ArCore场景形式，计算3个锚节点之间的角度A -> B -> C，单位为度 - 腾讯云开发者社区

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LayaAirIDE的可视化2D物理使用文档

另一个锚点 otherAnchor、自身锚点 selfAnchor 每一个刚体都有一个刚体锚点，默认是在刚体的左上角（自身(0,0)坐标），使用距离关节后，当选中距离关节，场景编辑面板中会出现一红一绿两个圆点...如果没有进行绑定，则是默认绑定到场景的初始坐标(0,0)。效果如下图9-2所示。 ? （图9-2）通常我们会指定锚点位置，例如钟摆的示例，如下图9-3所示。 ?...（图14-1）最大长度maxLength设置的是自己锚点与关节另一端锚点之间最大时的距离长度。无论在IDE如何摆放关节位置，运行时都会强行调整为maxLength属性设置的距离。...即便B刚体处于运动中，那A刚体最终也会到达B刚体偏移量的相对目标位置，并且始终保持着相对的位置以及角度。线性偏移 linearOffset ?...（图19-3）角度偏移的值，就是基于B刚体（otherBody）的旋转角度偏移量，当施加了扭力之后，动图19-4的左侧是没有设置角度偏移的效果（默认值0），右侧是设置旋转180度的角度偏移效果。

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基于 HTML5 WebGL 的发动机 3D 可视化系统

，是通过改变节点的坐标和旋转角度来实现的，代码如下： // targetP3 为拆解后的坐标，p3为当前坐标 var p3 = node.p3(); var offset = [targetP3[0]...- p3[0], targetP3[1] - p3[1], targetP3[2] - p3[2]]; // targetR3 为拆解后的旋转角度，r3为当前旋转角度 var r3 = node.r3...比如这个液压杆，当我们要实现小部件的运动动画时，如果用修改坐标的方式计算起来比较麻烦，所以我们用修改锚点的方式来实现，锚点影响着节点的位置，锚点也是旋转和缩放的中心点。...最后，我们再对整个场景的视角范围做下限制，代码如下： // 设置最大角度 ht.Default.graph3dViewMaxPhi = Math.PI / 2; // 设置最小角度 ht.Default.graph3dViewMinPhi...而且比起普通的工业动画，Web 上的可视化系统展示内容更丰富、自由度更高，后续需求更改也更为灵活、成本更低。

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深入浅出 ARCore

通过这些特征点的运动数据及从手机惯性传感器读到的信息，ARCore计算出手机移动的位置和方向，并称其为姿态。...ARCore能检测到Camera捕获的图像在视觉上的不同特征，称为特征点。它使用这些点计算其位置变化。...通过将渲染的3D虚拟内容与物理Camera的姿势对齐，开发人员就可以从正确的角度渲染虚拟内容。...如我们要在ARCore环境中放置一个虚拟对象，首先要确定一个锚点，以确保ARCore能随着时间的推移不断跟踪对象的位置。通常情况下，会根据命中测试返回的姿势创建一个锚点。...您可以将虚拟对象锚定到这些可追踪的对象上，以确保在设备移动时，虚拟对象和可跟踪对象之间保持稳定的关系。

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TKDE2023 | 为推荐系统注入先验知识: 基于近邻增强的对比学习推荐算法

通过使用锚节点的关键特征约束，我们旨在提高推荐模型的性能。一般来说，任何用户和项目都可以被视为锚节点。为清楚起见，并具体说明我们的方法，我们在本文的主要示例中使用项目作为锚节点。...C) 对于任何锚节点（以产品i举例），需要根据物品-物品相似度矩阵收集其最近邻居 \mathcal{S}_i 以及根据用户-物品交互矩阵收集其交互邻居。...在本节中，我们将以基于物品的方法ItemKNN为例，介绍如何计算任意两个物品i和j之间的相似度 sim(i,j) ： sim⁡(i,j)=\frac{|R_i^+∩R_j^+ |}{√(|R_i^+ |...它们的方程如下：符号 sim⁡(a,i) 表示节点a和i之间的相似度，具体数值由memory-based方法得到。 S_i 的数量是预先定义为K。...这两种损失函数之间的区别在于不同正样本的计算影响能力。与“in”版本损失函数相比，“out”版本的计算会更复杂。

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iOS版使用ARKit和Swift创建交互式Domino游戏

