热红外成像 红外线 对于人来说，我们人眼可以看到花花世界均是在一定波长范围之内的可见光组成的，按照波长从长到短分别为红、橙、黄、绿、青、蓝、紫被为可见光部分，在红色外面不可见的波长范围部分称为红外线(IR...没想到自己这么厉害吧，整天还向外界辐射红外线，因此我们可以利用探测器探测不同物体红外辐射强度信号，根据背景和对象之间的红外线差，生成数字信号，得到不同红外线图像，称为热图像。 ?...最早这像技术被用在军事中，开发生成热像仪，用来观察夜间敌情，其原理是自然界中一切高于绝对零度(-273)的以上的物体都具有红外辐射。...红外热像仪是利用红外探测器、光学成像物镜和光机扫描系统（目前先进的焦平面技术则省去了光机扫描系统）接收被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元上，在光学系统和红外探测器之间，有一个光机扫描机构...（焦平面热像仪无此机构）对被测物体的红外热像进行扫描，并聚焦在单元或分光探测器上，由探测器将红外辐射能转换成电信号，经放大处理、转换或标准视频信号通过电视屏或监测器显示红外热像图。
1、背景 长时间观察动物的行为很难人工完成，因此通常情况下采取的方案是使用基于传感器的自动化系统。...近年来，基于深度学习算法的应用案例，取得了令人满意的效果，特别是物体和关键点探测器已经被用来检测单个动物。尽管效果很好，但边界框和稀疏关键点并不能跟踪动物的轮廓，导致大量信息丢失。...全景分割是语义分割与实例分割的结合，其中语义分割将背景与猪区分开来，实例分割用于区分不同个体的猪，如下图所示。 ? 论文所提出的全景分割方法是对经典语义分割的扩展。...在二值分割中，该网络预测特定像素的类别属于猪或背景的概率，预测准确率如下表 所示： ? 在类别分割任务中，将猪的类别内核设置为椭圆大小的 50%（见图 8c）。下表 展示了实验结果： ?...因此，要实现真正的人工智能养猪，首先需要解决猪场的信息化建设问题，把猪场的猪、物、人都纳入到信息化管理中，养猪数据才会逐步积累起来。
虽然这种算法可以帮助机器人获得特定的物体，但是它缺乏对整个场景的感知，这限制了使用范围（例如，如果目标被其他物体暴露，它可能不会直接抓住目标）。...•选择具有最大IoU的匹配结果 如果RoI与任何基本事实不匹配，则不会用于抓握检测训练。然后将属于匹配的地面实况对象的地面实况抓取矩形设置为匹配的RoI的训练基础事实。...I.因为这是同时进行物体和抓取检测的第一次，所以将基线设置为级联物体探测器（Faster-RCNN）和抓取探测器（完全卷积抓取网络，缩写为FCGNinthishis），其中 -art算法分别用于对象检测和抓取检测...此外，具有相似外观的物体会使物体探测器混淆，如第三栏所示。笔记本看起来像钱包，这使得物体检测变得困难。我们将在未来的工作中尝试解决这类问题。 D. 机器人实验 ?...与以前的作品不同，我们的机器人实验专注于在物体重叠场景中抓取特定目标。因此，目标被放置在桌子上，其他几个物体作为干扰。
结果表明，与其他暗探测器和弱光增强模型相比，PE-YOLO的mAP和FPS分别达到78.0%和53.6%，能够适应不同弱光条件下的物体检测。...02 背景 近年来，卷积神经网络的出现促进了目标检测的发展。已经提出了大量的检测器，并且基准数据集的性能得到了较好的结果。然而，大多数现有的探测器都是在正常条件下在高质量图像中进行研究的。...弱光条件下的物体检测也可以被视为一个领域自适应问题。 一些研究人员使用对抗性学习将模型从正常光转换为暗光。但他们专注于匹配数据分布，忽略了低光图像中包含的潜在信息。...不利条件下的目标检测 不利条件下的目标检测对于机器人的鲁棒感知至关重要，针对一些不利条件出现了鲁棒目标检测模型。有些人通过无监督的域自适应将检测器从源域转移到目标域，使模型适应恶劣的环境。...此外，可视化了暗探测器和PE-YOLO的检测结果，如上图所示。这清楚地表明PE-YOLO在物体检测中更准确。
