在9月15日晚举办的的第15期互联网前沿沙龙上，腾讯研究院高级研究员刘琼、丁香园董事长李天天、e陪诊CEO岳建雄、春风创投合伙人毕磊就如何把握“互联网+医疗”这一全新的发展机遇做了精彩的分享。...e陪诊CEO岳建雄表示，e陪诊不仅能够让护士的职业更有尊严和出路，同时还有助于现有医疗体系实现从以医生为中心到以患者为中心的转变，从挂号、排队、取药、缴费到记录医生交代的事项，如果一件陪诊的事情能够连接一个老人...，让老人对护士信赖变成一个健康管家，将对老人的养老甚至人生的最后阶段产生影响，这个事情就非常值得一做。
当我迷失在一个国外城市时，第一件事就是打开 Google 地图并四处寻找周围的标志性线索(如：地标、星巴克、路标等)，以便确定自己处于地图中的什么位置。...具体视频地址如下： 这个地图非常重要，因为当手机迷失方向时，将需要这个地图来重新定位。快速得覆盖、放下或者移动手机时，它会失去追踪功能并且仅能捕捉到一些模糊的图片，这时手机将需要重新定位自己。...当您移动手机时，这个网格是实时更新，为您的设备提供物理环境中最准确的空间信息。有了这些信息，虚拟的皮卡丘就可以跳到沙发上，走到桌子下面以及跑到厨房柜台后面。...这种方法有时被称为无标记增强现实（marker-less-AR）。有许多技术用于增强相机视图上的内容。 基准标记和图像 基准标记是通常印在平面上的黑白图案。...基准标记是AR内容创建最精确的机制，通常用于电影行业的运动捕捉（MOCAP）。 ? 三维深度传感 以“你是控制器”为口号，微软的Kinect是增强现实研究的革命性设备。
请改用带有 MapContentBuilder 参数的地图初始化器。 在 iOS 17 中，MapKit 为 SwiftUI 引入了需要 MapContentBuilder 参数的地图初始化器。...这意味着可以将它们放置在视图的任何位置，不过需要定义一个地图范围命名空间，以将它们与它们控制的地图关联起来，代码如下： struct ContentView: View { @Namespace var...，使其在用户在地图上移动时跟踪相机位置，代码如下： struct ContentView: View { @State private var position: MapCameraPosition...例如，在用户移动位置后，要在 toolbar 中添加一个按钮，以将地图重置为初始位置，代码如下： Map(position: $position) { ... } .toolbar { ToolbarItem...通过引入 MapContentBuilder 和其他新的初始化器，可以更方便地创建交互式地图视图，添加标记、注释和自定义内容，并在用户移动地图相机时自动更新位置。
此外利用基于点云的采样损失来实现全局优化，以显著降低计算成本，并在处理360度相机时实现稳定的结果。图5展示了LiDAR点云和相机坐标系。 图5....(a) 移动地图系统和 (b) LiDAR-相机坐标系统 交替优化：本文实现了一种交替优化方案，以最小化损失函数。基本思想是在CLT和C之间交替优化。当优化C时，保持CLT 固定，反之亦然。...定量结果 本文的方法专门针对利用360度相机，为了与其他方法进行比较，我们将全景图像矫正成一个视场角为160度的针孔图像，并将输入点云分割成以粗略相机视图为中心的多个局部地图。...结果清楚地表明了我们的方法在着色方面取得的显著改善。 图8. 我们移动地图设备重建的着色点云。顶部：基于插值相机姿态的着色。底部：基于优化相机姿态的着色。...此外，OmniColor可以与任何移动地图系统无缝集成，在虚拟现实和机器人等各个领域的应用中具有广阔的可能性，其中对清晰和精确的着色点云地图的需求至关重要。
