，右）产生的典型失真，其中非重复扫描将来自不同时间和位置的点云合并到单个帧中，并降低了运动失真 渐进式飞行时间（ToF）扫描法会在被观测对象在这些测量过程中移动时一个接一个地进行。...一旦识别出图像中的对象，就会提取并关联相应的点云，分别对点云数据和图像数据进行优化，分别以帧更新率进行三维速度估计和切向速度估计。...B、 预处理 首先需要对坐标进行统一处理，并对所有传感器进行校准，以将其转换为同一坐标下。它们包括激光雷达相机外参校准和激光雷达APX外参校准，时间同步也在硬件级别执行。...图7：对实际道路数据上的跟踪对象，采用该方法和HOLD方法进行的运动失真校正的清晰度评分 C、 跟踪性能 为了进一步了解所提出的方法如何跟踪对象并及时执行畸变校正，我们查看了图7中的几个跟踪对象和相应的交通场景...在繁忙的交通情况下，同时跟踪多个移动对象，并估计其速度，第三列是原始点云（第二列）校正后的点云鸟瞰图，展示了减少模糊度的有效性，值得注意的是，卡车/公共汽车的污损效果得到了令人满意的消除，轿车的形状和车窗大多得到了实时恢复
因此，需要单帧高速测量方法来处理移动或变形的目标，例如传送带上的产品、手势和非刚体。另一方面，在仅具有单帧的基于三角测量的方法中，测量的 3D 点云将是稀疏的，因为它难以获得密集的对应关系。...对于高速测量，使用高速相机和高速图像处理的基于三角化的方案是可选方案之一。除此之外，波分测量允许在单个帧的相同时间段内复用多个测量。...吞吐量和延迟 该系统的单帧处理效率如下表所示： 作者还提到，稠密化的处理时间与稀疏点云中的点数成正比，并且在当前系统设置中可用点的最大数量为 904 为 1.5ms。...因此，最大吞吐量受限于重建的线程，而其为400 fps。此外，单帧的延迟被描述为处理时间的总和。测量的线程是并行执行的，因此较短的测量时间被排除在总和之外，系统的延迟结果约为 7.8 ms。...此外，如果有更多的并行计算核心可用，不同的重建线程可以同时处理多个帧，吞吐量和延迟将得到改善。
然而，在工业检查和反向建模等应用中，获取所有对象的三维模型是至关重要的。然而，传统的FPP系统由于其视场有限，无法在单次测量中获得目标的完整三维模型，因此需要对从多个视图测量的数据进行配准。...将两个相邻的3D帧定义为帧1和帧2，它们具有对应的2D纹理映射I1和I2，和相机坐标系下的3D数据： 图2 检测到的2D特征点（a）通过SIFT和欧氏距离匹配的点（b）通过我们的方法优化后的点...在本文中，PnP问题可以看作是如何求解成像系统静止时运动物体的变换矩阵，并知道物体移动前的三维数据和物体移动后的像素坐标，如图3(b)所示。...不同时间段的配准结果和场景如图6所示。单次粗配准和细配准的时间分别为0.4s和2s。整个模型的重建时间是70秒。图7显示了配准后的结果，从中我们可以看到David模型的所有3D形状都很好地对齐。...测量结果如图8所示。对两个球体的测量结果进行了球面拟合。它们的误差分布如图所示。8(e)和8(f)。整个重建球的半径分别为25.3580和25.3543mm，偏差分别为40.9μm和49.5μm。
二、Sketch 的原理 sketch是基于散列的数据结构，通过设置散列函数，将具有相同散列值的键值数据存入相同的桶内，以减少空间开销。桶内的数据值作为测量结果，是真实值的近似。...如何处理包 当高速网络流量到来时，逐个记录所有流量的信息，会带来巨大的计算和空间资源开销。而网络测量往往也无需记录所有的信息。...当一个网络流到来时，需要经过每个哈希函数 f1……fn 的处理，根据处理得到的哈希值分别存入每一行对应哈希值的计数器。有几个哈希函数，就要计算几次。...2.为什么要设置多个哈希函数：如果只设置一个哈希函数，多个流数据存入同一个桶，误差就会很大。通过设计多个哈希函数，减少哈希值的冲突，以减少误差。每个流都要经过所有哈希函数的处理，存入不同的计数器中。...Sketch的数据结构 Count-min sketch[7] 通过设置多个散列函数减少散列冲突，将计数器的最小值作为测量结果，是一种典型的 sketch。
