开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

颤动未实现对丢失的静态目标的处理

是指在图像或视频处理中，针对静态目标在传输或采集过程中出现丢失的情况，进行处理的方法和技术。

在处理丢失的静态目标时，可以采用以下一些方法：

图像或视频修复：通过使用图像或视频修复算法，可以对丢失的静态目标进行恢复。这些算法可以根据周围环境和背景信息，对丢失的像素进行填充或估计，使得目标在图像或视频中得以恢复。
重建算法：通过分析已有的图像或视频信息，可以使用重建算法对丢失的静态目标进行重建。这种方法通常需要依靠一些模型或算法来进行预测和还原，以达到恢复目标的效果。
图像或视频插值：当静态目标在传输或采集过程中丢失了一部分像素时，可以使用图像或视频插值算法进行恢复。插值算法可以通过已有的像素点信息，对丢失的像素进行推测和填补，以恢复目标的完整性。

这些方法和技术可以应用于多个领域和场景，例如监控系统、图像处理、视频编辑等。具体的应用场景包括但不限于：

视频监控系统：在监控视频中，由于网络延迟或图像传输问题，可能会导致部分静态目标的丢失。采用上述方法可以对丢失的目标进行处理，提高监控系统的准确性和可靠性。
图像修复和重建：在图像处理中，可能会遇到图像中部分目标丢失的情况，通过使用修复和重建算法可以对丢失的目标进行处理，提高图像的完整性和质量。
视频编辑和特效：在视频编辑和特效制作中，可能需要对静态目标进行处理，以达到一些特殊效果的要求。采用上述方法可以对目标进行处理和恢复，实现特效制作的需求。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

图像处理相关产品：腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）
视频处理相关产品：腾讯云视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）
人工智能相关产品：腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
物联网相关产品：腾讯云物联网开发平台（https://cloud.tencent.com/product/iot）
存储相关产品：腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
区块链相关产品：腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/baas）
元宇宙相关产品：腾讯云虚拟现实（https://cloud.tencent.com/product/vr）

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

AAAI 2019 | 谷歌提出以无监督方式从单目视频中学习的结构化方法（附开源代码）

尽管已经做出了这么多努力，学习预测场景深度和自我运动仍然是一个持续的挑战，特别是在处理高动态场景和估计移动目标的适当深度时。...将场景中相应的运动建模为独立变换（旋转和平移），然后用其对 3D 几何建模，并估计所有目标的运动。...重要的是，它可以正确地恢复与自我运动车辆移动速度相同的车辆的深度。这在之前一直是一个挑战——在这种情况下，移动的车辆显示为静态（在单目输入中），表现出与静态地平线相同的行为，导致推断出无穷的深度。...之前使用单目输入的研究无法提取移动目标，并将它们错误地映射到无穷远。此外，由于该方法单独处理目标，因此算法为每个单独目标都提供了运动向量，即运动向量是对其前进方向的估计： ?...总之，这项研究对来自单目摄像机的深度和自我运动进行了无监督学习，解决了高动态场景中的一些问题。

7903 0

VDO-SLAM ：一种动态目标感知的视觉SLAM系统

该方法将环境中的动态和静态结构集成到一个统一的估计框架中，从而实现对于机器人相机和时空地图的精确估计。...一是将静态背景与（动态）目标实现鲁棒地分离，二是保证对于动态目标的长期跟踪。...虽然算法有能力对所有的分割目标估计其运动，动态目标的有效识别可以有助于降低系统的计算成本。这是基于场景流估计实现的。...此外，在语义位姿分割失败导致“间接遮挡”的情况下，通过利用之前分割的mask，（运动）目标（上提取出的）点可以帮助（系统实现）跨帧关联语义mask，以确保对目标的鲁棒跟踪。...首先对输入图像进行预处理，生成实例级位姿分割和密集光流。然后，对预处理后的图像跟踪静态背景结构和动态位姿的特征。

