分享中两位老师重点介绍了基于FFmpeg的运动视频分析技术架构，以及英特尔视频分析的软硬件解决方案。...今天我将与来自英特尔Data Center Group的张华老师一起，与大家分享我们对基于FFmpeg的运动视频分析解决方案的技术实践与探索。...首先我会为大家介绍视频分析的市场前景与基于FFmpeg的运动视频分析解决方案的主体架构。而张华老师会为大家分享英特尔运动视频分析的典型案例，希望可以为大家带来帮助。 1....我们希望视频分析技术能够在市场中大放异彩，为客户带来理想的收益与价值。 3. 基于FFmpeg的运动视频分析 3.1 视频分析流程 那么落实到技术当中，接下来我将介绍视频分析的详细流程。...我们会根据终端的支持情况调整视频输出的格式参数。 4.3 关键特性 对于运动场景的视频分析，关键在于球和球员的detection与tracking，结合球与球员运动轨迹分析二者精准位置与运动情况。
转码有解码和编码两个阶段，在编码中，运动矢量计算是消耗CPU算力最多的部分，因此要考虑如何减少大量的计算并提高图像质量。...LiveVideoStack邀请到了英特尔的谢义老师，为我们介绍基于运动矢量重用的转码优化。 文/谢义 整理/LiveVideoStack 大家好！我是谢义，来自英特尔亚太研发有限公司。...我们团队主要负责基于至强服务器的软件优化工作，而服务器端的视频转码服务是我们重点关注的领域。英特尔奉行的原则是“水利万物而不争”，我们的初衷是协助合作厂商在英特尔服务器上获取最佳的视频转码性能。...其中，投入最多的是H.265，然后是AV1，再然后是H.266，这三个协议正在成为主流编码器协议，我们后续将基于这些主流编码器进行开发。 接下来进行直播成本分析。...在大部分情况下，若考虑帧决策等，运动估计的占比将超过50%，因此这成为了我们关注的热点。 02 重用运动矢量等信息提高转码效率和质量 接下来，介绍方案的核心思想。
本文是来自AOMedia Symposium 2019的演讲，主要内容是基于运动的视频插帧技术（Motion Based Video Frame Interpolation），演讲内容来自YouTube...同时对近年出现的基于卷积神经网络的方法进行了分析，事实上使用CNN获取图像光流同样是为运动插值过程服务。 Kokaram接着提出了他们项目组的方法。...根据朴素贝叶斯的想法，要从观察到的图像与运动中得到缺失的图像与运动，可以先从观察到的运动中得到缺失的运动，并从缺失的运动还原缺失的图像。...根据能量最小化的原理，在动作插值工作中，我们估计现有运动，测量运动能量、遮挡能量和图像能量，然后以最小化局部能量对运动进行选择。获取运动后接着进行图片插值工作，使用遮挡生成插值图片并进行后处理。...Kokaram最后对演讲进行了总结， 超帧至60fps是一个重点 基于CNNs的方法与基于MRF运动插值的方法相比，在插帧工作中效率基本相同或稍差 但所有成功的方法都明确地使用了运动 如果你对运动的处理失败
代码解析：基于 Paper.js 的自动重置圆形运动程序 本技术博客详细分析了一个基于 Paper.js 库的动画实现代码。...我们将逐一探讨代码的核心功能，包括实现动态圆形移动、用户交互、自动重置和视图调整的逻辑。...支持的特性 支持按钮来控制运动 支持使用按键来控制运动 支持使用websocket来控制运动 初始化与环境设置 首先，页面加载了 Paper.js 的库，并为画布设定了尺寸和边框样式。...，负责在每一帧更新圆形的位置和处理相关的逻辑。...这增加了动画的视觉效果，使得圆形在移动的同时也在轴向旋转。 圆形位置的更新 接下来的逻辑判断当前是否有有效的移动方向（即检查 direction 是否为非零向量）。如果有，就更新圆形的位置。