除了用户们熟悉的原始声音，现在，你可以从六个“新声音”中选择你的私人助理。谷歌称之前原始声音为“冬青树”。在今年晚些时候，John Legend的声音也会加入谷歌助理的声音库。...新的程序中，你甚至可以设置一个停机时间，来强制减少使用个人应用的时间限制。 谷歌地图再升级：有了相机导航，路痴也绝对不会迷路了！...谷歌地图正在成长为一个全面的社交体验，对大众点评类APP将造成更直接的威胁（当然前提是谷歌可以真的回来中国）。新的“For You”标签可让你按照特定的街区查看新餐厅和正在其他用户中流行的商家。...你甚至可以与朋友实时协调，在选择去哪家餐厅聚会吃饭时做一个“备选名单”，你的朋友可以实时投票选择。 谷歌地图的新功能相机导航VPS（视频定位系统）将帮助人们使用相机进行导航。...它将使用相机显示你的位置，并指出你需要去的地方。借助此功能，你不再需要依靠地图上的蓝点进行步行导航了！ 比如你在一个陌生的城市，走出地铁站，不知道该何去何从。此刻你只需拿起电话并启动相机。
用于形状编辑的高级工具：每点边缘羽化，连接图层工具，变换工具，组图层和运动模糊。 4、移除模块 现在GPU渲染速度更快！ 删除不需要的元素，电线，装备，跟踪标记和360相机。...5、插入模块 使用逼真的运动模糊或网格扭曲变形渲染精确匹配移动和屏幕插入。 在mocha Pro 2020中将图形渲染到跟踪的屏幕表面，或使用新的插件选项将图形渲染回主机时间轴。...具有可选锚帧的平滑选项有助于减少高频抖动，同时保持原始相机运动。基于用户驱动的跟踪，中心，比例或作物稳定的镜头。 7、镜头模块 校准，校正和消除镜头失真。...这个简单易用的界面允许用户校准相机镜头引入的失真。可以移除或匹配不需要的镜头失真以进行逼真的合成。...这种独特的工作流程在“两个眼睛视图”上使用平面跟踪分析，以减少手动偏移和繁琐的关键帧工作立体3D旋转扫描，跟踪，3D相机解决和对象移除。
为了避免人工标记数据和在真实环境试错，我们使用仿真环境进行训练。我们进一步提出了一种环境增强技术和自定义的奖赏函数，以保证训练得到一个鲁棒的端到端主动跟踪器。...最直观的想法应该是在目标接近期望位置时给与奖励，在远离时给与惩罚。因此，我们以跟踪器为中心定义了一个平行于地面的坐标系，y 轴指向相机前方，x 轴由相机左方指向正右方。...在这个奖赏函数引导下，智能体最终学会控制相机位置，保持目标始终在其正前方距离为 d 处。下图为地图俯视图下的示例： ?...具体地，从地图中随机选择一个位置并用内置导航模块生成相应路径引导目标移动。在移动过程中随机调节速度，其范围在（0.1m/s, 1.5m/s）之间。...图像中心的红点是一个参考点，可以帮助我们标记目标和机器人的相对位置。底部绿条的长度代表速度的大小，水平条代表角速度，垂直条表示线速度。橙色线代表零值。
将活动地图缩放至当前错误。 D 显示拓扑规则。 显示当前错误违反的拓扑规则。 F 选择要素。 选择导致该错误的主要要素。 X 将错误标记为异常。 将当前错误标记为异常。 E 清除异常。...在 3D 中，照相机在保持照相机角度和高度不变的同时会向右移动一个屏幕宽度。Esc取消地图绘制。 F5刷新活动视图。 Ctrl+F打开定位窗格。要了解有关定位窗格的详细信息，请参阅在地图上查找地点。...Ctrl + 单击 以指针位置作为视图中心。 在 2D 环境下，这将使视图居中。在 3D 环境下，照相机会转向中心并显示该位置。 W 在 3D 场景中，向上倾斜照相机。 类似于从固定点倾斜照相机。...在第一人称导航模式下 键盘快捷键 操作 注释 上箭头键和下箭头键 从视图中心向前或向后移动照相机。 按住上箭头或下箭头键可沿照相机当前的视图方向前或向后移动照相机。...当照相机移动时，调整鼠标指向以设置您要行驶的方向。可以选择使用 W 和 S 键更改方向。 左箭头键和右箭头键 从视图中心向左或向右移动照相机。
