视频监控场景中，某些帧可能缺失了车牌的检测结果。为了保证后续分析和处理的准确性，要对这些缺失数据进行补充。...利用 numpy 数组，来快速处理和过滤这些数据。针对每个车辆ID，筛选出该车辆在不同帧中的检测结果，检查连续帧之间是否存在缺失。当发现某一帧与上一帧之间存在间隔时，利用插值方法填补缺失的边界框。...，用于在车牌识别过程中进行字符与数字之间的转换。

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学界 | CVPR 2019 论文解读：人大 ML 研究组提出新的视频测谎算法

目前，视频测谎问题还面临着两大挑战：(1) 如何有效地融合面部和动作信息来判断视频中人物对象是否说谎；(2) 真实的视频数据集规模很小，如何将深度学习应用在数量有限的训练数据上。...利用这种网络，视频中的每一个面部表情帧都隔一定间距匹配五个光流帧，并让模型自动学出这五帧之间的权重关系。...而在加入了 cross-stream 的匹配 (CL) 之后, 模型精度有了进一步的提升。...此外，为了克服数据量过小的问题,，作者在模型中加入了元学习 (ML) 和对抗学习 (AL) 模块, 这些都对提高模型的鲁棒性有很大的帮助。 ?...表 1：模型不同模块效果为了验证模型的扩展性，作者也在表情识别数据集上做了实验,，并在 youtube-8 数据集上取得了目前最高的精度。

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MOT：Towards Real-Time Multi-Object Tracking

简介《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，在之前的...MOT算法中惯用的策略就是先检测，得到视频中目标bbox，然后再考虑前后帧的匹配策略，为了更好的匹配效果，一般匹配中都会加入Re-ID，文章中把Re-ID等同于embedding，即一般方法中，detection...在源码中这个D=512D=512D=512，而具体是不是目标，以及目标的位置就由另外两个分支决定了。...帧的mmm个目标中，要加上fc−1f_{c-1}fc−1帧之前ID losted的情况，假设有kkk个，所以总的ID数量就是m+km+km+k； fc−1f_{c-1}fc−1帧得到m+km+km+...而不是卡尔曼滤波器估计得到的，然后再次卡阈值； new ID and lost ID，如果fcf_{c}fc帧nnn个目标有一个bbox没有和之前的任何ID匹配上，那只能创建一个新的ID，相对应的，如果

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音视频面试题集锦（第 11 期）

2、请问 Android 上如何识别一个视频是哪种格式的 HDR 视频：HDR10+/DolbyVision/HLG/HDR10？...该机制通过在内存中创建两个缓冲区：一个用于绘制图像的后缓冲区，一个用于显示图像的前缓冲区，来避免因为输入输出速度不匹配造成的界面闪烁、卡顿等现象。...2、请问 Android 上如何识别一个视频是哪种格式的 HDR 视频：Dolby/HLG/HDR10/HDR10+？...前导帧（Leading pictures）：按输出顺序位于随机访问点图片之前，但在编码视频序列中在随机访问点图片之后进行编码。...；解码器在识别 TSA 和 STSA 帧时需要重启一个对应分辨率解码器；编码开启 OpenGOP 需要考虑消费端是否兼容的场景，可以在 metadata 里面标记让消费侧可以选择是否消费 OpenGOP

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超有趣！手把手教你使用树莓派实现实时人脸检测

你也可以加入诸如「眼睛检测」甚至「微笑检测」这样的检测器。在那些用例中，你需要把分类器函数和矩形框内加入原有的面部识别区域中，因为在区域外进行识别没有意义。.../ 第5步：收集数据我推荐各位读者可以查看以下两个关于人脸识别的教程：使用 OpenCV 和 Python 从头实现人脸识别：https://www.superdatascience.com/...第六步：训练在第二阶段中，我们需要从数据集中抽取所有的用户数据，并训练 OpenCV 识别器，这一过程可由特定的 OpenCV 函数直接完成。...下一步，我们将检测一张人脸，正如我们在之前的 haasCascade 分类器中所做的那样。...，并返回其可能的所有者，指示其 id 以及识别器与这一匹配相关的置信度。

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中科大徐童：视频人物社交关系图生成与应用

视频人物社交关系相关研究在2015年前后就已经有了图像社交关系识别的研究，其中经典的工作包括PIPA（Zhang et al. 2015）、PISC（Li et al. 2017），主要解决的问题是在静态图片上理解图片中两个人物之间的关系...另外，在之前MSTR的工作中，要预测两个人物之间的关系，要求这两个人必须同时出现，才能得到他们之间的互动行为。...为了解决单帧信息量较少的问题，除了融合多模态信息之外，这里还加入了特殊类型的节点。例如上图红框中标出来的部分，每一张graph对应一个帧级别的子图。...实验结果我们在两个数据集上进行了验证：公开数据集ViSR，还有自己构造的bilibili数据集。...在两个数据集上都取得了不错的效果，由于bilibili数据包含了弹幕，文本信息更加丰富，效果也更加优越。模型中有两个有趣的发现：敌对关系比友好关系更难识别。

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MOT：Metrics MOTA

MOTA考虑了tracking中所有帧中对象匹配错误，主要是FN，FP，ID Switch。MOTA给出了一个非常直观的衡量跟踪器在检测物体和保持轨迹时的性能，与物体位置的估计精度无关。...MOTP 其中，d为检测目标i和给它分配的ground truth之间在所有帧中的平均度量距离，在这里是使用...MOTP主要量化检测器的定位精度，几乎不包含与跟踪器实际性能相关的信息。...因为用id1区匹配GT的话，min-cost更小。 FN&FP&IDs&Frag 假设GT只有一条，用虚线表示，也就是说在GT中由6帧图像，并只有一个track id。...下面由a，b，c，d四张图，涵盖了FN，FP，IDs和Frag的情况。在图a中，GT被预测为红蓝两条，红色轨迹F1时并没有匹配上GT，所以GT实际上是一个FN，也就是实际为目标，但是被遗漏了。

