目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

由于毫米波的敏感性极强，物体的微小移动也可以被毫米波所感知，体现为频谱变化，借助此优势提出了一种基于毫米波感知的小型无源物体定位追踪方法，可以实现对目标物体的高精度定位与追踪。与传统的有源物体定位追踪相比，在无源物体定位追踪中，由于目标物体无法主动发射信号且目标物体较小，因此，需要有效的机制区分、分离目标物体的反射信号和背景环境的反射信号，采用多种方法去除背景噪声和突发噪声，实现了良好的定位追踪效果。实验结果表明，所提方法可以追踪一支笔的运动轨迹，其平均误差为0.32 cm。

伪装物体检测（CVPR2020-Oral） 作者：，，，，，。 0.前言 欢迎加入COD社区！ 我们在微信中创建了一个群聊，您可以通过添加联系人（微信ID：CVer222）来加入。 请附上您的从属关系。 该存储库包括详细的介绍，强大的基准（搜索和识别网，SINet）以及用于伪装目标检测（COD）的一键评估代码。 有关伪装物体检测的更多信息，请访问我们的并阅读 / 。 如果您对我们的论文有任何疑问，请随时通过电子邮件与或。 如果您使用SINet或评估工具箱进行研究，请引用本文（ ） 0.1。 :fire: 消息 :fire: [2020/10/22] :collision: 可以通过电子邮件（ ）提供培训代码。 请提供您的姓名和机构。 请注意，该代码只能用于研究目的。 [2020/11/21]已更新评估工具：Bi_cam（cam> threshold）= 1-> Bi_cam（cam> = threshold

主要为大家详细介绍了OpenCV3.0+Python3.6实现特定颜色的物体追踪，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

单糖 这是以下论文的代码开发版本： Bugra Tekin，Sudipta N.Sinha和Pascal Fua，“实时无缝单发6D对象姿态预测”，CVPR 2018。 可以在以下找到上述文章的代码库的原始存储库。 介绍 我们提出了一种单发方法，可以同时检测RGB图像中的对象并预测其6D姿势，而无需多个阶段或必须检查多个假设。 我们方法的关键部分是受YOLO网络设计启发的新CNN架构，该架构可直接预测对象3D边界框的投影顶点的2D图像位置。 然后使用PnP算法估算对象的6D姿势。 ， 引文 如果您使用此代码，请引用以下内容 @inproceedings {tekin18， TITLE = {{实时无缝单发6D对象姿态预测}}，作者= {Tekin，Bugra和Sinha，Sudipta N.和Fua，Pascal}， BOOKTITLE = {CVPR}， 年= {2018} } 执照

手把手教物体检测——RFBNet实例源码。包含数据、模型、测试、可视化展示。方便大家使用RFBNet模型。

绘制物体在三体系统中的轨道的一组函数。 天平点是使用牛顿法计算的，雅可比常数是针对整个轨道计算的。 利用无量纲常数。 可推广为圆形受限三体问题。 可以添加功能以使其可推广到椭圆受限的三体问题。 输入是多维的，而输出是无量纲和多维的。 输出所有计算出的变量用于分析和错误检查。 这些函数是 AE6614 课程作业的一部分：高级天体动力学，密苏里科技大学，2021 年Spring。所犯的任何错误都是我自己的错误，而不是课程的指导。 该项目旨在完成课程作业要求，并不构成经过验证的专业轨道传播者。 欢迎反馈和建议。 请报告发现的任何错误或错误。

C# SharpGL 使用轨迹球旋转物体 This code is a part of NeHe tutorials and was converted from C++ into C#. Matrix/Vector manipulations have been updated.

八年级物理PPT教学课件《物体的浮沉条件及应用》物体的沉浮条件.ppt

Labeled Fishes in the Wild 为鱼类图像数据集，图像中包含鱼类、无脊椎动物和河床，通过部署在远程操作潜水器上的渔业统计摄像系统拍摄得到的。鱼类位置数据被包括在相应的数据文件中（ dat，vec 和 info），标注了鱼在图像中的位置。