定位方法在KITTI视觉里程数据集上进行评估，并在行驶52秒后能够在包含2150公里可行驶道路的18平方公里地图上定位车辆，精度为4米。一些方法使用相机数据来构建特征地图。...在LFL中，地图半自动计算，提供道路标记特征（水平道路信号）的全局几何表示。通过检测从摄像机图像的鸟瞰图中提取的道路标记特征并将其与存储在地图中的水平道路信号相关联，将当前摄像机图像与地图匹配。...IARA的道路网格地图包含0.2×0.2 m的正方形单元格。为属于车道的每个单元格分配一个非零代码。从1到16的代码表示单元格到车道中心的相对距离，以及单元格中存在的车道标记类型（断开、实心或无）。...IARA的RDDF路径包含间距为0.5米的航路点，并通过奖励靠近车道中心的单元格的算法自动从道路网格地图中提取。...DNN将LIDAR缓解栅格地图分割为道路栅格地图，将非零代码（从1到16）分配给属于车道的地图单元，这些单元表示到车道中心的相对距离和单元中车道标记的类型。
iOS10系统锁屏界面经过了重新设计，尤其丰富了操作控制、整合第三方应用和3DTouch功能，控制中心支持左右滑动，锁屏向右滑动直接打开相机等，左滑则有丰富的插件集成。...iOS10对控制中心作出了巨大改变，首先是改进了UI设计，布局更加合理，功能更加丰富，控制中心支持左右滑动，新增音乐控制中心。与锁屏界面一样，使用3DTouch也可以在控制中心实现更多样化的操作。...4、相册应用 iOS10相册应用不仅新增LivePhoto编辑功能，还加入了智能脸部识别和场景识别功能，支持高级搜索功能，也将自动整合元素相近的照片，提供一个记忆功能面板，可以提供基于地图或不同身份的整合显示...同时iMessage正式向第三方应用开放，提供独立的程序抽屉以在iMessage中进行调用，可发送的消息不再局限于文本，也可以发送视频、图片、音乐、各种动图、支付信息，也可以添加各种动态效果;支持发送手写信息...以及地图新增中国地区的空气质量指数、很多预装应用已经可以被删除、AppStore中的分类按钮回归、新增起床/入寝闹钟、最近应用界面(应用切换界面)新增主屏幕、相机开启速度提升、iPad可并排编辑邮件、邮件新增会话视图
AVP-SLAM利用专门为停车场所训练的图像分割网络，增强了建图和定位的准确性。Cheng等人通过使用基于CNN的稀疏语义视觉特征提取前端，通过紧凑的语义地图实现了高效准确的定位。...在先前的工作中，我们将自适应IPM改进为可以补偿滚转和俯仰的扩展自适应IPM方法。像素坐标 被转换为度量空间 ，并投影到经过补偿的相机中心坐标的三维点 ，过程如下所示。...然后，我们可以通过以下过程将3D点通过虚拟相机 的2D投影到虚拟相机， 其中 和 分别是虚拟相机的坐标（相机中心坐标）和内参， respectively。...在本文中，我们使用了 =2，考虑到地面特征的平均大小。为了执行反向闭环，我们将 设置为90，一个中心角（ ），并将 设置为10，一个径向间隔（ ）。描述过程如图5所示。...实验 4.1 实验设置 在实验中，我们使用了两种移动机器人：来自Neubility的真实配送机器人和四轮移动机器人。图6表示了用于评估的机器人和传感器。
用于形状编辑的高级工具：每点边缘羽化，连接图层工具，变换工具，组图层和运动模糊。4、移除模块现在GPU渲染速度更快！删除不需要的元素，电线，装备，跟踪标记和360相机。生成干净的印版，节省大量时间。...5、插入模块使用逼真的运动模糊或网格扭曲变形渲染精确匹配移动和屏幕插入。在mocha Pro 2020中将图形渲染到跟踪的屏幕表面，或使用新的插件选项将图形渲染回主机时间轴。...具有可选锚帧的平滑选项有助于减少高频抖动，同时保持原始相机运动。基于用户驱动的跟踪，中心，比例或作物稳定的镜头。7、镜头模块校准，校正和消除镜头失真。这个简单易用的界面允许用户校准相机镜头引入的失真。...这种独特的工作流程在“两个眼睛视图”上使用平面跟踪分析，以减少手动偏移和繁琐的关键帧工作立体3D旋转扫描，跟踪，3D相机解决和对象移除。...照明滤波分析亮度偏移以实现适当的照明和场景合成6、用于360合成的镜头工作流程基于插件的镜头校正工作流程在纬度/经度和直线之间进行转换，以实现简单的工作流程，为360项目添加标题，图形，补丁和非360启用过滤器