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一文详解ORB-SLAM3中的地图管理

当一个关键帧被加入到共视图当中后，这个关键帧与共视图中具有最多观测点的关键帧之间建立一个边，完成Spanning Tree的增长。...每次插入关键帧时，都与完整地图的DboW数据库进行匹配。...检测：首先由重识别模块检测出当前关键帧Ka与匹配上的待吞并关键帧Ks，并获取两个子地图当中与匹配上的两个关键帧具有共视关系的关键点和关键帧。 2....位姿计算：通过Horn+RANSAC方法初步计算两个关键帧之间的变换关系，之后将待吞并地图的地图点通过这个变换投射到当前关键帧Ka上，再利用引导匹配的方法获得更丰富的匹配并进行非线性优化，获得精确的变换...主要改进是，当当前关键帧与数据库的关键帧匹配上后，检测与当前关键帧具有共视关系的关键帧是否也能够匹配，如果可以则判定为重定位成功；否则才继续使用接下来的关键帧进行判定。 2.

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以点代物，同时执行目标检测和跟踪，这个新方法破解目标跟踪难题

学习两个连续帧之间目标中心点的二维偏移量，并基于中心点的距离将它们关联起来。具体而言，该研究使用近期提出的 CenterNet 检测器来定位目标中心 [56]。...研究者将这个偏移向量视为中心点的属性，而这只需要一点额外的计算代价。仅基于前一帧检测到的中心点和预计偏移之间的距离来满足关联目标物体的需求，这是一种贪心匹配。该跟踪器以端到端形式进行训练且可微分。...CenterTrack 把之前帧的热图作为输入，轻松学会重复之前帧的预测，从而在不会引起较大训练误差的情况下拒绝跟踪当前帧目标。研究者在训练阶段通过强大的数据增强方案来避免这种情况。...此外，还可以在标注视频序列或使用数据增强后的静态图像上训练 CenterTrack。具体如何做？在这篇论文中，研究者从局部的角度研究跟踪技术。...然而，在当前帧中不直接可见的目标是无法被找到的，检测到的目标可能在时间上没有连贯性。提高时间连贯性的一种自然方式是添加之前帧中的图像作为检测器输入。

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论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

High-recall place recognition.许多最近的视觉SLAM和VO系统使用DBoW2单词库包解决了位置识别问题.DBoW2需要时间一致性,在检查几何一致性之前,将三个连续的关键帧匹配到同一区域...我们的位置识别算法的步骤是： 1、DBoW2候选关键帧我们用活动关键帧检索地图集DBoW2数据库中三个最相似的关键帧，排除与共视的关键帧。我们将位置识别每个匹配的候选关键帧称为Km。...）为避免误匹配,DBoW2等待位置识别在三个连续的关键帧中触发,从而延迟或丢失位置识别.本文关键观点:验证所需的信息已经在地图上了.为验证位置识别,ORB-SLAM3在active map中寻找两个的共视关键帧...（视觉地图合并）如果位置识别成功,产生了多地图数据关联,在活动地图中的关键帧和地图集中的不同地图中的匹配关键帧之间,使用对齐变换进行地图合并操作.需要确保Mm中的信息能被tracking线程及时调用,...）回环闭合校正算法类似于地图合并,但是位置识别匹配的两个关键帧都是属于活动地图.

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YOLO11-JDE：利用自监督再识别技术实现快速准确的多目标跟踪

通过在YOLO11s中加入专门的再识别分支，该模型可以执行联合检测和嵌入（JDE），为每次检测生成外观特征。...这些跟踪方法将MOT分成两个独立的任务：检测和分析。跟踪过程首先是使用高性能检测器（如YOLOX、Faster R-CNN或CenterNet识别每帧中潜在的感兴趣对象。...自监督训练策略Re-ID分支的目标是生成稳健的嵌入式数据，以促进结果帧之间的数据关联，同时最大限度地减少对大规模分级跟踪数据集的依赖。...在第二阶段，根据边界框IoU链接未匹配的小轨迹和检测结果，并采用更严格的匹配阈值。不匹配的检测结果可以初始化新轨迹，而不匹配的小轨迹则会持续30帧以处理遮挡。...对于低置信度的预测和不匹配的检测，只使用IoU进行连接。这种方法兼顾了计算简便性和强大的跟踪性能。

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10行代码实现python人脸识别

检测视频中人脸视频就是一张一张的图片组成的，在视频的帧上面重复这个过程就能完成视频中的人脸检测了。...训练数据训练数据就是我们把一些图片交给训练模型，让模型熟悉她，这样它就能更加准确的识别相同的图片。训练的数据一般我们可以从网上搜索：人脸识别数据库，或者从视频中保存美帧的数据作为训练集。...所有的人脸识别算法在他们的train()函数中都有两个参数：图像数组和标签数组。这些标签标示进行识别时候的人脸ID，根据ID可以知道被识别的人是谁。...调整后的区域中调用predict函数，该函数返回两个元素的数组，第一个元素是所识别的个体标签，第二个元素是置信度评分。...所有的算法都有一个置信度评分阈值，置信度评分用来衡量图像与模型中的差距，0表示完全匹配。LBPH有一个好的识别参考值要低于50。

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