本文提出了一种异构定位方法，称为毫米波雷达在激光雷达地图上的定位（RoLM），它可以实时消除雷达里程计的累积误差，以实现更高的定位精度，而无需依赖闭环。...我们将两种传感器模态嵌入到一个稠密地图中，并计算空间向量相似性以及偏移，以查找候选地点索引的对应位置，并计算旋转和平移。我们使用ICP算法在激光雷达子地图上进行精确匹配，基于粗略对齐。...图的左侧显示了同一场景中激光雷达数据和雷达数据之间的差异 主要贡献 总的来说，本文的贡献可以总结如下： 提出了一种多模态雷达SLAM系统，利用毫米波雷达到激光雷达的重定位来消除里程计漂移。...毫米波雷达关键帧生成 毫米波雷达图像由于多路径返回而具有噪声和幽灵反射。将雷达点云与激光雷达点云对齐的关键在于从雷达中提取准确的环境描述。传统的做法是在单帧中滤除噪声。...（1）雷达里程计：提供初始位姿估计和雷达点云关键帧。 （2） 雷达在激光雷达上的定位：找到与雷达关键帧相似的激光雷达帧，并计算两者的外部参数，以获取当前位置与实际位置之间的偏差。
下图中存在的问题是：目标快速移动时抓拍速度不够快的话，目标就会模糊；如果背景色跟前景色非常接近时，会出现干扰。...即使这个图片可能会有一些遮挡，只要它的尺度点没有被遮蔽，一样进行匹配。 特征设计-方向梯度直方图（HOG）另外一种跟灰度有关的特征方法叫做方向梯度直方图（HOG）。...下图中人和的背景正好有一些灰度上的区分，就可以用方法识别。图中的绿色线条代表着图片上灰度变化最小的方向。这个图上人穿的是黑色的衣服，几乎没有灰度变化，所以整个线条以垂直的方式不断延伸。...而背景由于它的光线从各个方向都有，所以它的方向梯度直方图比较比较杂乱的。因此通过方向梯度直方图我们就可以把人识别出来。2. 分割和目标检测 分水岭算法首先对整个图片进行扫描，得到灰度的曲线图。...而且随着数据量越来越大，有可能它的效果会无限接近于雷达的效果。雷达的意义在于什么？因为雷达都是在车顶，它在扫描的时候，拿到的是鸟瞰图，是一个3d图。
然后底下几张图显示图上可能会出现什么问题，比如人在快速移动的时候，视频中间会出现模糊，这是一个非常常见的现象，然后由于背景色可能跟前景色太过接近，背景可能会影响到前景色产生干扰，这也是非常常见的，那这几种情况呢都会影响目标跟踪的效果...好处是它计算起来的成本比较靠谱的，比如这张图上，人穿黑色的衣服，所以在黑色衣服上它的灰度变化最小一定是垂直的。到了旁边白色背景可能就是水平的。...利用它这个HOG的梯度图的方向，很容易把这个人从背景中间区分出来。 这个和刚才我们聊到的海尔特征区别在于，它其实对整个图像进行了一个全面的一个扫描。...这样的话这个图上的不同区间就会得到很好的划分。比如像人那他从他的臂膀到他的腿，整个的话都是一个灰度，基本上是不变的，在人身上的梯度的方向就是垂直的。...背景由于打光的各种的原因，它的方向一般是比较分散的，在各个方向都有。这样的话呢我们根据它梯度的变化方向，我们就可以把这个人从背景中很完美的抠出来，也就能识别到这个人。
通过分析Sentinel-1雷达数据，我们可以识别特定时间段内的洪水变化情况。...背景知识 Sentinel-1数据集 Sentinel-1是欧洲空间局提供的雷达卫星数据集，它能够提供连续的地表监测，即使在云层覆盖的情况下也能获取数据。...洪水监测 洪水监测是评估洪水灾害影响和进行灾害管理的重要手段。利用雷达数据的后向散射变化可以识别洪水事件。...计算洪水区域面积 计算洪水区域的总面积，并打印结果。 结论 本教程展示了如何使用GEE和Sentinel-1雷达数据进行洪水灾害监测。...通过计算洪水前后的雷达后向散射差异，我们可以识别洪水区域并估算洪水面积。 进一步探索 GEE提供了丰富的工具和方法来进行环境和灾害监测分析。在后续的教程中，我们将继续探索GEE在不同领域的应用。