Google地图的沉浸式画面结合了城市目标景观，甚至是室内的场景，彷佛身历其境一般。并且将结合Google地图的现有常用功能，例如交通繁忙程度和指标等。...Google地图沉浸式实景功能 Google地图上的沉浸式画面新服务 Google搜索 Google为相机识别搜索功能发布新的场景探索（scene exploration）服务，可以允许相机拍摄识别产品...使用者所需要做的只是移动手机来拍摄物体搜集信息即可，使用场景像是在超市买东西时，可以快速分辨每个产品以及在线评价，帮助使用者快速过滤，就如同使用word的Ctrl+F，聚焦搜索想要的东西，不过尚未公布启用时间...场景探索的相机搜索功能 多重搜索新增邻近服务 Google Workspace Google为工作者提供的Workspace软件服务带来更新.Google Meet视讯服务则提升画面和音频的质量，包括视讯时的光线调整功能...Flutter 3 完成了谷歌从以移动为中心到多平台框架的路线图，提供了 macOS 和 Linux 桌面应用程序支持，以及对 Firebase 集成的改进、新的生产力和性能特性，并支持 Apple Silicon
那么众包地图模式将来会不会取代专业采集的模式呢？在技术层面基于相机的三维重建和语义分割技术是值得我们关注和学习的方向。废话不多说，我们先看看视频，一睹为快。...语义地图包含车道线（以白色绘制）和其他道路标记（以黄色和红色绘制）。绿线是车辆的轨迹，基于此语义图进行定位。左图为鸟瞰南浦大桥实景。...由于存在透视噪声，距离场景越远，误差越大，这里只选择感兴趣区域（ROI）中的像素，该区域靠近相机中心，如图3（a）所示。该ROI表示车辆前方的12m×8m矩形区域。...πc（·）−1是逆投影变换，它将像素变换到空间中，[Rc tc]是相机相对于车辆中心的外参矩阵，[u v]是图像坐标中的像素位置，[xv yv]是特征在车辆中心坐标中的位置，λ是尺度标量，图3（c）示出了逆透视变换的示例结果...图8.上海浦东新区语义地图与谷歌地图对齐的图示 上述地图覆盖了上海浦东新区的一个城市街区，将语义地图与Google地图对齐，这一地区的公路网全长22公里，原始语义地图的整体大小为16.7 MB，压缩后的语义图大小为
高新技术的飞速发展与武器系统的升级换代，使得战场上战斗人员的生存能力越发得到重视，为保护作战人员的生命，近年来发展的地面无人作战系统能够协助士兵在复杂的作战空间探测敌人，扩大作战视野，有效在侦察、核生化武器探测...2019年，世界地面无人自主系统技术继续保持高速发展，以美国、英国、俄罗斯和以色列等国为代表，在发展规划、重点型号项目、新兴自主驾驶技术等领域均取得重大进展。...Boss无人车传感器安装示意图 Boss无人车感知系统结合了多个激光传感器来检测静态障碍物，同时生成即时的和暂时过滤的障碍地图，其中即时障碍地图用于移动障碍假设的验证，暂时过滤处理用于去除运动的障碍和减少在地图上出现虚假的障碍...红外相机装在挡风玻璃上用于夜视辅助功能，无人车两个前灯来发出红外光线到前方的路面，红外相机用来检测红外标记，并且在仪表盘的显示器上显示图像，对其中存在的危险因素会被突出显示。...此外，还有装载的轮速传感器可以在无人车穿梭于车流中时测量它的速度。两个可见光摄像机组成立体视觉系统，以用来实时生成前方路面的三维图像，用于检测行人并对其做出预判。
视觉感知中的透视和投射 在我们的真实世界里，通过相机看到的物体移动可能会显得有些奇怪或不稳定。这是因为相机只能展示三维世界的二维画面。...以交通监控摄像头为例，这些摄像头通常覆盖很大的区域，所以远处的车和近处的车移动看起来会很不一样。 在录像中，远处的车看起来很小，移动得也慢。但当车靠近摄像头并转弯时，它们的移动会突然改变。...这些变化使得我们很难从二维的画面中预测车接下来会移动到哪个位置。跟踪物体就是要不断地估计物体的状态，并识别它们。这通常涉及到建立物体移动的模型，并进行预测，以减少测量中的误差。...从给出的例子中可以看出，在真实的三维空间里预测和估计物体的状态，会比在二维的画面中更准确。这是因为物体实际上是在三维空间中移动的。...每个圆柱形模型的底部中心表示每个行人在 3D 世界地平面上的位置（用绿点标记） 这个功能的好处是，即使行人被其他东西挡住了一部分，它也能准确地找到行人的脚在哪里。这在现实应用中是一个很大的挑战。