作者：东岸因为@一点人工一点智能原文：基于深度学习的自动驾驶运动预测研究预测安全的无碰撞轨迹是阻碍自动驾驶汽车在公共道路上全面普及的最大挑战。...因此，我们的主要目标将是利用获得的数据来改进自动驾驶汽车检测和预测道路上其他车辆运动轨迹的能力，以帮助它们规划一条无碰撞轨迹。具体来说，我们旨在使用基于深度学习的方法来预测周围车辆未来的运动情况。...Ding和Shen[8]使用LSTM编码器根据目标车辆的状态来估计其意图，以预测基于意图的轨迹。接下来，使用预期的意图和地图数据生成目标车辆的初始预测轨迹。...在第一步中，我们旨在评估基于不同代价函数的ResNet模型。考虑了三种不同的代价函数MSE、ADE和FDE。表1给出了结果。...基于本研究使用的参数，我们发现联合空间和顺序学习方法在某些情况下可以提高预测结果。然而，我们也观察到还有改进的空间，通过额外的模型参数修改可能会带来进一步的改善。
因此，我们的主要目标将是利用获得的数据来改进自动驾驶汽车检测和预测道路上其他车辆运动轨迹的能力，以帮助它们规划一条无碰撞轨迹。具体来说，我们旨在使用基于深度学习的方法来预测周围车辆未来的运动情况。...Ding和Shen[8]使用LSTM编码器根据目标车辆的状态来估计其意图，以预测基于意图的轨迹。接下来，使用预期的意图和地图数据生成目标车辆的初始预测轨迹。...在第一步中，我们旨在评估基于不同代价函数的ResNet模型。考虑了三种不同的代价函数MSE、ADE和FDE。表1给出了结果。...因此，在其余实验中，我们使用MSE作为训练过程中的代价函数。 表1 基于不同代价函数的ResNet模型的结果 表2展示了ResNet和提出的方法的结果。...基于本研究使用的参数，我们发现联合空间和顺序学习方法在某些情况下可以提高预测结果。然而，我们也观察到还有改进的空间，通过额外的模型参数修改可能会带来进一步的改善。
一种成熟的方法是基于感觉运动节律（SMR）的运动想象BCI，它允许用户通过检测和解码与真实和想象的运动相关的SMR模式来控制物理或虚拟世界中仿真的运动。...来自宾夕法尼亚州卡内基梅隆大学生物医学工程系的Hyonyoung Shi等人通过正向建模和新的运动想象编码模型，用于在闭环环境中进行基于SMR的连续光标控制实验，从而提出一种生成运动想象脑电图（EEG）...该团队展示了闭环运动想象脑电模拟的优点，并为未来基于闭环SMR的BCI研究提供了一个开源框架。...首先，研究人员采用一种基于正向解决方案的生成方法，使用受试者的鼠标控制作为代表其直观实时运动意图的输入，自动控制激活信号的形状。...随后，基于Brainnetome atlas图谱选择标记A4ul_L和A4ul_R（左右区域4-上肢区域），A6cdl_L和A6cdl_R（左右尾背外侧区域6），将对应源级运动想象的激活信号建模为四个单独定义的幅度时间序列信号
注意：上面连接提到的Box2D 引擎已经有一个Erin Catto的新版本。它们概念相似，但Farseer是基于Box2D引擎的一个早期版本而构建的。...我猜它应该很容易就被移植，因为这个引擎其实没有依靠太多非.NET框架核心的东西。 综合说来，你对Silverlight和XNA用于创建类似这样的软件印象如何？...Silverlight版本需要创建一些数学结构体以对应在XNA中同样的结构体，但其他唯一不同之处就是每个版本需要以不同的.NET框架版本来编译。其中的演示当然是能正常工作。...当前，我已经把注意力从XNA移开一段时间了，对Silverlight关注更多些。我能够完成一些屏幕上的事，并能让其在Silverlight上运行得比XNA更快些。...主要是因为2D矢量绘图机制内建于Silverlight中，我希望微软也能为XNA框架创建一个XAML的解析器。 我也喜欢为Web创建游戏的想法。我想这个方向前途是光明的。