由于SCNPlanes在首次创建时是垂直的，因此我们必须将平面旋转90度。创建平面后，将其添加到锚点附加的节点。每个锚都有唯一的标识符。我们使用其唯一标识符作为关键字将平面节点添加到字典中。...如果没有，我们将previousPosition属性设置为hit-Test结果的位置并返回。我们得到了命中测试结果的当前位置。我们计算前一个位置和当前位置之间的距离。...我们希望它看起来像右边的图表，以便我们放置的每个新多米诺骨牌都能正确旋转。要做到这一点，我们必须计算前一个多米诺骨牌位置和当前位置之间的角度，并相应地旋转新的多米诺骨牌。...我们可以使用arcTan公式获得两个多米诺骨牌之间的角度。此公式计算两个点相对于轴（在本例中为X轴）之间的角度。...，我们就可以用计算出的角度围绕Y轴旋转新的多米诺骨牌。

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Google AR 交互的开源与幕后

注: Cloud Anchors (共享锚点) 通过 Google 的服务器来实现协作式的 AR 体验。其实在确定下来这些新功能后，我们决定对我们的 AR 平台以及它蕴含的可能性进行测试。...注意两者之间保持着风格和元素的延续。 Light Board 的这些设计是在 Maya 和 Cinema 4D 中创建的。我们使用 Substance Painter 为模型创建了基于实物的材质。...我们一度很担心 I/O 期间的网络性能表现，并认为提升数据库的稳定性会让游戏更能容忍网络的不良状况。...由于增强图像的视觉性质天然会超越物理规则，所以我们在不同视觉特征的表现形式上进行了大量尝试。...为了获得最佳效果，我们通过调整作品的画布大小来实现快速迭代，甚至还尝试着在用户的屏幕中直接强化亮度和对比度 (ARCore 可以准确识别环境中的光照等信息)。

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室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述（部分）

激光技术可根据信号和反射信号的时间差值计算距离, 结合角度信息完成相对定位, 成本较高.计算机视觉技术主要分为利用地标包含的信息解算为矩阵实现定位和对数据库内存储的相机位置信息进行图像指纹匹配实现定位[...由图 3可以看出, 目标节点位于****B附近.图 3 邻近探测原理图优缺点: 此算法易于搭建, 易于实现且成本较低; 但定位精度不高, 仅可用于对精度要求不高的场景.4 极点定位极点定位根据测量的相对锚节点的距离和角度信息推测出目标的位置...若仅已知锚节点与目标节点之间的距离d1d1, 则可以初步确定目标节点是在以锚节点为圆心、d1d1为半径的圆上, 然后通过角度信息可以得到目标节点的精确位置.图 4 极点定位原理图优缺点: 只需要根据一个锚节点的位置即可进行测量...其原理如图 7所示.图 7 质心定位算法原理图已知与目标节点相邻的锚节点的位置, 可求得目标节点的坐标为优缺点: 此算法计算量较小且易于理解; 但当与目标节点相邻的锚节点个数不足时, 定位不够精确.2...从上述的仿真测试结果可以看出, 在存在NLOS的室内定位场景中, 锚节点与目标节点之间的平均测距比实际距离误差大. 利用距离信息进行定位时, 会增大定位误差.

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滑动拖尾，效果看起来好看很多！

滑动过程中，记录一定数量的滑动点，根据两点间的距离和位置，计算两点间短轨迹的长度和角度，当有新的点添加进来时，删除最先添加的点，用类似方法，在轨迹最前端，再添加一条短的轨迹，类似下图效果。 ?...直接用新传入的坐标点即可，如下图的 now 节点位置。 ? 短轨迹大小。...计算当前节点和前一个节点的距离即可，即上图所示，now 节点和 last 节点之间的距离，然后对 now 节点进行拉伸，now 节点的锚点设置成 (1, 0.5)，即是沿着红色箭头方向拉伸。 ?...短轨迹的角度。计算图中 a 和 b 向量的夹角即可，a 向量选了一个 (1, 0) 的单位向量进行计算，B 向量，直接通过 now 节点和 last 节点的相对位置计算即可。 ?...4、长轨迹实现节点数的控制。如果滑动的节点太多，不对数量加以控制，会添加很多节点，我这里控制添加的节点数量是 20，超过 20 个，会移除掉最老的节点，在数组的尾部，添加一个新节点。

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2020 Google 多项 ARCore 更新带来AR开发全新可能！