1.7K2 1

无人水面艇自主回收中的导航定位技术分析

Volden基于双目相机视觉原理设计了一种港口对接定位系统，使用ArUco检测器对标记物进行边角检测，双目边角特征经匹配后，通过三角法进行标志物位姿估计，实现了较高的定位精度。...Angry–Nerds基于单目相机和激光雷达数据融合原理，通过识别码头上的光学标记，实现无人艇与码头自动对接的功能。...与此同时，由于TOF深度相机采集图像目标区域较小，单独使用检测误差较大，所以将单目相机检测的目标区域（ROI）发送给TOF深度相机，之后深度相机从单目相机提供的ROI中处理该部分点云区域，以此输出更高精度的吊绳位置信息...（4）靠近阶段II在靠近的第二个阶段，由于距离吊绳位置更近，单目视觉失去对目标的检测与定位效果，转而采用光流运动估计的方法估计无人艇的运动信息（类似于视觉里程计）。...此外，由于单目相机视场角有限，在吊绳距离较近时，容易失去对目标的跟踪。

7320 0

vscode高效开发方案【护眼绿主题，插件，和控制台】研究

插曲 Rollup 打包通用项目工程库，工程化之路配置开发插件提高工作效率插件安装参考文章大前端插件集合 tips: 为了减少系统盘的大小或者后期重装系统造成的一些插件丢失，告诉大家一个好方案，因为...下，重新打开，你会发现之前的插件全部变成内置啦，就算重装系统，也不会丢失。...配置主题因为侵权问题，我现在已另外一种方式去实现，这样通过改文件的方式，我们首先确定我们的主题文件在哪个目录下，之后修改默认的配置文件，或者自己新建一个配置文件，名字改为自己喜欢的专属名字。...在E:\install_path\VSCode\resources\app\extensions这个目录下有个theme-defaults的文件夹 fileicons 这个是图标的icon...一目了然看到当前的分支，还可以使用linux 指令，很不错哦！

2.9K5 0

一文了解动态场景中的SLAM的研究现状

MonoDOS通过两种方式对常规SLAM进行扩展。其一，具有对象感知功能，不仅可以检测跟踪关键点，还可以检测跟踪具有语义含义的对象。其次，它可以处理带有动态对象的场景并跟踪对象运动。...其次，它的数据关联性更加复杂。静态SLAM只关心图像中的关键点，因此静态SLAM的数据关联只是关键帧特征向量的匹配。对于动态SLAM我们必须对帧中的关键点和对象之间执行数据关联。...如果观测点在经过运动预测后地标的投影范围内，那么关键点观察值与地标相关的概率与描述符相似度成正比。对象-对象匹配：同样属于多级概率。...点-对象匹配：未使用，通过检测每个帧中每个对象的语义关键点来间接完成。对象感知以及BA ? 相机-对象姿态图和循环一致性 MoMoSLAM使用了不同的优化公式。...尽管ClusterVO非常通用，但是它并没有运用先验知识，因此缺乏在3D对象检测中实现SOTA性能的潜力。当无法获取全球位置信息时，CubeSLAM似乎是在自动驾驶中执行VIO的很好的选择。

4.2K2 0

清华大学&英伟达最新｜Occ3D：通用全面的大规模3D Occupancy预测基准

最流行的视觉感知任务之一是3D目标检测，它根据单目或双目相机图像估计固定本体树中定义的目标的位置和尺寸。...在3D占有率预测中，为体素提供未观察到的标签至关重要，以考虑可见性并排除未观测到的体素。对占用的体素估计语义标签。对于数据集中具有预定义类别的目标，它们的语义标签对应于各自的类别。...通过利用自我姿态和目标轨迹，点云聚合和动态目标变换增强了静态场景的密度，并恢复了动态目标的详细几何结构。...因此，作者分别处理动态目标和静态目标。根据每个帧处的边界框标注和不同帧之间的自我姿态，对动态目标的点进行转换和聚合。对于静态目标的点，作者只是根据自我姿态来聚合它们。...因此，作者在执行上述动态点聚合之前，对带标注的目标框序列进行时间插值，以自动标注未带标注的帧。关于未标注的帧中没有被边界框的点，它们很可能是静态背景。

