matlab剪切图片代码ST匹配 MATLAB实现地图匹配问题的算法。 论文摘要 地图匹配是将观察到的用户位置序列与数字地图上的道路网络对齐的过程。 这是许多应用程序的基本预处理步骤，例如运动对象管理，交通流分析和行车路线。 实际上，存在大量的低采样率（例如，每2-5分钟1个点）的GPS轨迹。 不幸的是，大多数当前的地图匹配方法仅处理高采样率（通常每10-30秒一个点）的GPS数据，而随着数据不确定性的增加，对低采样率点的有效性降低。 本文针对低采样率GPS轨迹提出了一种新的全局地图匹配算法ST-Matching.ST-Matching考虑（1）道路网络的空间几何和拓扑结构以及（2）时空轨迹的速度限制。 基于时空分析，构造候选图，从中识别出最佳匹配路径序列。 我们将ST-Matching与增量算法和基于平均弗里谢特距离（AFD）的全局地图匹配算法进行了比较。 实验是在合成数据集和真实数据集上进行的。 结果表明，在低采样轨迹的匹配精度方面，我们的ST匹配算法明显优于增量算法。 同时，与基于AFD的全局算法相比，ST匹配还提高了准确性和运行时间。 算法伪代码 实施步骤 入口点： 匹配 数据

AVP-SLAM-SIM 基本实现仿真 。 尊重AVP-SLAM项目->童琴，陈同庆，陈以伦和苏青 AVP-SLAM-SIM 基本实现仿真！ ·· 目录 关于该项目 代码结构 怎么跑 怎么跑 路线图 贡献 执照 接触 致谢 关于该项目 这个项目只是我对Paper的实现，而不是正式发布，我们仅发布我们的仿真代码。 Other Code will be released soon 代码结构 我们发布了基本的代码结构，对于整个项目，您至少需要calib ， segmentation ， avp-bev ， sync part等。avp-bev是该项目的核心部分之一，该结构如图所示： 如果您对此项目感兴趣，则可以遵循***.h文件来关联您的实现。 怎么跑 这个项目提供了一个凉亭世界。 因此，如果您想测试代码，则需要准备仿真世界。 该项目需要一个凉亭环境，通常加载凉亭模型需要很长时

LoFTR：与变压器互不影响的无检测器局部特征 | LoFTR：与变压器互不干扰的本地特征匹配*，*， *，，CVPR 2021 代码发布ETA 我们计划在接下来的一周内发布仅推理的代码和预训练的模型，敬请期待。 用于数据预处理，培训和验证的整个代码库正在进行重大重构，并将于6月左右发布。 如果您希望收到代码发布的通知，请订阅。 同时，在中欢迎对该文件进行。 引文 如果您发现此代码对您的研究有用，请使用以下BibTeX条目。 @article{sun2021loftr, title={{LoFTR}: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers}, author={Sun, Jiaming and Shen, Zehong and Wang, Yuang and Bao, Hujun and Zhou, Xiao

杨庆雄论文：realtime O(l) bilateral filtering的源码

立体匹配算法ADCensus起源文章，作者为Xing Mei，Xun Sun，Mingcai Zhou等，是基于AD+census的立体匹配算法，适合并行处理，并且可以应用于特征融合的代价计算。不包括代码，仅是文献。

地图匹配算法 ＃＃＃描述 下面是一些用于将车辆轨迹映射到真实道路网络的开源地图匹配算法。 ＃＃＃特征 使用地图网格加速地图点到道路。 通过多线程加快构建地图索引并在第一次索引时间存储预处理结果。 使用 ACE 作为服务器框架。 作为 http 服务器工作，json 作为通信格式。 多算法支持。 ＃＃＃参考 【多轨地图匹配】(./papers/Multi-track Map Matching.pdf) [使用多核 CPU 进行快速地图匹配](./papers/使用多核 CPU 进行快速地图匹配.pdf) [一种基于GPS实时车辆定位的地图匹配方法](./papers/A Map Matching Method for GPS based Real-Time Vehicle Location.pdf) [ACM SIGSPATIAL GIS Cup 2012](./paper

描述kmp算法的原始论文，内容十分详尽，很有价值

数据融合matlab代码中频匹配 MATLAB实现地图匹配问题的算法。 （一种基于的优化建议） 论文摘要 随着各种位置获取技术的进步，每天可以收集无数的GPS轨迹。 但是，由于许多物理限制和某些法律规则，传感器捕获的原始坐标数据通常无法反映实际位置。 如何准确地将GPS轨迹与数字地图上的道路相匹配是一个重要的问题。 映射匹配问题对于许多应用程序来说都是至关重要的。 不幸的是，许多现有方法仍不能满足工程中严格的性能要求。 特别是，低/不稳定的采样率和嘈杂/丢失的数据通常是很大的挑战。 如今，不同数据源的信息融合变得越来越有希望。 在实践中，还收集了其他一些测量值，例如速度和移动方向以及所获取的空间位置，我们不仅可以利用位置坐标，还可以利用收集到的所有数据。 在本文中，我们提出了一种使用相关元信息来描述运动对象的新颖模型，并提出了一种称为IF匹配的地图匹配算法。 它可以处理许多模棱两可的情况，而现有方法无法正确匹配这些情况。 我们在整个城市的道路网络上使用出租车轨迹数据运行算法。 与ST-Matching的两种最新算法以及GIS Cup 2012的获胜者相比，我们的方法可获得更准确的结果。

Deep text matching 1、前言 Github 上面有很多文本匹配项目，本项目工作主要借鉴了 和 ，模型的代码风格来自前者。另外模型是使用 keras 深度学习框架进行复现的，主要也是使用的前者的复现代码，只是增加了个别模型的复现，也去除了一些我觉得不太重要的模型；另外，由于本项目只是实验层面探索，所以将 matchzoo 源码中一些和模型无关的很多代码进行了删减，同时对部分模型的结构进行了细微的调整，没有完全遵从论文里的设置。 我使用这些模型在2018年蚂蚁金服的文本匹配竞赛数据集（数据集来自text matching 上传，因此数据的预处理代码也使用的该项目的代码）上进行了一些实验，另外我借鉴了 项目的代码测试了几个 bert 系列模型（bert 及其变体）。由于训练集、验证集、测试集中的正负样本比例都是1:1，因此我使用了准确率这一评价指标来衡量了这些模型的性能，结果

Dynamic element matching techniques for data converters