Sensor fusion using Dempster-Shafer theory II - static weighting and Kalman filter-like dynamic weighting.pdf

A Multi-Sensor Fusion System for Moving Object Detection and Tracking in Urban Driving Environments - icra-14-sensor-fusion.pdf

Densefuse：红外和可见图像的融合方法-Tensorflow 吴小军* 发表于：IEEE图像处理事务 H. Li，XJ Wu，“ DenseFuse：红外和可见图像的融合方法”，IEEE Trans。 图像处理。 28号5月，第2614–2623页，5月。 2019。 笔记 在“ main.py”文件中，您将找到如何运行这些代码。 本文中使用的评估方法显示在“ analysis_MatLab”中。 这些方法是由MatLab实现的。 抽象的 在本文中，我们提出了一种针对红外和可见图像融合问题的新型深度学习架构。 与传统的卷积网络相比，我们的编码网络是由卷积神经网络层和密集块组合而成的，密集块的每一层的输出都与其他每一层相连。 我们尝试使用此体系结构从编码器过程中的源图像中获取更多有用的功能。 然后，采用适当的融合策略融合这些特征。 最后，融合图像由解码器重建。 与现有的融合

Particle Filter Data Fusion Enhancements for MEMS-IMU_GPS.pdf

数据融合matlab代码CarND-Mercedes-SF-实用程序 传感器融合处理工具。 这些工具是由梅赛德斯（Mercedes）团队在传感器融合模块的开发过程中创建的。 我们目前正按原样提供它们，但如果您有改善的余地，我非常乐意查看任何PR。 1. matlab_examples / 在这里，您将找到用于在项目中生成示例数据的Matlab代码。 如果可以访问Matlab，请随时生成自己的数据进行练习。 [注意：这对于完成任何一个项目都是不必要的。 您不需要访问Matlab。 目前，我们无法帮助您获得Matlab的许可证。 是的，我们同意这太贵了，如果我们可以帮助您获得便宜的许可证，那真的很酷。 ] 2. python / 您会在这里找到一些Jupyter笔记本，它们可能对可视化和分析数据很有用。 有些文件是硬编码的，因此您可能需要对其进行编辑，然后再使用笔记本。

资源清单 1.directfb1.7.7 2.directfb-example 3.fusion 4.flux

麦瑞半导体推出超低抖动FUSION晶体振荡器.pdf

Directshow相机 C ++中基于窗口的相机库。 特征 使用OpenCV :: Mat 支持相机分辨率设置 支持相机属性设置 支持曝光融合 循环程序来处理相机循环 目录 用法 # include using namespace DirectShowCamera ; // Get a empty camera UVCCamera camera = UVCCamera(); // Get available camera list. You can use getResolutions() to acquire the resolutions std::vector cameraDeivceList = camera.getCameras(); // Open the first camera camera.open(cam

数据融合是将多传感 器信息源的数据和信息加以联合、相关及组合，获得更为精确的位置估计及身份估计，从而实现对战场态势和威胁以及其重要程度实时、完整评价的处理过程

官方最新Fusioncharts 3.12.2，图表上无水印。支持最新的HTML5，跨平台。PCs, Macs, iPads, iPhones, Android devices, our JavaScript (HTML5) charts work everywhere. Heck, even on IE 6