BlazePalm：实时手部/手掌检测 为了检测初始手部位置，采用名为BlazePalm 的单发探测器模型，以类似于BlazeFace的方式针对移动实时使用进行了优化，BlazeFace也可用在MediaPipe...检测手是一项非常复杂的任务：模型必须在各种手部尺寸上工作，相对于图像框架具有大范围跨度（~20x），并且能够检测被遮挡和自闭合的手。...解决方案使用不同的策略解决上述挑战 首先训练手掌探测器而不是手探测器，因为估计像手掌和拳头这样的刚性物体的边界框比用手指关节检测手要简单得多。...为了更好地覆盖可能的手部姿势并对手部几何形状的性质提供额外的监督，还在各种背景下渲染高质量的合成手部模型，并将其映射到相应的3D坐标。 ? 上图：对齐的手工作物通过地面实况注释传递到跟踪网络。...该图由两个子图组成 - 一个用于手检测，一个用于手关键点（即标志性）计算。MediaPipe提供的一个关键优化是掌上探测器仅在必要时（相当不频繁）运行，从而节省了大量的计算时间。
地外星球探测器 最为人熟知的地外探测器要数火星探测器和月球探测器了。世界上最早的火星探测器是前苏联发射的“火星1号”探测器。 月球是人类探测器最常光顾的星球。...其中有代表性的方法有：将SLAM与运动物体检测和跟踪（Detection and Tracking Moving Objects，DATMO）的思想相结合，利用了二者各自的优点；用于非静态环境中构建地图的机器人对象建图方法...（Robot Object Mapping Algorithm，ROMA），用局部占用栅格地图对动态物体建立模型，采用地图差分技术检测环境的动态变化；结合最近点迭代算法和粒子滤波的同时定位与地图创建方法...运动控制 在地面上移动的机器人按移动方式不同，大概可以分成两类，一类是轮式或履带式机器人，另一类是行走机器人，二者各有特点。...众所周知，机器感知和决策的方式完全不同于人类，人类的感知具有极强的选择性，先前景后背景、先动态后静态、先非常态后常态等原则，让人能够迅速地在复杂环境中发现目标。这种能力是非常值得机器人研究和效仿的。
地外星球探测器 最为人熟知的地外探测器要数火星探测器和月球探测器了。世界上最早的火星探测器是前苏联发射的“火星1号”探测器。 月球是人类探测器最常光顾的星球。...其中有代表性的方法有：将SLAM与运动物体检测和跟踪（DetectionandTrackingMovingObjects，DATMO）的思想相结合，利用了二者各自的优点；用于非静态环境中构建地图的机器人对象建图方法...（RobotObjectMappingAlgorithm，ROMA），用局部占用栅格地图对动态物体建立模型，采用地图差分技术检测环境的动态变化；结合最近点迭代算法和粒子滤波的同时定位与地图创建方法，该方法利用...在地面上移动的机器人按移动方式不同，大概可以分成两类，一类是轮式或履带式机器人，另一类是行走机器人，二者各有特点。 轮式机器人稳定性高，可以较快的速度移动，无人车、外星探测器等都是典型的代表。...众所周知，机器感知和决策的方式完全不同于人类，人类的感知具有极强的选择性，先前景后背景、先动态后静态、先非常态后常态等原则，让人能够迅速地在复杂环境中发现目标。这种能力是非常值得机器人研究和效仿的。
它可以识别地面上的影子，进而判断拐角处是否有物体正在靠近车辆。 未来，自动驾驶车辆可以使用这个系统及时避免可能发生的车祸，比如从建筑物拐角出现的车辆和行人。...“在某些场景下，比如机器人在有移动物体和人群的环境中移动，我们的方法可以预先警告机器人，提示有物体正在向角落移动，车辆会根据提示降低速度、调整路线、提前做好准备以避免碰撞。”...ShadowCam的扩展 研究人员基于“ShadowCam”系统开发了利用计算机视觉技术检测并分类地面影子图像的系统。...视觉里程计（已用于火星探测器）可以通过分析一系列图片中的位置和几何空间特征来实时地估计摄像头的运动。...这项技术可以放大影子变化产生的微弱信号，使其能被检测到。如果被增强的信号达到一定的阈值（这部分取决于该像素区域与相邻区域的差异有多大），那么ShadowCam会把图片分类为“运动”。