9664 0

手机中的计算摄影6-旷视技术开放日上展示的手机电影

这次我也在旷视的技术开放日上看到了旷视推出的电影模式算法。据介绍，苹果是通过双摄像头来实现的电影模式，而旷视则仅仅采用了单摄像头就实现了电影模式。我们来看看旷视的单摄电影模式产品的效果。...然后，根据不同的需求，对背景像素做相应的处理和渲染。...于是，就会导致我们训练的单目深度算法丢失掉分辨物体绝对距离的能力。比如，下面两张图，单目深度算法很难说出这到底是因为相机焦距的不同导致的物体尺度不一致，还是因为拍摄的距离不同导致的尺度不一致。...他们用来渲染一般的静态场景，达到我在手机中的计算摄影1-人像模式(双摄虚化)中描述的对拍照虚化的要求是可以的。...利用视频进行自监督单目深度重建的方法自监督的单目深度重建算法能够减少对数据集的要求，但很多算法假设场景是静态的，很难应用于有很多动态物体的场景。而且，依然会遇到无法确定准确的尺度的问题。

1.1K2 0

视觉SLAM——特征点法与直接法对比以及主流开源方案对比 ORB LSD SVO DSO

因此需要有一个相当不错的初始估计，还需要一个质量较好的图像； 4）难以实现地图复用、回环检测、丢失后的重定位等：除非存储所有的关键帧图像，否则很难利用先前建好的地图；即使有办法存储所有关键帧的图像，那么在重用地图时...； 3、单目具有自动选择系统初始化方案：基于对极几何还是基于单应性；双目和RGBD的初始化很快，且原地不动就能完成 4、关键帧的选取：先用宽松的判断条件加入新的关键帧和三维点以保证后续帧的鲁邦跟踪，...在运行前必须加载一个很大的ORB字典文件；优点： 1、在静态环境下定位准确，系统非常稳定，单目和双目版本都可以达到实时； 2、代码可读性强，易扩展，网上也有实现和imu融合的版本。...缺点： 1、对相机内参和曝光非常敏感 2、在相机快速运动时容易丢失 3、依赖于特征点的方法进行回环检测 SVO 2014年 Semi-direct Visual Odemetry 基于稀疏直接法的视觉里程计...优点：可以生成相当稠密的点云，速度在正常运行的时候很快缺点： 1、对场景光照要求高，要求尽量保持曝光时间的稳定 2、不是个完整的SLAM，它没有回环检测、地图重用、丢失后的重定位。

2K2 0

学界 | 对抗式协作：一个框架解决多个无监督学习视觉问题

然而，对许多需要密集连续值输出的视觉问题而言，全面收集真实数据繁琐或不切实际 [6]。本文主要针对以下四个问题：单目深度预测、摄像机运动估计、光流和运动分割。...他们使用可解释的掩码屏蔽那些不能通过静态空间假设解释的环境。Yin 等人 [32] 对这种方法进行扩展，以评估光流并使用前后一致的方法解释未解释的像素。...另一个原因是，一般而言不是所有未标记的训练集中的数据都符合模型假设，而这些数据中的一些可能会使网络的训练毁于一旦。例如，深度的训练数据和摄像机运动不应该包含独立移动的目标。...为了对几何约束建模，我们引入对抗式协作，这是一个促进神经网络竞争与协作的框架。通过几何学的利用，我们在静态场景和动态区域的辨别和分割方面超越了之前的研究。...我们的新方法将所有这些问题都集成在一个共同的框架中，同时解释了场景的分割（移动的目标还是静态的背景）、摄像机运动、静态场景结构的深度以及移动目标的光流。

4232 0

计算机视觉最新进展概览(2021年7月4日到2021年7月10日)

