FusionCare-V100R005C00SPC613-linux.zip

格文斯 GVINS：紧密耦合的GNSS-视觉-惯性融合，用于平稳一致的状态估计。 GVINS是一个基于非线性优化的系统，该系统将GNSS原始测量结果与视觉和惯性信息紧密融合在一起，可进行实时和无漂移状态估计。 通过合并GNSS伪距和多普勒频移测量，GVINS能够在复杂环境中提供平稳且一致的6自由度全局定位。 系统框架和VIO部分改编自 。 我们的系统包含以下功能： ECEF帧中的全局6自由度估计； 多星座支持（GPS，GLONASS，Galileo，北斗）； 在线本地-ENU帧对齐； GNSS不友好甚至是GNSS被拒绝的地区的全球姿态恢复。 1.先决条件 1.1 C ++ 11编译器 该软件包需要C ++ 11的某些功能。 1.2活性氧 该程序包是在环境下开发的。 1.3本征 我们的代码使用进行矩阵处理。 1.4立方米 我们使用 1.12.0来解决非线性优化问题。 1.5 gns

Matlab 科技专讲之《理解传感器融合与目标跟踪》，该视频专讲包括5个视频，以及对应的英文字幕。（1）什么是传感器融合；（2）融合磁力计、加速度计和陀螺仪来估计姿态；（3）融合GPS和IMU来估计位姿；（4）使用IMM滤波器来跟踪单个目标；（5）如何同步跟踪多个目标

加权盒融合 存储库包含Python方法的几种实现，这些方法用于组合对象检测模型中的框： 非最大抑制（NMS） 软网管 非最大加权（NMW） 加权框融合（WBF） -与其他方法相比，可以提供更好的结果的新方法 要求 Python 3。*，Numpy，Numba 安装 pip install ensemble-boxes 用法示例 预计将标准化的框的坐标，例如，范围为[0; 1]。 顺序：x1，y1，x2，y2。 下面的2种型号的盒装示例。 第一个模型预测5个盒子，第二个模型预测4个盒子。 每个盒子模型的置信度得分1：[0.9、0.8、0.2、0.4、0.7] 每个盒子模型2的置信度得分：[0.5、0.8、0.7、0.3] 每个包装盒型号1的标签（类）：[0，1，0，1，1] 每个盒子模型2的标签（类）：[1、1、1、0] 我们将第一个模型的权重设置为2，将第二个模型

数据融合matlab代码这是以下论文中涉及的数据和Matlab代码的副本 @inproceedings {liu2021robust， title = {强大的动态多模态数据融合：模型不确定性的观点}， 作者= {刘斌}， booktitle = {arXiv预印本arXiv：2105.06018}， 年= {2021} } 感谢您在此处使用代码和/或数据后是否引用本文。 代码中和本文中算法名称之间的对应关系如下： 代码中的“ pf” <----------->本文中的“ PF” 本文中代码<----------->“ DMA”中的“ dmmpf” 本文中代码<----------->“ SMA”中的“ pf_df” 本文代码<----------->中的“ pf_alpha”“ TS” 代码文件的简要说明如下 main_alg_compare.m：用于重现实验结果的主要功能 simu_data.mat和simu_data2.mat：实验中使用的两个数据集 Simulation_data_gen.m：用于生成simu_data.mat的代码 Simulation_data_gen2.m

Handbook of Multisensor Data Fusion.pdf 多传感器数据融合PDF原版

仅部署FusionCompute时，请获取FusionCompute V100R003C10 快速使用指南 01（此处给获取链接）。 该场景操作最为简单，可体验简单的虚拟机创建和使用等业务。

Conexant Fusion 878A 25878-13視頻采集卡的驅動

PFA算法（Pattern Fusion）

一种用于目标探测的图像多层级融合和增强方法，何伟基，冯维一，本文提出一种针对红外和可见光图像的有效融合算法。在小波变换多分辨分析的基础上，对多层级融合规则加以研究，先根据图像特点及