加上科技达人多角度诠释 ARCore 技术更新及本土案例，掀起科技迷们对 AR 的新一波热情。...基于 ARCore 技术，滴滴构建了一个实景导航解决方案，实时识别用户和环境之间的定位关系，AR 实景导航引导信息逼真地和实景环境相结合，用户只需要跟着 AR 路标走，直接跳过转换 2D 地图信息的步骤...C 到 A 点的深度，就是线段 CA 在 Z 轴的投影。一旦我们知道场景里面的物体的距离，我们就可以在渲染虚拟物体的时候使用这个信息，进行 Z buffer 计算。...△ Quick Measure 实现更精准测量持久云锚点 (Persistent Cloud Anchors) - 让 AR 物体永存的秘密 ARCore 云锚点，通过 Google 的云服务托管锚点...全新的持久云锚点则加强了这个功能，让用户将虚拟内容“储存”到任意现实场景中，将了文字、影像信息、或3D人物虚拟内容的和现实世界地点关联起来，永久保存共享。

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基于深度学习的农作物行检测，用于农业机器人的田间导航

假设L的两个端点分别位于图像的最上边缘和最下边缘。三角形感兴趣区域(ROI)由三个点定义：定位点(A)、起始点(B)和停止点(C)，如下图所示。...的定义方式是，它包含图像中通常位于中心作物行的区域。观察的最低点在整个数据集上的出现后，点B和点C被设置为190和350(对于512 x 512的图像)。...方程：表示和 (图像的高度)之间的关系，其中是一个介于0和1之间的比例因子。然后计算所选矩形ROl中每个垂直像素列的数值和并归一化。得到的和曲线的峰值点被确定为图像的锚点。...通过实验计算预定的锚点，方法是从数据集中的所有数据类别中平均绘制一组图像中平均锚点。这样做是为了避免算法从U-Net中检测到预测不佳的作物行掩码的错误锚点。...和分别是和的最大检测错误。所有的角度都以度为单位，而位移则以像素为单位。

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基于 HTML5 WebGL 的发动机 3D 可视化系统

，是通过改变节点的坐标和旋转角度来实现的，代码如下： // targetP3 为拆解后的坐标，p3为当前坐标 var p3 = node.p3(); var offset = [targetP3[0]...- p3[0], targetP3[1] - p3[1], targetP3[2] - p3[2]]; // targetR3 为拆解后的旋转角度，r3为当前旋转角度 var r3 = node.r3...比如这个液压杆，当我们要实现小部件的运动动画时，如果用修改坐标的方式计算起来比较麻烦，所以我们用修改锚点的方式来实现，锚点影响着节点的位置，锚点也是旋转和缩放的中心点。...', true); // 节点设置为可交互 data.s('interactive', true); // 节点开启交互后，不阻止场景上默认的交互行为 data.s('preventDefaultWhenInteractive...而且比起普通的工业动画，Web 上的可视化系统展示内容更丰富、自由度更高，后续需求更改也更为灵活、成本更低。

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智驾车技术栈 | 两万字综述：自动驾驶中基于Lidar点云的3D目标检测深度学习方法

(b) 3D PointNet++ 编码器架构，具有 3DSSD 中的融合采样 3DBN Graph:输入Graph-based的点云表达形式，GNN用于通过沿边缘聚合特征来学习每个节点的特征。...每个目标都以3D BBox的形式被标记，并由其中心坐标[x,y,z]、长、宽、高[l,w,h]（以米为单位）、航向和观察角度[α、θ]（以弧度为单位），遮挡和截断状态、对应类别等信息组成。...年第三季度之后是[0/40,1/40,2/40,...,40/40] 方向相似度 s ∈ [0, 1] 是归一化余弦相似度，定义为：其中D(r)是在召回率r下所有目标检测的集合，是第i个检测的预测方向与地面实况方向之间的角度差...TP指标均为本地单位，还有一些指标被用于计算真阳性，包括：平均平移误差（ATE），即欧式中心距，单位为BEV，单位为m 平均尺度误差（ASE），它是方向和对齐后的3D IoU差异，计算方式为（1-IoU...）平均方向误差(AOE)，即预测与地面实况之间的最小偏航角差，单位为弧度平均速度误差（AVE），它是绝对速度误差，作为BEV中速度差的L2范数，单位为m/s 平均属性误差(AAE)，表示为1减去属性分类准确度

