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摘要: 虚拟纹理与几何图像技术 一. 基本图形学概念 图1. 几何与纹理。 曲面一般表示成三角网格和纹理图像,三角网格表示曲面的几何拓扑信息,纹理图像给出曲面的颜色材质等信息。将三角网格映射到平面区域的过程被称为曲面参数化,将纹理图像贴合到曲面上被称为纹理贴图。图1显示了一张人脸曲面的三角网格、纹理图像;图 阅读全文
posted @ 2020-05-18 08:30 吴建明wujianming 阅读(2573) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 深度学习与传统图像识别 概述 传统方法中特征提取主要依赖人工设计的提取器,需要有专业知识及复杂的调参过程,同时每个方法都是针对具体应用,泛化能力及鲁棒性较差。 深度学习主要是数据驱动进行特征提取,根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示,其对数据集的表达更高效和准确,所提取的抽象特征鲁 阅读全文
posted @ 2020-05-18 06:57 吴建明wujianming 阅读(5066) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ASML光刻机PK 原子弹,难度? 一. 物理世界和网络世界的交汇点:光刻机 光刻机的技术有多高级,看看这个知乎提问,可以感受一下: 有人这样形容光刻机:这是一种集合了数学、光学、流体力学、高分子物理与化学、表面物理与化学、精密仪器、机械、自动化、软件、图像识别领域顶尖技术的产物。 它大概长这样。 阅读全文
posted @ 2020-05-17 17:12 吴建明wujianming 阅读(2100) 评论(0) 推荐(0)
摘要: L4自动驾驶技术 一.SAE的五个级别分别是: L0:驾驶员完全掌控车辆,无任何自动化能力。 L1:自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务。比如高速自动巡航(自动认知所在车道),和一些驾驶辅助功能等等。 L2:自动系统能够完成某些驾驶任务,但驾驶员需要监控驾驶环境,完成剩余部分,同时保证出现问题 阅读全文
posted @ 2020-05-17 15:55 吴建明wujianming 阅读(1636) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 单目摄像头标定与测距 一、 标定 首先要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论、算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候可以去看看。 1.单目摄像头标定 标定的目的是为了消除畸变以及得到内外参数矩阵,内参数矩阵可 阅读全文
posted @ 2020-05-17 13:48 吴建明wujianming 阅读(2800) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 多传感器融合理论 多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据,在一定的准则下加以自动分析和综合,以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。 一、多传感器融合几个概念 硬件同步、硬同步:使用同一种 阅读全文
posted @ 2020-05-17 12:55 吴建明wujianming 阅读(3062) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 中国摄像头CMOS需求潜力旺盛 CMOS是Complementary Metal Oxide Semiconductor(互补金属氧化物半导体)的缩写。它是指制造大规模集成电路芯片用的一种技术或用这种技术制造出来的芯片,是电脑主板上的一块可读写的RAM芯片。因为可读写的特性,所以在电脑主板上用来保存 阅读全文
posted @ 2020-05-17 06:53 吴建明wujianming 阅读(1212) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 智能座舱技术预测 智能座舱概念 多屏联动、智能表面、自动驾驶、新材料、情感引擎正在迅速普及到中高端豪华电动车型中,智能座舱的下一个十年,更多数字化技术将会完美融入到智能座舱中,智能座舱也势会以更全新的形式呈现出来! 电动化、智能化、网联化、共享化成为汽车行业未来发展趋势,已经成为行业共识。这些趋势将 阅读全文
posted @ 2020-05-17 05:55 吴建明wujianming 阅读(765) 评论(0) 推荐(0)
摘要: FCN与U-Net语义分割算法 图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类,确定每个点的类别(如属于背景、人或车等),从而进行区域划分。目前,语义分割已经被广 阅读全文
posted @ 2020-05-16 20:09 吴建明wujianming 阅读(2617) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 单目测距算法 相似三角形 用相似三角形计算物体或者目标到相机的距离,将使用相似三角形来计算相机到一个已知的物体或者目标的距离。 假设有一个宽度为 W 的目标或者物体。然后将这个目标放在距离的相机为 D 的位置。用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度 P。 这样就得出了相机焦距的公式: F = ( 阅读全文
posted @ 2020-05-16 17:03 吴建明wujianming 阅读(4207) 评论(2) 推荐(0)
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