然而，早期预测轻度认知功能障碍（MCI）患者何时和哪些会转变为AD痴呆仍然困难。通过模式分类研究表明，基于纵向数据的模式分类器比基于横截面数据的模式分类器具有更好的分类性能。...对受试者进行基线结构MRI扫描，以提取海马成像测量值 基于LSTM的特征表示 考虑到每个受试者在多个时间点的纵向认知测量，学习了信息性和紧凑的表示，以编码受试者的总体纵向认知表现及其跨多个时间点的时间变化...LSTM自动编码器为实现这一目标提供了一个理想的工具 LSTM自动编码器 ? 编码器接收多个时间点的输入数据，处理连续时间点之间输入测量值及其时间动态的编码。...使用基于深度学习的预后框架，将基线海马MRI数据的成像特征提取为基于成像的进展为AD的风险。在模型中，年龄、性别、教育年限和基线时的apoeε4状态被用作协变量 时间到事件预测模型的示意图 ?...训练程序的最大迭代次数设置为100000，批大小设置为64 实验结果 基于任意一次访问数据的预测模型比基于纵向数据的预测模型预测性能差，基于后时间点数据的预测模型比基于前时间点数据的预测模型具有更好的性能
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。...重要的是，在进行数据分析或机器学习之前，需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。许多机器学习算法不能处理丢失的数据，需要删除整行数据，其中只有一个丢失的值，或者用一个新值替换（插补）。...竞赛的目的是根据现有的标记数据预测岩性。数据集包括来自挪威海的118口井。 这些数据包含了测井仪器采集的一系列电测量数据。测量结果用于描述地下地质特征和确定合适的油气藏。...其他列（如WELL、DEPTH_MD和GR）是完整的，并且具有最大的值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据，矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。...这可以通过使用missingno库和一系列可视化来实现，以了解有多少缺失数据存在、发生在哪里，以及不同数据列之间缺失值的发生是如何关联的。
此外，来自不同摄像头的帧分别划分为 64×48 大小的网格，并根据位置将特征分配到相应的网格中，以降低匹配的时间复杂度。...投影后的像素位置表示为 zji，其中 h(·) 是相机的投影函数，nji 是测量噪声。 姿态更新: 对于特定的时间步 k，通过测量来自所有摄像头的数据，计算第一个摄像头 Ck1 的姿态更新。...在 Local BA 中优化了一组共视的束关键帧和所有这些关键帧中观察到的地图点。为了防止变量收敛到零空间，我们使用了与 ORB-SLAM2 相同的策略。...图4：具有多个同步摄像头的视觉里程计,目标是估计BundledFrame或BundledKeyframe中第一个相机Ck1在世界坐标的每一时刻的相对运动。...值得注意的是，我们在处理序列MH_05_difficult、V1_02_medium、V1_03_difficult、V2_01_easy和V2_02_medium时，为我们的系统和ORB-SLAM2都激活了具有全局束调整
通过 NVIDIA 开源的 CUDA 加速 VMAF，延迟时间可以缩短 50 倍，为优化实时转码的 VMAF 铺平了道路，同时与基于 CPU 的解决方案相比，在功耗和成本方面也具有显著优势。...与其他两种不同的是，运动特征的提取还需要之前运动特征提取器迭代的信息（即具有帧间依赖性）。在 CPU 上计算 VMAF 时，可以将每幅图像的上述特征计算分配给多个线程。...VMAF评估 我们使用 VMAF-CUDA 测量了两个指标：（1）单帧 VMAF 延迟：计算三个特征提取器以获得单帧 VMAF 分数所需的时间 （2）总吞吐量：计算视频序列的VMAF分数的速度 用于测试的硬件是...双 Intel Xeon 计算节点的平均延迟时间由最慢的特征提取器决定，因为它们在多个内核上并行运行。...在处理单个视频流时，4K 序列的速度提高了 2.8 倍，1080p 提高了 2.5 倍。 成本分析 在成本分析中，我们以数据中心常见的标准 2U 服务器为基础进行计算。
本文提出了一个系统，以实现鲁棒性和同时外参校准，实现里程计，绘制地图的多个激光雷达方法。我们的方法从测量预处理开始，从原始测量中提取边缘和平面特征。...这些算法被设计成从粗到细的方式来估计姿态。在原有里程计算法的基础上，提出了一种在局部窗口内充分利用多个激光雷达测量数据的方法。增加约束有助于防止帧间配准的退化或失败。...不确定性感知的多激光雷达地图保持了一个全局一致的地图，以减少里程计漂移和去除噪声点。 数据预处理 将点云分割成多个簇，去除噪声，然后提取边缘和平面特征。...用这个设备在校园里收集数据，平均速度为2米/秒。 图6.（a）用于室内测试的真实手持设备。两个VLP-16分别安装在左侧和右侧。...在这个平台上进行了实验，以证明系统在大规模的、具有挑战性的户外环境中也有很好的表现。如图7所示，四个RS-LiDAR-16s5分别刚性安装在顶部、前部、左侧和右侧位置。