《荣耀之海》是西山居自主研发的新一代多人在线战术竞技游戏。游戏主打时下最火热的「吃鸡」玩法，百名玩家通过海上与陆上的大逃杀决出胜者。...随着游戏的进行，地图上的安全区域将逐渐缩小，战斗爆发得也更加频繁，玩家需要配合队友，通过灵活多变的海陆策略，击杀其他队伍的玩家、生存到最后。 ?...AI 没有使用任何人类玩家的对战数据，完全基于自我对战（self-play）的方式进行学习。 使用非完美信息 AI 观测的状态信息包括玩家/物资的实体信息、深度图、雷达图、小地图，以及宏观标量信息。...与直接用 RGB 图像作为特征相比，研究人员采用的方式省去了图像目标检测和识别的过程，专注在 AI 的决策过程。此外，雷达图和小地图相当于自动驾驶中的高精度地图，深度图相当于深度摄像机捕捉到的信息。...研究人员表示，他们将逐步克服以上难题，最终让 AI 在完整地图上进行 100 人的吃鸡对战。 超参数科技是一家怎样的公司？
正是在这样一个行业与时代的大背景下，不断研究和探索自主研发的高精度定时方法，发布了同步设备，将国内的同步授时精度压缩到亚纳秒级，能够同时实现时间同步、相位同步以及事件同步。...u=1658115860,292519973&fm=11&gp=0.jpg 高精度的授时技术能够广泛应用于相控阵雷达、智能网联汽车、大型科学工程及未来人工智能领域。...高精度授时在新体制雷达的应用 在新体制雷达，如相控阵雷达，多通道间的同步精确度会严重影响到雷达的成像质量。...能够为大型相控阵雷达提供时钟同步精度小于200ps 的时钟基准、分布式的同步架构，使得雷达能够方便的实现多发多收，并为空基和海基的无线高精度同步提供实现的可能。...更高的同步精度，更好的抗干扰性能以及更可靠的加密技术，使得可以满足从几米到几十公里量级的高精度同步需求，能够适用于大型陆基和海基相控阵雷达应用。
正是在这样一个行业与时代的大背景下，不断研究和探索自主研发的高精度定时方法，发布了同步设备，将国内的同步授时精度压缩到亚纳秒级，能够同时实现时间同步、相位同步以及事件同步。...可以为从几米到几十公里范围部署的节点提供亚纳秒量级的时间同步、参考时钟、时间触发以及数据传输。 高精度的定时技术能够广泛应用于相控阵雷达、智能网联汽车、大型科学工程及未来人工智能领域。...u=1149073879,1604696374&fm=26&gp=0.jpg 高精度定时在新体制雷达的应用 在新体制雷达，如相控阵雷达，多通道间的同步精确度会严重影响到雷达的成像质量。...能够为大型相控阵雷达提供时钟同步精度小于200ps 的时钟基准、分布式的同步架构，使得雷达能够方便的实现多发多收，并为空基和海基的无线高精度同步提供实现的可能。...更高的同步精度，更好的抗干扰性能以及更可靠的加密技术，使得可以满足从几米到几十公里量级的高精度同步需求，能够适用于大型陆基和海基相控阵雷达应用。
因为是单波段，所以在图上显示为灰度图片。全色遥感图像一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩，也就是图像的光谱信息少。...比如，CO2增加引起全球变暖，随之而来的海表面温度增加和海平面增高已引起人们的普遍关注。下图就是通过红外遥感对于全球海表面温度的观测。...6、激光雷达图像 LiDAR是激光雷达，通过对从空中或空间飞行器上发射的激光角度和探测到的激光距离来解算激光点的地面坐标。...7、合成孔径雷达遥感图像 合成孔径雷达（SAR）是用小孔径天线通过运动和数学计算而达到大孔径雷达的测量效果的技术。...其生成的遥感影像的每一像素不仅包含反映地表微波反射强度即所谓的灰度值，而且还包含与雷达斜距（一般取样到垂直于平台飞行方向的斜距上）有关的相位值，这两个信息分量可用一个复数表示。