转载自：NNU三维世界编辑：东岸因为@一点人工一点智能公众号LiDAR是真实世界三维感知任务的重要传感器之一，但当光学介质中存在水或雪粒子时，这些粒子与激光束相互作用，具体表现为吸收、反射或折射激光束。...车辆轮胎的滚动作用将地面水滴推向后方，形成喷水走廊。这些水滴被LiDAR传感器捕获，成为测量中的干扰噪声。在正常天气条件下训练的目标检测器在面临此类喷水现象时，其性能将受到显著影响（图1-1）。...1.2 方法本文的方法流程如图1-2所示，对于给定LiDAR点云P，首先去除所有不利天气的噪声点，得到滤波后的点云P0作为目标探测器的输入。...在包括Radar在内的多传感器设置中，利用其固有的对恶劣天气的鲁棒性，通过检查被检测物体是否具有相关的雷达目标来进一步过滤假阳性检测。蓝色的检测框表示地面的真值，绿色的检测框表示预测值。...由于降雪经常导致地面潮湿，提出模拟地面湿度下的激光束地面反射模型。扰动晴朗天气的点云数据，生成伪造地面潮湿的点云接受数据。3.
YOLOv1预测的是物体中心附近点的边界框，而不是锚框。只有靠近中心的点被使用，因为它们被认为能够产生更高质量的检测。...具体来说，如果位置(x,y)落入任何ground-truth box被认为是正样本，位置的类标签 是ground-truth框的类标签。否则就是一个负样本，并且 (背景类)。...因为不同大小的目标被分配到不同的特征层，并且大部分重叠发生在大小相当不同的目标之间。如果一个位置，即使使用了多层预测，仍然被分配给一个以上的地面真相盒，我们简单地选择面积最小的地面真相盒作为它的目标。...在这里，BPR被定义为一个检测器最多能回忆起的地面真值盒数与所有Ground Truth盒数之比。如果一个ground-truth盒子被分配给至少一个样本，则认为该盒子被召回。...但是，使用FPN，这个比率可以显著降低到7.14%，因为大多数重叠的目标被分配到不同的特性级别。此外，我们认为由同类物体重叠而产生的模糊样本无关紧要。
热成像技术是指利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，这种热像图与物体表面的热分布场相对应。...通俗地讲红外热像仪就是将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像。热图像上面的不同颜色代表被测物体的不同温度。 ? 热力学成像原理 通俗的说，红外热成像是将不可见的红外辐射变为可见的热图像。...不同物体甚至同一物体不同部位辐射能力和它们对红外线的反射强弱不同。利用物体与背景环境的辐射差异以及景物本身各部分辐射的差异，热图像能够呈现景物各部分的辐射起伏，从而能显示出景物的特征。...如上图：热图像可以分辨出物体表面的热辐射差异。 在自然界中，一切物体都会辐射红外线，因此利用探测器测定目标本身和背景之间的红外线差，可以得到不同的红外图像。...按照功能分类： 测温型红外热像仪 可以直接从热图像上读出物体表面任意点的温度数值，这种系统可以作为无损检测仪器，但是有效距离比较短。
，遥感图像中的小物体检测性能并不理想，尤其是在低分辨率和嘈杂的图像中。...因此，物体检测性能在恢复的噪点和低分辨率遥感影像上显示出小目标物体的退化。...研究背景及问题： 遥感图像目标检测在环境监管、监视、军事、国家安全、交通、林业、油气活动监测等领域具有广泛的应用前景，然而，目前的目标检测技术对于包含噪声和低分辨率的遥感图像而言，尤其是对于图像中的小目标...该方法利用端到端训练，将检测损失的梯度从检测板反向传播到生成器中，因此，检测器也像鉴别器一样工作，促使发生器产生与地面真实相似的真实图像。...最后，研究人员使用探测器网络从SR图像中探测物体。 研究中对EEN使用两个不同的损失函数：一个比较SR和地面真实图像之间的差异，另一个比较从ISR和地面真实中提取的边缘之间的差异。
