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基于改进逆透视变换的智能车
测距技术
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诸葛大神的透视变换教程原理的论文 首先分析图像,得到每一行上赛道边线或中线的坐标,如此得到一列离散点列 每一个点有一个横纵坐标,单位为像素,根据感光阵列的大小(若干毫米)将坐标变换到实际摄像头上,单位变为米,根据每个点的X、Y坐标计算出Z(深度)将每个点的坐标代入逆透视变换公式中得到实际坐标系下的坐标.
2021-04-14 13:58:05
97KB
透视变换
智能车
飞思卡尔
1
基于深度学习的ADAS智能图像识别
测距技术
研究.caj
基于深度学习的图像识别,介绍了目前行业最新的深度学习算法,R-CNN等,分析的很全面
2021-04-13 13:01:43
10.25MB
深度学习
神经网络
CNN
卷积神经网络
基于RSSI测距的DV-Hop算法
由于DV-Hop算法在不均匀网络中节点定位精度不高,以及RSSI算法受环境因素影响较大,将RSSI算法与DV-Hop算法相结合,提出一种利用RSSI
测距技术
改进DV-Hop的算法-----BRDV-Hop算法.该算法应用RSSI
测距技术
,定义信标节点的平均跳距误差,并利用信标节点的平均跳距误差对未知节点与信标节点之间的距离进行修正,从而达到减小定位误差的目的.仿真结果表明,与标准的DV-Hop算法相比,在不增加传感器节点硬件的基础上,改进算法能有效降低定位误差.
2021-04-11 11:48:58
189KB
节点定位 RSSI测距技术 DV-Hop算法 无线传感器网络
1
机器人双目立体视觉
测距技术
研究与实现
是一篇关于机器人双目立体视觉
测距技术
研究与实现,对于做双目立体视觉的同学有帮助,希望对大家有用
2021-04-05 18:35:34
644KB
机器人
双目立体视觉
测距技术
1
IEEE Std 802.15.4z-2020 增强型超宽带(UWB)物理层(PHY)和相关的
测距技术
-最新完整英文版(174页)
最新完整英文版IEEE Std 802.15.4z-2020IEEE Standard for Low-Rate Wireless Networks--Amendment 1: Enhanced Ultra Wideband (UWB) Physical Layers (PHYs) and Associated Ranging Techniques(IEEE低速率无线网络标准-修订1:增强型超宽带(UWB)物理层(PHY)和相关的
测距技术
)。 该修正案增强了HRP和LRP UWB PHY以及相关的
测距技术
。 增强领域包括附加的编码和前导选项,对现有调制的改进以增加测距测量的完整性和准确性,以及附加的信息元素定义以促进测距信息交换。 该修正案定义了MAC更改以支持这些PHY增强功能。 传输距离的典型范围可达100米。
2021-03-28 19:02:44
36.9MB
ieee
802.15.4z
UWB
超宽带
MATLAB的单目视觉车辆
测距技术
研究
MATLAB的单目视觉车辆
测距技术
研究
2019-12-21 20:29:51
5.47MB
视觉测距
1
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