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Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection

为简便起见，我们称GT框与锚框之间的借据为输入借据，称GT框与回归框之间的借据为输出借据。...该方法通用性强，易于集成到现有的目标检测流水线中，且不增加推理的计算量。我们的贡献总结如下:我们观察到基于IoU的标签分配在锚点和GT箱之间导致定位能力的次优评估，并进一步带来不一致的分类和回归性能。...其中sa表示空间对齐的先验，其值等价于输入IoU。fa表示通过IoU计算GT盒与回归盒之间的特征对齐能力。α和γ是用来衡量不同项目的影响的超参数。u是惩罚项，表示训练过程中的回归不确定性。...注意，我们对回归不确定性惩罚项的构造非常简单，由于检测性能对u的形式不敏感，所以我们采用了朴素、直观但有效的形式。根据新定义的匹配度，对优标签进行动态锚点选择。...在训练阶段，我们首先计算GT box与锚的匹配度，然后选择匹配度高于一定阈值(我们的实验设置为0.6)的锚为阳性，其余为阴性。之后，对于不匹配任何锚的GT，匹配度最高的锚将被补偿为正候选锚。

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ODTK：来自NVIDIA的旋转框物体检测工具箱

图2，两个COCO的验证图像。轴对齐框(a)包含了很多天空。旋转框(b)更适合例如，尝试使用四个边界框参数来描述一个旋转了45度的正方形。边界框的面积是你试图描述的正方形面积的两倍。...自己计算一下吧！对于矩形物体，或者任何高长宽比的物体(又高又瘦，又矮又胖)，差别甚至更大。因此，需要一个额外的参数来减少目标的面积和描述它的边界框之间的差异，物体相对于垂直轴的角度，θ 。...旋转的锚框(红色和蓝色)在三个旋转角度上使用相同的比例和长宽比来显示：-π/6, 0 and π/6其次，最重要的是，IoU的计算不能像前面所示的轴对齐框那样简单地进行。 ?...图4，轴对齐锚框(蓝色)，旋转的锚框(红色和蓝色)，旋转角度：-π/6, 0和π/6 旋转框的IOU计算 ? 图5，两个旋转矩形的重叠区域为多边形。...= (p1.c*p2.a - p1.a*p2.c) / w where; w = p1.a*p2.b - p1.b*p2.a 2a.

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IENet: Interacting Embranchment One Stage Anchor Free Detector

然而，文本场景检测与空中目标检测有很大的不同，在第一节中提出了不同的挑战。IENet还采用了单阶段直接回归所有代表目标的参数，并借助out几何变换将角度预测分解为两个几何参数预测。...如图1 (b)所示，我们首先重构HBB，然后重构FCOS，FCOS使用回归点计算回归点与HBB边界之间的偏移量。故[l, t, r, b]分别表示为left, top, right, bottom。...因此，该角度被拆分为两个不同的预测任务。这样，原始OBB表示为[l, t, r, b,w,h]，这样网络更容易预测。在本文中，HBB是OBB的扩展框，注意我们使用这个框进行框回归。...对负债的预测来自回归分支，并进一步利用借据计算负债之间的借据损失。...然而，我们用中心度预测来乘猫?因此我们将阈值设置为0.05。最后，模型预测一个四维向量[l, t, r, b]和一个二维向量[w, h]，然后将这些参数转换为OBB，参考3.1节。

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室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述

首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性;...当处于火车站、高铁站、飞机场或地下停车场时, 室内定位技术可以为用户提供导航定位、停车、找车服务, 提高用户的满意度. 在商场或者仓库可以帮助用户快速找到心仪的商品, 增强用户体验感....激光技术可根据信号和反射信号的时间差值计算距离, 结合角度信息完成相对定位, 成本较高.计算机视觉技术主要分为利用地标包含的信息解算为矩阵实现定位和对数据库内存储的相机位置信息进行图像指纹匹配实现定位[...由图 3可以看出, 目标节点位于基站B附近.图片图 3 邻近探测原理图3.极点定位极点定位根据测量的相对锚节点的距离和角度信息推测出目标的位置[14], 其原理如图 4所示....若仅已知锚节点与目标节点之间的距离d1d1, 则可以初步确定目标节点是在以锚节点为圆心、d1d1为半径的圆上, 然后通过角度信息可以得到目标节点的精确位置.图片图 4 极点定位原理图优缺点: 只需要根据一个锚节点的位置即可进行测量

