高精地图：激光雷达点云与高精地图融合 定位精度和更新频率是高精定位的显著特征。 精度与频率：根据推算，高精定位需要实现≤25cm 的定位精度，更新频率≥100Hz，因此需要在一般导航定位方案的基础上，与激光雷达、摄像头等感知设备相结合。 解决方案：按照定位参考系的不同，分为绝对位置与相对位置两个维度，前者以 GNSS/ RTK 定位代表，后者结合高精地图...
Sift之前的江湖 在Sift横空出世之前，特征点检测与匹配江湖上占据霸主地位的是角点检测家族。先来探究一下角点家族不为人知的恩怨情仇。 角点家族的族长是Moravec在1977年提出的Moravec角点检测算子，它是一种基于灰度方差的角点检测方法，该算子计算图像中某个像素点沿水平、垂直方向上的灰度差异，以确定角点位置，Moravec是第一个角点检测算法...
不多说，直接上干货！ 本文一系列目标检测算法：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平，在github都给出了基于Caffe的源码。 •RCNN RCNN（Regions with CNN features）是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑，由年轻有为的RBG大神提出，借助CNN良好的特征提取和分类...
一、数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的、不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程。Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用。Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式。 数据挖掘...
1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进...
在计算机视觉中人们设计了很多算法来提取空间特征，并利用图像梯度信息来识别物体。 其中一种技术叫做 HOG，也即方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient）。方向梯度直方图听着太高深了，我们先来讲一下这些术语。 直方图就是数据分布的一种图形表现，看起来有点像柱形图，其柱形有不同的高度，每个柱形代表一组处于一定值范围的数据...
What is a Feature Descriptor A feature descriptor is a representation of an image or an image patch that simplifies the image by extracting useful information and throwing away ex...
上一节我们已经介绍了SIFT算法,SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不高。 SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述。 一 使用快速Hessi...
作者：乔不思 来源：微信公众号|3D视觉工坊（系投稿） 3D视觉精品文章汇总：https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中，发现有很多知识点需要展开和深入，同时又需要对系统有整体的认知，为了强化记忆，记录该系列笔记，为自己图方便，也希望对大家有所启发。...
前言： 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布。这篇我们就实际操刀，找到一些训练集，正所谓纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。然而我在躬行的时候，发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般，那样就完美了。 目录： 文本分类学习（一）开篇 文本分类学习（二）文本表示 文本分类学习（三）特征权重（TF/IDF）和特征提取 ...