财务信息的处理面临许多挑战，以下是一些挑战： 表示随着时间变化的安全数据，例如股票价格 在相同时间匹配多个数据流的度量 确定两个或多个数据流的关系（相关性） 将时间和日期表示为实体流 向上或向下转换数据采样周期...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...以下创建带有两列的DataFrame对象，并使用温度Series对象： 产生的数据帧有两列，分别为Missoula和Philadelphia。...它表示单个数据类型的一维类似于数组的值集。 它通常用于为单个变量的零个或多个测量建模。 尽管它看起来像数组，但Series具有关联的索引，该索引可用于基于标签执行非常有效的值检索。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。 然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。
然而，这些方法以类似模拟的方式处理 UWB 数据：每个相机位置与一个距离测量配对，并且不考虑两个连续相机帧之间的任何其他范围。...此视角导致以下问题：1) 一个位置与一个最近的 UWB 测量配对，忽略相机帧和距离数据之间的时间偏移，2) 丢弃两个连续相机帧之间的所有其他范围。...由于这个初始猜测通常是手动测量的，并且可以随每次操作而改变，因此它容易出现人为错误，应该避免。 B. Notation ? tc、ti 和 tj 分别表示为相机、IMU、UWB 范围测量的时间戳。...tk 是滑动窗口中关键帧之一的时间戳，在不失一般性的情况下设置为 tk=:tc。应该注意的是，只有在满足某些标准的情况下，相机帧才会被选为关键帧 [1]。这可能导致两个连续的关键帧被多个相机帧分隔。...(b) 我们的公式中传感器测量和关键帧的时间；(c-d) 分别是先前（“以位置为中心”）和建议（“以距离为中心”）方法的因子图。请注意，只有在满足某些条件时，才会选择相机帧作为关键帧。 C.
当团队用语言描述这些模糊的目标时，生成了以下指标。 •帧率-从电池消耗的角度来看，游戏内60帧和游戏外30帧。 •内存-为了加快过渡时间，设计应该在游戏中保留一些游戏外的资源。...根据我的经验，SerializedFile和PersistentManager。Remapper非常臃肿。如果您可以跨多个项目比较值，那么最好将处理失败的原因隔离一次。比较每个值可能会发现异常值。...译者增加部分 实例化可以进行分帧处理，每次帧只允许实例化耗时多少ms 深究稳定高负载 在提高稳态处理负荷时，减少单帧内的处理是很重要的。在单帧内执行的处理可以大致分为CPU处理和GPU处理。...首先，最好隔离这两个进程中的哪个是瓶颈，或者哪个具有相同的处理负载。...例如，静态批处理可用于组合多个固定对象的网格。
我们就需要将不同的囚舍颜色基调、囚舍绿化程度、囚室人口密度、放风时间、探视时间进行排列组合，然后让每个囚室一种实验处理，然后用因素分析法找出与囚徒暴力倾向的相关系数最高的因素。...用推论统计方法进行数据处理，最后会得出类似这样儿的结论：“研究发现，大学毕业生组的成绩显著高于初中毕业生组的成绩，二者在0.01水平上具有显著性差异，说明大学毕业生的一些智力测验成绩优于中学毕业生组。”...分类有2种： 外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 内在信度：每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度 4 列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性...pi·pj，(i=1，2，…，r；j=1,2,…，с)，未知参数pij、pi、pj的最大似然估计（见点估计）分别为行和及列和（统称边缘和）为样本大小。...变量类型：定类变量、定量（离散和连续）变量。 样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。 2.