研究者首先使用一种基于黑盒进化的算法展示了相关漏洞，接着使用基于梯度的方法 LiDAR-Adv 探索强大的对抗样本造成的影响有多大。...图 2：激光雷达在 AV 上的检测流程图。 构建激光雷达对抗样本的难点 基于激光雷达的检测系统由多个不可微分步骤组成，而不是单个的端到端网络，这种端到端网络会极大地限制基于梯度的端到端攻击的使用。...所以，形状扰动（shape perturbation）如何影响扫描到的点云尚不清楚；2）激光雷达点云的预处理过程是不可微的，从而避免了对基于梯度的优化器的不成熟使用；3）扰动空间受到多方面的限制。...图上行显示，基于激光雷达的检测系统可以检测到普通的箱子；图下行显示，LiDAR-Adv 生成的类似大小的对抗样本无法被检测到。...为了方便基于梯度的算法，研究者执行了一个近似可微且模拟激光雷达功能性的渲染器 R，从而使一组预定义射线与包含顶点 V 和倾斜点 W 的 3D 目标平面 (S) 产生交互。
2.我们将定义一个误差函数，绘制一张关系图，表示函数中所有可能的误差值和所有可能的权重值之间的关系。从图上我们可以看到一个最低谷，即最小值。 3.我们利用误差函数帮助计算个权值的偏导，从而得出梯度。...嘿嘿，你懂的！ 二阶优化法进阶法——牛顿法 实际上，牛顿法有两个版本。第一个版本是找出某个多项式的根，也就是图上所有与x轴相交的这些点。...但是有两点不同，我们将一阶导数替换成梯度，将二阶导数替换成海森矩阵，海森矩阵是一个标量的二阶偏导数的矩阵，用来描述多元函数的局部曲率。...我们用海森矩阵进行二阶最优化，这些就是5个微积分导数算子中的4个，它们便是我们用数值来组织和表示变化的方法，那么，应该在何时使用二阶法呢？...针对你遇到的具体问题，试用不同的优化技巧，才是解决问题的最佳办法，有几个关键点需要记住： 一阶优化法使用的是函数的一阶导数求其最小值； 而二阶优化法则使用二阶导数； 雅可比矩阵是一阶偏导数的矩阵； 而海森矩阵是二阶偏导数的矩阵
近几年利用天气雷达、静止卫星等观测数据结合深度学习进行对流/降水/闪电临近预报的研究比较多。...数据 本文利用的数据包括了Himawari-8静止卫星观测，台湾省气象局提供的雷达观测。...对于雷达资料，不同于以往的一些基于雷达观测的对流临近预报，本文的标签是基于3D雷暴标注算法的回波分类算法所生成的对流/非对流区mask数据。...这也是为什么标题里给的是“the spatial coverage of convection”，这里强调的是对流区，而不是单纯的雷达回波。...但是这样直接计算平均，在概率图上有时会出现梯度特别大的地方，然后通过高斯平滑移除这些大梯度值。
潜入深海需要价值不菲的专业设备和人员。除此之外，更重要的是： 你可能根本就不知道沉船在哪。 海下沉船是一笔宝贵的公共财产，因此，各国政府与对海下沉船等海峡文物的保护与挖掘高度重视！...测深数据从美国国家海洋和大气管理局 （NOAA）数据访问（NOAA’s Data Access Viewer）中获取，由分辨率为1米的激光雷达和多波束声纳产生。...总训练数据集包括410艘沉船，410个区分沉船和地形的背景地形图块；而测试数据集则额外含有40艘沉船和40个背景地形图块。...与背景地形比较沉船的 (a) 最大斜率、(b) 曲率、(c) 曲率剖面和 (d) 曲率平面的箱线图 F比率和p值表示，与背景地形相比，这些参数中的每一个都倾向于共享不同的沉船值范围。...分辨率为3米的激光雷达和多波束声纳偶尔也能检测出残骸，但分辨率为1米的效果更理想 2. 仅有不到10艘沉船能够轻易识别出来，大部分沉船仅表现为地形异常。 3.