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AAAI 2021中的目标检测（详细版with code）

现在流行的旋转检测方法通常使用五个参数（中心点坐标xy，宽度，高度和旋转角度）来描述旋转的边界框，并将l1损失描述为损失函数。...考虑到使用不同测量单位的五个参数之间的回归不一致，该问题更加明显。...首先，论文发现旋转锚框(Anchors)可以在目标密集场景发挥更好的效果，而水平锚框可以以更少的数量实现更高的召回率。...因此，在本文精炼的单级检测器中使用两种形式的锚框进行组合，即在第一阶段使用水平锚框以提高速度和产生更多候选框。然后在精炼阶段去使用旋转锚框以适应目标密集场景。...RetinaNet提出了Focal Loss来解决类别不平衡引起的问题，大大的提高了单级目标检测器的精度。 x，y,w,h, θ中， θ表示高w对x的锐角角度， θ在负二分之派（-90度）到0之间。

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腾讯云TDP-Plaxis远程脚本教程三——实体对象及其参数(土工格栅与Embedded桩)

在Plaxis3D中土工格栅在划分网格时一般做成6节点三角形单元，每个节点包含在x,y,zx,y,z方向上的3个位移自由度。...C1-A6BD-40CDA83A07E1}> >>> C956DBEC-F074-4B7E-BE97-CD8BD4E7B9F6...3.2embedded桩的建模特性 embedded桩可以用于模拟桩基础和锚杆或锚索的嵌固部分，因此对于不同的模型形式，embedded两端节点的连接方式对其力学特性也存在较大的影响。...3.2.2连接点与不同节点重合时不同类型的连接形式的区别在上一节的桩和锚杆力学对象中，对线对象指定了相应的连接点，每个连接点都有以下三种形式的节点类型：Free、Hinged、Rigid，如下图所示：...为2时单位：kN/mkN/m Fmax 最大桩端反力单位：kNkN 其中，很多参数都是根据之前定义的桩截面形式来确定的，因此在配置embedded桩的相关参数时，应该配合GUI界面共同操作。

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【深度学习】光学字符识别（OCR）

3）OCR的难点文本检测，尤其是复杂自然场景下的文本检测，非常具有挑战性，主要难点有：文本存在多种分布，文本排布形式多样；文本大小、长度不固定；文本存在多个方向；多种语言混合。...使用固定宽度为16像素的小区域（proposal）在原图像上移动检测，每个proposal使用10个锚点高度在11~273之间（每次除以0.7）。...损失函数形式为：其中每个锚点都是一个训练样本，i是一个小批量数据中一个锚点的索引。sis_isi是预测的锚点i作为实际文本的预测概率。...以过滤后的segment为节点，过滤后的link为边，在其上构造一个图。...合并算法如下表所示：合并算法：设有一个集合B，里面有很多相关联的segment待合并；每一个segment都有角度θ，求集合B中所有segment角度的平均值θbθ_bθb; 求一条直线L，使得所有

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超详细的对比学习综述

最终目标: 缩小与正样本间的距离，扩大与负样本间的距离，使正样本与锚点的距离远远小于负样本与锚点的距离，（或使正样本与锚点的相似度远远大于负样本与锚点的相似度），从而达到他们间原有空间分布的真实距离。...互信息在预测未来信息时，我们将目标x（预测）和上下文c（已知）编码成一个紧凑的分布式向量表示(通过非线性学习映射），其方式最大限度地保留了定义为的原始信号x和c的互信息通过最大化编码之间互信息(它以输入信号之间的...回到对比学习的思想，W将做c到z的映射，均经过归一化，那么，二者余弦相似度为，这样，即可看做softmax，将正样本的值加大，负样本值缩小。 2. ...(如resnet)获得抽象表示，之后对这些表示形式应用非线性变换进行投影得到投影表示; 使用余弦相似度来度量投影的相似度。...定义：最小化锚点和具有相同身份的正样本之间的距离，最小化锚点和具有不同身份的负样本之间的距离。主线：使相同标签的特征在空间位置上尽量靠近，同时不同标签的特征在空间位置上尽量远离。

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2020 Google 多项 ARCore 更新带来AR开发全新可能！

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【深度学习】光学字符识别（OCR）

超详细的对比学习综述

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