所谓AR(Augmented Reality，增强现实)，指的就是虚实结合，以达到对现实增强的效果。...从GIS的角度上来看，这似乎在操作一张地图，这张地图还是动态的。...基于这个思想，我们只需要实时获取在画面缩放时的焦距，加上其他内参和外参，就可以解算出注记点物方坐标对应的相方坐标，并在画面上做出调整即可。...也就是说，我们只需要在这些具体的调焦值时候进行相机标定，得到具体的摄像头内参；然后通过SDK获取这些调焦值，将其与摄像头内参关联上，就可以解算出正确的相方坐标，从而实现注记随缩放的动态移动。...在平移参数为0，旋转参数为0的位置标定外参，假设得到的结果是平移量决定的平移矩阵 T_a ，旋转量决定的旋转矩阵 R_a 。
在这种方法中，地图坐标系与第一幅图像的相机坐标系重合，因此相机可以以不同的频率进行拍摄，如果第一幅图像中的特征点很少，ORB-SLAM3系统将拒绝创建关键帧，因此，建议在开始时将相机放置在具有相对丰富特征的方向上...因此，如果相机B移动速度较快，并且以较低的频率捕获图像，误差将更大。因此，建议在开始时保持相机静止,使TBt0_Bt1成为单位矩阵，从而避免理论误差。...由于相机的精度会随着距离的变化而改变，我们移除比相机基线深10倍的地图点，在SLAM结束时，进行全局捆绑调整（BA）以优化地图点的位置和关键帧的姿态。...我们在展板、办公室和停车场进行了实验，如图6所示。相机A的分辨率为848×480，而B和C均为640×480。...在ORB-SLAM3中，如果几个关键帧共享重叠的视野，这些关键帧和相应的地图点都是活动的。巧合的是，在图7(a)中可以看到所有的地图点都是活动的，在局部BA模块中会进行优化以减少漂移。
这项工作中，提出了一种利用语义来全局实时定位机器人方法，这种方法仅使用以自身为中心的三维语义标记的LiDAR、IMU以及从卫星或空中机器人获得的自顶向下的RGB图像即可完成。...因为俯视图与大多数机器人可用的以自我为中心的数据非常不同[12]，所以这种方法比传统的已知地图定位方法更具挑战性[10]，[11]。所以，在这些鸟瞰图中直接应用基于特征的配准方法来定位机器人是无效的。...Castaldo等人[15]对地面图像进行分段，并使用与地面的单应性将这些语义投射到自顶向下的视图中。然后，他们为分割的图像设置语义描述符，并与已知地图进行比较，在一组相机位置上生成热图。...在文献[30]中，通过将投影的点云与来自机器人的以自我为中心的图像进行比较来进行配准，而在文献[31]中，作者使用随机游走描述符（random walk descriptors）进行匹配。...此外，我们还有输入 ，即机器人从UPSLAM或任何其他里程计源的最后一帧（以米为单位）的刚体变换。然后我们就剩下了定义运动模型 。此外，在每个处，我们从LiDAR和相机获得语义扫描。
这项工作中，提出了一种利用语义来全局实时定位机器人方法，这种方法仅使用以自身为中心的三维语义标记的LiDAR、IMU以及从卫星或空中机器人获得的自顶向下的RGB图像即可完成。...因为俯视图与大多数机器人可用的以自我为中心的数据非常不同[12]，所以这种方法比传统的已知地图定位方法更具挑战性[10]，[11]。所以，在这些鸟瞰图中直接应用基于特征的配准方法来定位机器人是无效的。...Castaldo等人[15]对地面图像进行分段，并使用与地面的单应性将这些语义投射到自顶向下的视图中。然后，他们为分割的图像设置语义描述符，并与已知地图进行比较，在一组相机位置上生成热图。...在文献[30]中，通过将投影的点云与来自机器人的以自我为中心的图像进行比较来进行配准，而在文献[31]中，作者使用随机游走描述符（random walk descriptors）进行匹配。...图3：粒子权重计算的处理Pipeline 此外，在极坐标表示中旋转地图相当于索引移动，速度非常快，这是我们在初始化期间利用的一个事实。
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