我们表明，使用无标记数据与嘈杂的学生训练方法，我们可以提高在密集的零售场景中精确检测目标的技术水平。我们还表明，随着未标记数据数量的增加，模型的性能也会增加。...在本文中，我们调查了一个很大程度上被忽视的方法——置信度的后处理校准。...我们表明，单独处理后台类和对每个建议的类上的分数进行规范化是实现卓越性能的关键。在LVIS数据集上，NorCal可以有效地改进几乎所有的基线模型，不仅在罕见类上，而且在普通类和频繁类上。...，对单目图像进行三维目标检测成为视觉场景理解的重要任务。...具体来说，物体周围的每个特征点形成各自的预测，然后通过投票实现“共识”。这样可以有效地将邻居预测与局部预测相结合，实现更准确的三维检测。

9244 0

应急响应篇——Linux进程排查

-p 指定进程 -n 循环显示的次数运行截图：一目了然，主要配合排查一些僵尸木马、挖矿病毒等会造成硬件资源占用异常的情况，一个静态一个动态，配合分析效率更高。...）、未授权（尤其针对redis、Oracle、mongdb）；如果是业务服务器，优先排查文件上传、后台未授权、越权等漏洞，以及通用漏洞等；别的类型的服务器优先排查通用漏洞，先吃透已有信息，再进行分析。...本文探索 KSM 背后的理念（比如存储去耦合）、KSM 的实现、以及如何管理 KSM。...它负责处理PS/2鼠标的输入事件，并将其转换为用户空间可读取的数据。...用来处理内核事件很多软硬件事件(比如断电，文件变更)被转换为events，并分发给对相应事件感兴趣的线程进行响应。

3571 0

3D深度估计，让视频特效更梦幻！

如果可以利用手机拍摄的视频实现非常密集、准确的重建，这类技术将变得非常有用。但要做到这一点困难重重。...除了重建系统都要处理的典型问题，如纹理单一区域、重复图案和遮挡，基于手机拍摄的视频实现重建还面临着来自视频本身的额外挑战，如较高的噪声水平、抖动和动态模糊、卷帘快门变形，以及移动对象（如人）的出现。...定量验证结果表明，与之前的单目重建方法相比，该方法可以达到更高的准确度及几何一致性。从视觉上看，本文提出的方法也更加稳定。...而且，这些视频通常包含动态移动的对象（如人或动物），而很多重建系统是专为静态场景设计的，这就形成了一个大的冲突。...该研究提出的方法可以从手机摄像头随意拍摄的视频中生成具备几何一致性且没有颤动的深度估计结果。控制变量研究 ? 表 2：控制变量研究。该量化评估结果表明该方法的设计重要性。 ?

1.3K2 0

Neighbor-Vote：使用邻近距离投票优化单目3D目标检测（ACM MM2021）

，对单目图像进行3D目标检测成为视觉场景理解的重要任务。...具体而言，每个特征点形成他们自己的预测，然后通过投票来构建“共识”。通过这种方式，本文可以有效地将邻居的预测与局部预测的预测相结合，实现更准确的3D检测。...“额外信息”意味着除了3D边框外的其他监督，其中“mask”是指分割任务的标签。 ? 2.消融实验。本文对模型进行了消融实验，以分析验证各模块的作用，如表2所示。...最后，本文还验证了本文的模型是否会同样移除大量的真实目标框（TP）。如图3(b)所示，只有一小部分TPs会丢失，e.g. 在IoU=0.5和IoU=0.7时分别是6.4％和4.8％。...为了能够更好地展示领域知识，现向全体粉丝以及阅读者征稿，如果您的文章是3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别