然而，即使有了深度学习带来的改进，由此产生的重建也容易出现错误和伪影，因为深度图大部分时间都是嘈杂的并且有异常值。...我们在具有挑战性的 EuRoC 数据集中实现了最先进的 3D 重建性能。 图 1.（左）原始 3D 点云通过反向投影逆深度图从密集单眼 SLAM 生成，没有过滤或后处理。...有趣的是，在无纹理区域之后移除的几何形状对应于高度锯齿的区域（图2中每列中的中间红色圆圈），例如加热器或房间中棋盘格的中心。 图 3.（左列）第 i 帧。 （右栏）第 j 帧。...（左上）第 i 帧的估计深度图。 （左下）帧 i 的估计深度图不确定性。 （右上）从第 i 帧到第 j 帧的光流 x 分量的光流测量权重。 （右下）y 分量的光流测量权重。...请注意，流权重位于帧 i 在帧 j 中可见的位置。深度的不确定性来自多个光流测量的融合，而不是单个光流测量。对于左列，低值显示为黄色，高值显示为蓝色。对于右列，低值显示为蓝色，高值显示为黄色。
通常可以用于问卷调查中评价一个对象对多个样本在一段时间的重测信度，或者判断一批对象对多个样本的一致性检验。...2、输入输出描述 输入：至少两项或以上的定量变量或有序的定类变量，一般要求数据为量表量数据 输出：设计的问卷量表题目里各样本是否具有一致性 3、案例示例 5 个评委对于同一批选手进行评分，测量其评分是否一致...】； step5：查看对应的数据数据格式，【组内相关系数】要求输入变量为至少两项或以上的定量变量或有序的定类变量，一般要求数据为量表量数据； step6：选择 icc 类型参数 step7：点击【开始分析...…,n,ICC 与 Pearson 相关系数分别定义为 图片 两个公式的区别在于均值和标准差的计算, r 中用的是 x1 和 x2 各自的均值和标准差, 而 ICC 中用的是 x1 和 x2 合并的均值和标准差...(2)和(3)同时分解了行变量和列变量的影响，可以用来检验重测信度。二者的区别在于列变量即评定者效应是随机效应还是固定效应。
基线VIO系统通过在窗口中保留最近的若干关键帧，运行捆绑调整以融合视觉和惯性测量，并边缘化过时的帧，就像一个多帧窗口沿着时间滑动一样工作。...最终根据共识集的质量选择出最佳的内点集，从而确保匹配的稳健性和准确性。 2D-2D匹配阶段：系统描述了在滑动窗口策略中如何处理无法跟踪的地标，以及如何补充新的地标以保持足够的数量。...稳定效果 作者通过对比实验结果，展示了SF-VIO在处理停止场景时的优势。在EuRoC数据集中，作者观察到所有序列都存在长时间的停止情况。...与基线VIO相比，SF-VIO在许多序列上都显示出了显著的改进。 我们测量了系统每个模块的运行时间。我们将VINS-Mono配置为具有8帧大小的滑动窗口，并停用了其后端，以确保两个系统之间的公平比较。...VINS-Mono和RD-VIO均在配备有Intel i7-7700 CPU @3.6GHz和16GB内存的计算机上执行。不同模块的结果如表2所示。 表3列出了ADVIO数据集的准确性和完整性结果。
此外，离散时间表示在处理异步传感器融合时会导致优化变量随传感器数量增加而显著增多，从而提高计算成本。...因子图，通过结合视觉测量、LiDAR 测量、IMU 测量和 LiDAR-视觉测量，实现了连续时间轨迹、内外参数的联合优化 主要内容 内容概述 本文提出的标定流程分成以下四个部分： 初始化：利用 LiDAR...同时，根据前面初始化的 IMU 连续时间轨迹，我们可以计算 IMU 帧内的相对位置，从而确定 LiDAR 和 IMU 之间的外参关系。...对于相机和 3D 特征点的外参，通过使用 2D 图像特征点及其匹配关系，结合 IMU 提供的连续时间轨迹数据和 COLMAP 生成的图像数据，进行相机外参的初始化。...基于此可以构建多个 LiDAR 的体素地图，并在 LiDAR 内部和 LiDAR 之间构建数据关联。结合图像测量、LiDAR 测量和 IMU 测量，优化连续时间轨迹和外参。 图 3.