我对物联网中“物”的定义一直都有“物理”的概念，things的网络，更是things所感知、所影响的物理世界的链接。...现如今成熟的OS非常多，开发者甚至自己都可以开发一个实用的RTOS内核。但OS的目标不仅仅是调度，本质要提供的是便捷成熟的服务。...此外，为了此次的内侧活动，组织方还贴心提供了定制的开发板（By 物联网俱乐部）和完善的SDK资料，让开发者可以把更多精力放在Tiny和IoT explorer的体验上，加之活跃的讨论群和及时的支持，都可以看出此次活动满满的诚意...[由物联网俱乐部定制的全球首款TencentOS Tiny开发板] 整体方案 运动的人原来越多，户外运动又是非常大的群体，安全运动也是智能设备一大需求点。...这里定义了一款简易的智能运动手表，主要功能有： 本地业务：手表在本地显示时间，实现手表的基本功能 下行数据：云端推送各种天气运动信息，给手表显示，向客户提供实时资讯 上行事件：当用户遇到危险时，通过按键出发上传报警事件
首先，深入了解了飞机襟副翼运动原理，构建了该运动机构简图，并计算其运动自由度，并利用解析方法，建立襟副翼运动学方程。最后，基于MATLAB对飞机襟副翼进行运动仿真。...1）画出机构的运动简图； 2）利用解析方法，建立襟副翼运动学方程； 3）基于 Matlab 完成仿真分析。 2. 机构简图 飞机襟副翼运动机构简图如图所示。 ?...该飞机襟副翼运动机构的自由度为 ? 该飞机襟副翼运动机构的自由度数等于原动机数，均为1，故有固定唯一确定的运动。 各杆件尺寸如下：AB=80,BC=250,CD=180,AD=300,无偏置。...运动学模型的建立 与基于飞机起落架的MATLAB设计与仿真分析同。 4....基于 MATLAB的运动仿真分析 为了便于交互操作，特采用GUI界面来做本次分析，通过交互界面，可独立控制分析角位移、角速度以及角加速度等关键参数指标，同时支持输出模型图与动态分析结果。 ?
近年来，研究脑电信号的任务不断增长，范式主要包括：运动想象数据，情绪识别数据，误差相关电位(ErrP)，视觉诱发电位(VEPs)，事件相关电位(ERPs)，慢皮质电位(SCPs)，休息状态音乐与EEG，...本次实验研究了运动想象（MI-EEG）任务，该任务是人在想象自己肢体（或肌肉）运动但没有实际运动输出时，人的特定脑区仍会有激活，目前常见的运动想象部位为：左右，右手，双脚和舌头。...分类器设计 通过阅读文献资料[3]，发现深度学习在MI-EEG的分类任务中已经发展到得十分成熟，如图3.1，主要包括RNN[5]，CNN[4]，GCN[6]等。在本实验中，我们基于CNN来设计分类器。...github上有一个EGG深度学习图书馆 本文的设计的CNN分类器基于[4]，包含六个卷积层，两个最大池化层和两个全连接层。数据集大小为[64*60，560], 按照7：3的比例划分训练集和测试集。...脑机接口导论[M].北京机械工业出版社.2016-7 [8] 王洪涛.邹鹤良.李达强.何国渊.基于左右手运动想象的在线算法设计与应用.数据采集与处理第28卷第6期2013年11月829-833 文章来源于网络
这两天在首页看到太多悲观的东西了，给大家来个有趣点的乐呵乐呵，改变下心情 SilverLight的确是好东西，我把我们公司项目中的地图客户端用SilverLight改写之后，明细效果就是不一样...，尤其是在回放轨迹的时候，那真叫平滑和稳定 这个弹幕的生成其实很简单了，单发子弹的结构，其实是一个画布里面嵌入了一个圆， 其中分别对画布应用了角度转换，对圆应用了平移转换。...嘿嘿，那是为了防止射击死角的出现，随着度数增加，弹幕的缝隙会逐渐移动） 然后按下钮开始发射子弹，效果大家请看，子弹还是挺密集的哦。 ...比如这里的子弹，既要发生平移，发射的角度也要变换。...有一个需要注意的地方是，生成了那么多子弹对象，当它们的动画结束之后，应该立刻将其从画布上移除。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...