激光雷达的问题 在计算深度信息时，激光雷达是非常精确的。深度信息是自主车辆进行路径规划、与目标保持安全距离等工作的重要依据之一。这使得激光雷达成为集成到自动驾驶汽车的一个极佳选项。...其次，激光雷达在恶劣的天气条件下不能很好的工作，它们会产生膨胀的点云，这可能会使激光雷达点云的输出不准确。...但是要确保你不会在地图上产生超过50辆车，因为那样的话，把交通灯变成绿色会导致交通事故，而我们的主角车会卡在里面！ ?...因此，采用 MSE 和 SSIM 的加权组合，可以解决这一问题。 ? 图像梯度损失: 图像梯度是图像中灰度或颜色的方向变化。图像的梯度是图像处理的基础构件之一。...例如，Canny边缘检测器使用图像梯度进行边缘检测。这种损失惩罚了深度输出中的边缘。 幸运的是，tensorflow 已经完成了实现这些损失函数的艰苦工作。
具体来说，我们介绍了一种新颖的激光雷达流特征，该特征是通过组合激光雷达和基于标准图像的光流而学习的。此外，我们还结合了来自另一项经过单激光雷达扫描训练的网络的语义流动性信息。...我们进一步创建了符合制造商规格的给定激光雷达传感器的几何模型，并将其投影到预测的流量图上，从而获得了点云中每个点的对应激光雷达流量。...通过解决像[13]中提出的每个像素的分类问题，引入了关于场景的机动性的语义先验。为此，训练一个全卷积网络以获取激光雷达扫描帧，并将每个对应点分类为属于车辆或背景。这些预测的例子如图3b所示。...因此，我们的体系结构在来自网络的可伸缩部分和可扩展部分的大小相等的特征图之间执行级联，从而生成更丰富的表示并允许更好的梯度流。...此外，我们还强加了在不同分辨率下获得的中间损耗优化点，这些点被上采样并连接到直接的上层特征图上，从早期步骤指导最终解决方案，并允许反向传播更强健的梯度。
▲ 图1 技术和成本在车侧和路测分配 以车载传感器为例，激光雷达价格高昂，尤其是用于远距离、大范围探测的L4/L5 级别自动驾驶雷达。...但如果在路测安装摄像头、毫米波雷达和激光雷达等感知设备、例如路灯杆进化为多合一路灯杆，安装各类传感器，探测周围环境的三维坐标，进行信息融和，由于安装高度高、覆盖广、不易被遮挡，视距条件更好，可最大化减少盲区...单车自动驾驶主要依靠车辆自身的视觉、毫米波雷达、激光雷达等传感器进行环境感知、计算决策和控制执行。...分拆产业链来看，上游包括以高通、华为海思等为代表的基带芯片供应商、中游包括以移远通信、广和通、慧瀚微电子等为代表的通信模组集成厂商、下游则是具备 4G/5G/WiFi/蓝牙通信需求的主机厂。...上游：基带芯片为核心，海思芯片短缺背景下高通一家独大。其中涵盖基带芯片、射频芯片、存储芯片以及 GPS 芯片。
3 2D目标检测 3.1 传统方法 传统的目标检测算法通常基于不同类型的特征描述子。方向梯度直方图（HOG）[12] 就是其中一种著名的描述子，它统计在已定位的图像部分中梯度方向的出现次数。...霍夫变换（Hough transform）是图像处理过程中一种识别图像中几何形状的基本方法。举个例子，针对人脸跟踪问题，[13] 使用了一种基于梯度的霍夫变换来定位眼睛虹膜的位置。...[19] 描述了一种方法，即使用梯度向量流 - 蛇（GVF snake）模型来提取相关轮廓。...