图2:SLAM系统的组件 A、 SLAM背景 3D SLAM系统的目标是估计机器人的6自由度姿态，同时使用输入传感器数据（如图像和点云）构建的新环境。...在视觉SLAM中，来自前端的初始姿态估计和地标关联在后端被用于执行机器人状态的最大后验估计。在激光雷达SLAM的情况下，算法使用点云扫描匹配的里程计，而不是地标关联的方式。...坦佩雷大学的机器人实验室配备了最先进的Optitrack运动捕捉系统，用于收集地面真值实况。它用于通过跟踪放置在MIR上的标记来收集地面真实轨迹。...与使用计算成本较低的FAST探测器的性能最好的Basalt VIO相比，ORB SLAM3的ORB探测器前端速度较慢，在旋转过程中，ORB-SLAM3不断丢失特征，但能够重新定位，以通过其优越的环路闭合检测和子图合并实现可比的精度...在最后的室内实验中，机器人是静止的，物体在视图中移动，因此我们使用累积距离和从起始位置的漂移作为度量，以比较SLAM估计的质量，如表III所示。
其脊柱非常灵活，让它具备弯腰、抓取物体及其他操作得能力，它可以利用灵活的脊柱轻易搬运重物。该项目由美国国防威胁降低局、机器人合作性技术联盟、加州理工学院及NASA资助。...Dextre是一个由地面操作在国际空间站完成维护任务的机械手。Dextre可以完成修理、更换电池、更换相机以及其他能降低宇航员太空行走风险的任务。...作为人形机器人，它可以轻易代替人类宇航员完成使用工具及控制面板等任务，并且它的优势在于不需要食物、氧气和浴室。（来源：NASA） R5人形机器人 ?...NASA的R5人形机器人最初被设计用于救灾任务（DARPA，机器人挑战赛），但现在接受培训用于深空探测。...图片来源：Fred Deaton（来源：NASA/MSFC） 好奇号火星探测器 ? 好奇(Curiosity)号火星探测器是一个汽车大小的火星遥控设备。
UAV（Unmanned Aerial Vehicle）—重量 UGV（Unmanned Ground Vehicle）—垂直视场角、最小探测距离 在不同的应用场景下我们要知道什么是最重要的参数，例如室内地面机器人需要检测障碍物...相机也有很多优点： 场景纹理丰富与否不影响测量 具有即时的垂直水平视场角 距离误差是线性的 对于运动的障碍物产生的阴影较窄 无移动部件 缺点有： 相比于双目分辨率更低， 积分时间长会增加信噪比，若相机或被测物体运动则产生运动模糊...ToF相机 低成本相机： 低分辨率、低帧率；视场角窄；棋子不可见； 手电筒效应，采用红外线发射器，可以看到照亮了近距离的物体，但背景非常暗； 二分之一的地板消失；存在mid-air returns 工业相机...这两幅图拍摄方向都是在探测器之上，并向下倾斜一些。 我们可以看到，双目水平垂直视场角都很宽阔，无论近距离远距离物体都能探测到，对场景细节的重现很丰富。...在50m的隧道里释放烟雾，用3D激光器和双目相机进行测试，右图是激光器和双目的彩色点云数据俯视图，双目相机成像类似人眼，因此在烟雾中准确性会下降，但仍然能够分辨出物体。
雷达不仅被广泛用于目标检测，还可被用于物体追踪（举例来说：监测一辆车的行进速度和方向）。雷达没有激光雷达那样的高分辨率，但是两者非常互补，不会冲突。...BBC用一篇题为“ 激光雷达为一片不为人知的地域带来光明”的报道，特别详尽地介绍过它在考古学中的巨大应用价值。 直到2000年以后，激光雷达才首次被用于汽车。...（来自Wikipedia） 激光雷达用于自动驾驶 为什么将激光雷达用于自动驾驶？一句话：三维地图！ 激光雷达可以得到物体的高精度的空间三维信息，相当于产生一幅巨大的三维地图（它的原始应用！）...目标检测 激光雷达的分辨率越来越高，探测距离越来越长，使得其开始被用于物体检测和跟踪。...特斯拉就是其中之一，马斯克也极力推广该方案，认为人类可以通过眼睛、耳朵和大脑在世界中行走自如，为什么汽车就不可以呢？
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