本博文主要学习目的为倒立摆PID控制入门，面向matlab小白，所以挑选最简单的模型和例子写了一篇文章 模型已经上传到网上，附上文件链接 https://github.com/Yanchuan913/-.../blob/main/Inverted_Pendulum_P.slx 效果展示 倒立摆PID控制matlab simulink仿真，最简单版本效果展示，内 模型的框图 总框架包括 物理模型部分、控制器部分...、环境部分（环境部分都是这么设置的，就不多说） 物理模型 首先来看物理模型部分，除去几个为了正确放置模型的坐标转换关系外，包括 一个滑动底座关节 一个滑动底座实体 一个旋转关节，用于连接底座和倒立摆摆杆...一个摆杆实体 控制器部分 控制器部分使用PID控制器，选择最简单的情况，只使用P，不使用I和D 包括两个关系 底座下一时刻位置 = 底座现在位置 + 控制量 控制量 = P * 角度偏差 这里随意调一下
Camouflaged Object Detection 论文摘要 视频伪装物体检测（Video Camouflaged Object Detection，VCOD）是找出视频中在外观上与背景展现出极高相似性的物体的任务...此外，本文基于 MoCA（Moving Camouflaged Animals），重新整理并构建了一个大规模的 VCOD 数据集， MoCA-Mask。...本文还提供了该领域第一个全面的评测基准，包含对已有的 VCOD 以及相关方法的测评。本文的贡献点概括如下： 本文提出了一个新的 VCOD 框架，它可以有效地建模视频中的短期动态与长期一致性。...其中，伪装物体运动与分割可以同时被优化。 本文构建了第一个大规模 VCOD 数据集，MoCA- Mask，以促进 VCOD 领域的发展。...在 VCOD 任务上，本文的方法达到了当前最好的结果，超过之前的 SOTA 模型达 9.88%。
B - 运动员最佳匹配问题 Description 羽毛球队有男女运动员各n 人。给定2 个n×n 矩阵P 和Q。...P[i][j]是男运动员i 和女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势；Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势。...男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i]。 设计一个算法，计算男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。...设计一个算法，对于给定的男女运动员竞赛优势，计算男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。 Input 输入数据的第一行有1 个正整数n (1≤n≤20)。...接下来的2n 行，每行n个数。前n行是p，后n行是q。 Output 将计算出的男女双方竞赛优势的总和的最大值输出。
研究人员提出了一种基于深度学习模型的运动想象脑机接口(BCI)。运动想象的脑动力学通常通过EEG作为低信噪比的非平稳时间序列进行测量。...所谓运动想象脑电，就是想象某种肢体运动时的脑电模式。现代神经电生理学研究表明：当进行肢体动作或运动想象时，对应激活脑区EEG成分在功率谱密度上产生变化，即出现ERD/ERS现象。...图1 不同运动想象任务时所激活的脑区 由于运动想象是通过对肢体运动的成像来模拟给定的动作，它会使得大脑皮层神经元之间的连接发生各种变化。...该系统的电极为干式非侵入式导电系统，可将16个EEG通道同时嵌入到EPOC芯片的输入中。如图3所示，基于国际10-20系统的电极位置C3，C4和Cz用于提取EEG信号，而位置A1和A2用作参考点。...图5 离散小波多分辨率分解 基于LSTM的循环网络 RNNs是一种很受欢迎的网络，它在许多时序任务中表现出了很大的潜力。