至于背景消除问题，很多方法在静止相机采集的数据上表现优良，比如在事先知道每帧中前景和背景有较大距离的前提下，聚类可以在一次迭代中完成，而且仅需两个聚类，[20] 能在背景消除任务上取得较高的准确率。...[21] 首先使用了鲁棒型主成分分析（RPCA）来提取背景运动，其假设背景场景可以描述为一种低秩矩阵，然后将帧分割为子像素以提升将光流转换为运动的幅度和角度的准确率，由此改善结果。
2021年，奇安信威胁情报中心首次使用奇安信威胁雷达对境内的APT攻击活动进行了全方位遥感测绘。...奇安信威胁雷达境内遥测分析奇安信威胁雷达是奇安信威胁情报中心基于奇安信大网数据和威胁情报中心失陷检测（IOC）库，用于监控全境范围内疑似被APT组织、各类僵木蠕控制的网络资产的一款威胁情报SaaS应用。...图片 **图1.1 奇安信威胁雷达境内受害者数据分析** 基于奇安信威胁雷达境内的遥测分析，我们从以下方面对我国境内疑似遭受的APT攻击进行了分析和统计。...海莲花和毒云藤作为我们的老对手，在2021年依旧保持着超高的活动频率，是我国目前面临的最大的网络威胁。...图片 **图1.6 不同关键字在毒云藤域名资产中的占比** 2021年紧盯我国的活跃组织2021年全年，针对中国的国家级背景APT组织为达到攻击目的，不惜花费巨额资金和人力物力成本，不断升级攻击手段
上周，我们在花园里待了一个小时，她坐在我的肩上，看着飞机一架接一架地在夜空中闪烁。 后来我找到了FlightRadar24，它能显示覆盖在地图上的飞机位置，但美中不足的是，我必须自己调整方向。...可以看到，天空中飞机的数量和集群看起来都差不多，但位置却相差甚远。忽然，我灵光一闪，原来还需要使用注释在地图上绘制飞机。...这应该会给我们带来我们想要的很酷的、完全定向的雷达效果。 地图注释 在iOS 17中，在地图上绘制注释非常简单。...我和女儿一起去看飞机，现在我们有了真实的地图注释，能在地图上显示用户的位置和方向。最重要的是，它能够准确地找到飞机！ 这获得了巨大成功，因为我们在这上面找到了飞机。 初步测试还得出了两条重要信息。...绘制雷达 核心需求的最后一部分是雷达视图，这本质上是一组直线、同心圆和20度的旋转角梯度。 难不倒我。 用户调研2 经过三个晚上的辛苦工作，女儿终于开始对我创造的玩具表现出一些兴趣。
源自：系统工程与电子技术 作者：贺翥祯 李敏 苟瑶 杨爱涛 摘 要 针对合成孔径雷达图像目标检测易受噪声和背景干扰影响, 以及多尺度条件下检测性能下降的问题, 在兼顾网络规模和检测精度的基础上,...提出了一种改进的合成孔径雷达舰船目标检测算法。...从而实现了对合成孔径雷达图像舰船目标的快速准确识别。...这些传统的舰船目标检测算法大多针对特定场景, 主要对海杂波进行建模与仿真以及恒虚警目标的检测, 但其算法鲁棒性较低, 泛化性差。...但两者相比, LREIOU曲线梯度较LEIOU更大, 收敛更快。且梯度随EIOU值增大而逐渐降低。当EIOU的值趋向于1时LREIOU梯度趋近于-1, 因此具有自适应调节的良好性能。
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