他们关注的是立体 3D(S3D)图像/视频的质量，而不是由视点合成生成的多个合成视频的质量。在传统的 3D 图像/视频中，无法观察到合成视频的几何失真和时间不一致等失真现象。...从这些观察结果中，提出了一种新的临界时间不一致(CTI)测量方法，通过仅测量特定区域的结构相似性，有效和客观地评估合成视频的质量。为了检测特定的区域，计算了时间上相邻帧之间的差异。...它可以被写成 其中 表示第 t-1 个合成帧。 和 分别表示第 t 帧处的水平和垂直运动矢量。在这里，使用用光流法得到运动矢量。...第 t 帧的 CTI 指数可以写成： 其中 表示 中的像素数。 和 分别表示 和 中以 (x，y) 为中心的局部窗口，窗口大小为 11x11。...在表中，性能评价结果显示，所提出的 CTI 指数与 IRCCyN/IVCDIBR 数据库中合成视频的主观 MOS 具有较高的相关性(PLCC 为 0.7217，SROCC 为 0.7218)。
为了处理这一点，如降维技术、小波分析或滤波的信号处理技术可以应用于以去除一些噪声和降维。利用特征提取具有许多优点。然而，有价值的信息可能丢失，特征和信号处理技术的选择可能需要数据的专业知识。...在金融数据观测单一股票，这仅测量一个复杂的系统的一个很小的方面，则很可能没有足够的信息去预测未来。 此外，时间序列对时间变量有明显依赖性。...可见单元的各层x，隐单元h和重建的可见单元，通过连接权重矩阵W1和W2，隐含层和重建层分别具有偏置矢量b1和b2。它是常见的自动编码器去并列权重，即W2=（W1）T。...时间相干性 有很多其他方法除了体系结构，其可用于捕获数据中的时间相干性。一种方法是引入一个平滑惩罚在正规化的隐变量。这是通过最小化的变化的隐藏单元从一个帧到下一帧激活通过如下完成： ?...仍有余地，特别是改善学习算法对于时间序列数据，例如在执行信号选择，在多变量输入数据中处理荣誉信号。
1、如何对匹配好的点做进一步的处理，更好保证匹配效果 （1）确定匹配最大距离，汉明距离小于最小距离的两倍（2）使用KNN-matching算法，令K=2。...如何处理关键帧（可以参考ORBSLAM2中的Tracking线程） 关键帧选取的指标主要有： （1）跟踪质量（主要根据跟踪过程中搜索到的点数和搜索的点数比例）/共视特征点 （2）距离最近关键帧的距离是否足够远...（空间）/运动 （3）距离上一关键帧的帧数是否足够多（时间） （4）局部地图空闲 7....这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设，给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。...另一个缺点是它要求设置跟问题相关的阈值，RANSAC只能从特定的数据集中估计出一个模型，如果存在两个（或多个）模型，RANSAC不能找到别的模型。 ? 21、如何优化重投影误差？采用什么方法求解？
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