5484 0

轻舟智航“轻、快、高效”的高级感知技术加速无人车上路！

本文结合全景分割，单目深度估计，点云的运动估计，红绿灯识别和基于点云的 3D 物体跟踪等典型感知任务，对轻舟智航的高效感知技术进行分析和解读。 1....上图所示为单目深度估计的实验对比，其中 PackNet 是 CVPR'20 提出的深度估计模型，可以看到研究团队设计的模型相比该模型有明显性能提高，尤其是对运动目标的深度估计。...图（b）是轻舟智航提出的数据驱动的跟踪方法，绿色框表示的是模型的核心模块。在该模型中，同时处理多目标跟踪中的三个最基本的任务：（1）更新跟踪目标的位置；（2）创建新的轨迹；（3）剔除失效的轨迹。...下面，对该模型是如何实现上述三个任务的，进行详细解读。 SimTrack 的模型输入是单帧或者多帧累积的点云，通过对点云数据体素化，将不规则的三维点云数据转换成规则的格网数据。...，该检测结果通过上一时刻对应的格网位置直接得到目标的跟踪索引，同时通过阈值判断剔除失效的跟踪目标，对新的检测目标，初始化新的跟踪轨迹。

1.2K2 0

基于自运动中准确估计地平面法向量方法

图3，具有恒定地平面法线的IPM图像：道路边缘未正确对齐然而，如图3所示，在具有固定外部参数的相邻帧之间，通过使用恒定地平面法线进行IPM后，道路边缘未对齐。...提出的IEKF可以处理来自各种传感器的自我运动，例如IMU、来自单目图像的视觉里程计，以及可以提供实时里程计信息的SLAM系统。...实验实现实验选择了两种具有挑战性的传感器设置，分别为单目摄像头和纯IMU里程计，并在流行的KITTI数据集上进行验证。...对于两种传感器类型（IMU和单目），我们的方法在精度方面都表现出色，实现了最佳准确性。例如，在KITTI数据集上，与现有方法相比，我们的方法将估计的向量误差从3.02°降低到0.39°。...使用(a)基于固定外参标定的静态法线向量和(b)使用我们提出的方法得到的动态法线向量的IPM图像的视觉对比。这里使用单目ORB-SLAM2形成里程计输入。

3371 0

基于FPGA的单目内窥镜定位系统设计（上）

因此，本文将于FPGA平台，以图像处理结合信号采集原理，实现医生在做心脏模拟手术操作导管的过程中，不需要观察心脏内部情况，即可获取导管头在心脏内部信息的功能，采用内窥镜摄像头采集视频和并对导管头进行跟踪定位...布局布线工具实现工具综合后的开发环境主要是ISE、Quartus II自己的映射和布局布线。一般会有静态时序分析，主要报告关键路径和最大时钟频率。...但是也是由于这种方法对高频噪声比较敏感，所以在处理之前一般要去噪声处理。帧间差分法的优点是由于帧间差分法是针对于运动物体变化来获取轮廓的，所以光线，背景等环境对这种算法的影响不大，处理结果比较稳定。...方案三：背景差分法是非常经典且实用简单的算法，原理非常简单，就是处理带有目标的图像之前，预先存储一张未带有目标的图像，即背景图像，将其存储起来，等到实时处理时，将实时图像与背景图像相减，即可得到目标图像的轮廓...，然后判断处在边界上的点为非目标点，未处在边界上的点为目标点，最后将目标点输出，即为导管头端坐标。

6364 0

LPCG：用激光点云指导单目的3D物体检测

因为它们的3D位置信息是精确的，所以这种伪标签可以在单目3D检测器的训练中取代手动标注的标签。LPCG可以应用于任何单目3D检测器，以在自动驾驶系统中充分利用大量未标记数据。...新生成的标签可用于训练单目3D检测器。这种简单有效的方法允许单目3D检测器学习期望目标的同时降低未标记数据的注释成本。在图1中展示了总体框架，根据对3D注释框的依赖，该方法可以在两种模式下工作。...这表明单目方法确实可以从LiDAR点云的指导中受益，并且只需要少量的3D注释框就足以推动单目方法实现高性能。这样，高精度模式的手动注释成本比之前的方式低得多。详细实验见原文第5.6节。...此外，高度h可以由沿着点的y轴的最大空间偏移来表示，并且通过对点的y坐标求平均来计算中心坐标y。作者团队使用限制对象维度的简单规则来删除异常值。算法2中展示了单目方法的总体训练Pipeline。...然后，作者团队可以从单目3D检测器的剩余未标记数据中生成高质量的训练数据，以提高准确性。在实验中，作者团队定量和定性地表明，生成的3D box伪标签对于单目3D检测器来说是很不错的。