作者：Róbert-Adrian Rill 摘要：在本技术报告中，我们使用最先进的基于深度神经网络的光流和单视深度预测方法，研究了KITTI基准测试中自我车辆的速度估算。...使用简单直观的方法并逼近单个比例因子，我们评估了深度网络的几种应用方案，并制定了有意义的结论，例如：将深度信息与光流相结合，提高了速度估算精度，而不是单独使用光流; 深度神经网络方法的质量影响速度估计性能...; 使用较小作物宽幅图像产生的深度和光流会降低性能。...考虑到这些观察结果，我们使用单眼图像作为KITTI基准记录的输入，实现了车速估计小于1 m / s的RMSE。 还讨论了限制和可能的未来方向。
本论文的主要贡献总结如下，这些贡献均基于引入部分运动约束，以促进、稳定或优化非重叠环视摄像头系统的几何标定问题： 总结了完整的技术栈，包括摄像头到车辆的在线外参标定、稳健的车载多摄像头运动初始化，以及基于...环视 SLAM 系统概览，显示跟踪和后端优化线程执行的所有步骤 本文最终贡献是一个基于全景视图的同步跟踪与地图构建框架，该框架围绕前面章节中描述的两个核心模块构建：运动初始化方法以及基于样条的后端优化方法...线性方法的局限性 作者指出，基于广义本质矩阵的线性方法在某些运动情况下会退化，特别是在以下两种情况： 纯平移运动：如果相机的运动仅是平移，没有旋转，那么传统方法可能无法准确估计运动。...这种约束在纯视觉算法中已被利用，但通常仅基于对分段常数转向角的近似来实现： 前端方法：例如，Scaramuzza等人将车辆运动近似为平面上的运动，并假设平台具有局部常数的转向角。...系统配置：该框架使用新提出的OpenGV 2.0模块来处理输入的稀疏特征对应关系，以实现稳定的运动初始化和基于样条的后端优化。
多传感器配置在基于特征的里程计和SLAM中得到了广泛探索，例如立体相机[20]，视觉-惯性[3]或激光雷达-惯性[26]，但在使用原始传感器测量值而不进行特征提取的直接方法中探索得较少。...据我们所知，这是第一次将惯性数据与RGB-D测量融合在一起，用以基于光流估计相机运动。 具体来说，我们提出了一种紧耦合的优化方法，通过最小化预积分的惯性残差和范围约束。...这限制了图像中的运动，如下所示： 其中 是图像单位内的光流（像素/秒）。在刚性场景的常见假设下，我们将点速度表达为相机运动。设 是一个由3D测距相机提供的深度图像，其中Ω是图像域。...基于RGB-D-I场景流的相机运动 本节介绍了一种将惯性测量与RGB-D场景流集成以估计相机运动的方法。我们首先定义了状态，它根据不同的操作模式而变化，主要取决于考虑的帧数。...我们运行了我们的RGB-D-I流方法，与基于RGB-D流的所谓DIFODO进行了比较。
转载自：智能运载装备研究所编辑：郑欣欣@一点人工一点智能原文：基于车辆运动学的智能车轨迹跟踪控制方法01 背景1.1 国内智能车研究现状我国智能驾驶车辆起源于1980年，然而在1992年国防科技大学研发真正第一辆智能车...Cheng S等提出一种基于模型预测控制方法的横向稳定协调碰撞系统，该系统基于车辆动力学来控制车辆的正常驾驶模式、全自动模式和稳定模式等，实验结果表明该系统具有良好的性能。...路径跟踪的控制算法现阶段较多，其中包括：基于道路几何原理的控制算法，如纯跟踪控制、Stanley控制、Alice控制等；基于经典控制理论的路径跟踪控制算法，如PID控制、线性反馈控制等；基于现代控制理论的路径跟踪控制算法...：2.3 基于LQR控制算法路径跟踪设计2.3.1 运动学状态空间模型推导X=[x,y,\varphi]基于车辆运动学模型(6)，可将车辆运动学系统看作成一个输入 以及状态参数 的控制系统。...其中:基于经典控制理论的PID路径跟踪控制安全性较好，舒适性中等，稳定性较差；基于道路几何原理的Stanley路径跟踪控制安全性较差，舒适性较好，稳定性较差；基于现代控制理论的LQR路径跟踪控制安全性较好
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