4203 0

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

以单目视频作为输入，以 28 FPS 运行，CenterTrack 在新发布的 nuScenes 3D 跟踪基准上实现了 28.3% AMOTA@0.2，显著超过单目基线方法。...事实上，数据增强方案足以让模型学会基于静态图像跟踪目标。也就是说，在没有实时视频输入的情况下，CenterTrack 模型可以在静态图像数据集上成功训练。 CenterTrack 是完全局部的方法。...它只关联相邻帧中的目标，不会重新初始化已丢失的时间较远的跟踪。该方法舍弃了重新连接时间较远的跟踪，换来局部时间范围内跟踪的简单、高速和高准确率。实验表明这种交换是值得的。...该模型以当前帧、前一个帧和一张基于跟踪目标中心渲染得到的图作为输入，生成当前帧的中心检测图、目标边界框尺寸图和一张偏移图。测试时，将目标的尺寸和偏移从热图峰值中提取出来。...在 nuScenes 数据集上，该研究的单目跟踪方法可实现 28.3％的 AMOTA@0.2 和 4.6％的 AMOTA @1，大大超过单目基线方法 [38，46]。 ?

8853 0

LPCG：用激光点云指导单目的3D物体检测

因为它们的3D位置信息是精确的，所以这种伪标签可以在单目3D检测器的训练中取代手动标注的标签。LPCG可以应用于任何单目3D检测器，以在自动驾驶系统中充分利用大量未标记数据。...新生成的标签可用于训练单目3D检测器。这种简单有效的方法允许单目3D检测器学习期望目标的同时降低未标记数据的注释成本。在图1中展示了总体框架，根据对3D注释框的依赖，该方法可以在两种模式下工作。...这表明单目方法确实可以从LiDAR点云的指导中受益，并且只需要少量的3D注释框就足以推动单目方法实现高性能。这样，高精度模式的手动注释成本比之前的方式低得多。详细实验见原文第5.6节。...此外，高度h可以由沿着点的y轴的最大空间偏移来表示，并且通过对点的y坐标求平均来计算中心坐标y。作者团队使用限制对象维度的简单规则来删除异常值。算法2中展示了单目方法的总体训练Pipeline。...然后，作者团队可以从单目3D检测器的剩余未标记数据中生成高质量的训练数据，以提高准确性。在实验中，作者团队定量和定性地表明，生成的3D box伪标签对于单目3D检测器来说是很不错的。

5194 0

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

找出一些候选关键帧,对每个候选关键帧,用ransac和EPNP估计位姿,然后更新当前帧的地图点匹配,然后优化位姿,如果内点较少,则通过投影的方式对之前未匹配的点进行匹配,再进行优化求解,直到有足够的内点支持...loss（对tracking丢失的鲁棒性） ORB-SLAM开创了基于词袋位置识别的快速重定位技术,仍然不够鲁棒.RB-SLAM3跟丢目标时,在两个阶段实现鲁棒性： 1、Short-term lost...实验结果整个系统的评估分为: EuRoC中的单阶段实验:对11个序列中的每一个进行处理以产生一个图,传感器配置:单目、双目和双目惯性在具有挑战性的TUM VI中,具有鱼眼镜头摄像机的单目和双目视觉惯性...,例如使用直接方法而不是特征,或者对局部BA执行关键帧边缘化,而不是像我们一样假设一组外部静态关键帧....、成本或处理要求而不受欢迎的应用，您可以使用单目惯性，而不会在鲁棒性和准确性方面损失太多。

4.4K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