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信息融合最新视觉报道_信息融合技术(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

信息融合

珠宝设计师秘籍：图更出彩！ 𐟎蠦‰‹绘技巧分享：如何让你的珠宝设计图更加生动？ 𐟒ᠥŽ期版式处理：通过后期版式构图，将手绘效果图进行加工处理，叠加图层，可以用淡化的手稿做底图，有色和单色多角度的叠加构图，让画面更加丰富。 𐟓Š 多图层信息融合：效果图主要展示最终设计方案，但如果是戒指或吊坠等小件款式，可能会显得画面单薄。可以通过融入设计过程中的草稿、线稿等，展示更多信息，体现设计的专业性。 𐟔 细化设计流程：设计师的草图、线稿等都可以作为最终呈现的素材。设计过程越细化，可以呈现的内容就越多。比如：元素演变、多角度视图、带尺寸标注的工程图、同风格多款式尝试等。通过这些技巧，可以让你的珠宝设计图更加有层次感和信息量，提升设计的专业性和视觉冲击力。

𐟚€ ViT在语义分割中的创新应用 𐟚€ 1️⃣ 图像块级别的语义信息提取：在ViT应用于语义分割时，一个创新点是将ViT扩展到图像块级别的语义信息处理。传统上，ViT关注整个图像的全局注意力，但在语义分割中，对图像块进行更细粒度的注意力计算可以更好地捕捉局部语义。例如，可以设计一种ViT变种，允许模型对每个图像块进行独立的注意力计算，以更好地捕捉图像中不同区域的语义信息。 2️⃣ 跨层级语义信息融合：一项创新的研究方向是通过引入跨层级语义信息融合机制，使ViT更好地捕捉图像中的全局和局部语义关系。这可以通过在ViT的多层嵌入之间引入注意力机制或多尺度特征融合来实现。例如，可以设计一种网络结构，允许底层嵌入捕捉细粒度的图像信息，而高层嵌入则更关注全局语义信息，从而提高语义分割模型对图像结构的理解。 3️⃣ 自适应上下文感知的Transformer模块：在ViT用于语义分割任务中的另一创新是引入自适应上下文感知的Transformer模块。这些模块能够动态调整其注意力机制，以适应不同区域的上下文环境。例如，可以设计一种自适应Transformer模块，使得模型在处理复杂语境时能够更灵活地调整注意力的权重，提高对不同语义结构的建模能力。 4️⃣ 鲁棒性增强的多模态融合：创新的方向之一是在ViT中引入多模态信息，以提高模型对图像语义的鲁棒性。通过结合其他传感器信息（如深度信息或红外线图像），ViT可以更全面地理解图像语义。例如，设计一种多模态ViT，使其能够联合学习来自不同传感器的信息，提高语义分割模型在复杂场景下的性能。

武汉梦芯科技申请一种多信息融合的室内外定位方法专利，提高对用户定位的精准性

今天，在万众瞩目的第十五届中国航展上，歼-20战机编队以震撼的姿态轰鸣大炫特技，为观众带来了一场视觉盛宴。四机通场、双机盘旋等高难度动作，展示了歼-20作为第五代战机的卓越性能和飞行员的高超技艺。歼-20自2011年成功首飞以来，已多次亮相重要场合，每一次都以其刚毅身姿和澎湃动力赢得广泛关注。此次航展上，歼-20编队不仅展示了其优异的机动性能，更传递出一种强烈的国家安全感。歼-20作为中国自主研制的隐形战斗机，其列装数量的增加和飞行距离的延长，标志着中国空军实力的显著提升。这款战机不仅打破了美国在隐身战机领域的垄断，更彰显了中国航空工业的自主创新实力。此次歼-20编队在航展上的精彩表现，不仅是对中国空军现代化建设的有力证明，更是对国家安全和地区稳定的有力保障。歼-20以其强大的制空作战能力和信息融合能力，为维护国家空域安全筑起了坚实屏障。未来，随着歼-20等先进战机的不断列装和训练水平的提升，中国空军将拥有更加强大的作战实力和战略威慑力。这不仅有助于维护国家主权和安全，更将为地区和平与稳定做出积极贡献。 #热点引擎计划# #4架歼20震撼登场是什么体验# #歼20新型号在珠海航展曝光#

VR与AR：未来科技革命的两大巨头在数字技术的飞速发展下，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）正在成为塑造我们未来生活方式的重要力量。这两项技术让我们能以前所未有的方式互动、学习、娱乐和社交。 VR是一种计算机生成的三维环境，用户可以通过特殊的头戴式显示器和设备进行体验，仿佛置身其中。这种沉浸式的体验已经在游戏、教育和模拟训练中展现出强大的吸引力。在医疗领域，VR也被用于帮助患者康复，通过模拟真实环境，帮助他们在无风险的情况下进行物理治疗和心理治疗。 AR则是一种将虚拟信息融合到现实世界中的技术，它无需特殊设备，通过手机、平板等设备的屏幕就可以实现。通过AR技术，我们可以在日常生活中体验到更多元的互动。比如，通过AR游戏，我们可以在家中的任何角落享受游戏乐趣。此外，AR也被广泛用于导航、教育、零售等领域，例如，AR导航可以帮助我们在复杂的商场或博物馆中找到方向，AR教育可以让学习变得更加生动有趣。尽管VR和AR技术已经取得了显著的进步，但它们仍然有很大的发展空间。随着技术的不断进步，我们可以期待更自然、更真实的交互体验，以及更多元化的应用场景。在未来，VR和AR可能会进一步改变我们的生活方式，为我们开启全新的世界。

毫米波雷达与相机标定：从手动到自动的方法毫米波雷达和相机的信息融合在汽车和安防领域广泛应用。毫米波雷达提供准确的速度和距离信息，而相机则提供丰富的类别信息。将这两种传感器融合，可以获得更全面的数据，如距离、速度和类别等。然而，这需要准确的标定关系。标定的基本原理是通过找到雷达和相机匹配的点来求解单应矩阵。以下是两种常见的标定方法：手动标定 𐟧‰‹动标定方法相对简单，只需利用一个移动物体，让雷达和相机同时检测并跟踪该物体。然后，手动选取同一时刻的若干组匹配坐标，求解矩阵完成标定。这种方法虽然简单，但需要人工参与，且精确度不高。因为雷达提供的坐标不确定是物体的哪个部位，强行与相机坐标绑定会带来误差。特别是当匹配点数量较少时，这种误差会更明显。自动标定 𐟚—𐟓𘊨‡ꥊ覠‡定是目前广泛使用的方法，通过自动提取雷达目标和视频目标的匹配点，拟合出一个映射矩阵。实现自动标定的方法有很多，例如通过车道位置来实现。如果一个车道上雷达检测出的目标和视频检测出来的目标个数相等，那么这几个目标就可以认为是一一匹配的。但这种方法在车辆较多时，很难找到正确的匹配点。深度学习端到端的实现 𐟤– 目前，也有人尝试使用深度学习端到端的方法来实现标定融合。这种方法主要存在于研究阶段，产品中更多的是在目标级融合。欢迎对毫米波雷达和相机标定感兴趣的朋友一起讨论！

对公客户经理的日常：你不知道的银行世界最近在百度上看到很多人吐槽银行工作，我也忍不住分享了一下自己9年银行工作的感受，没想到引起了这么多人的共鸣。今天趁着清明小长假，休息一下，继续聊聊一个单身银行客户经理的日常生活。首先，强烈推荐一部银行人必看的日剧——《半泽直树》。虽然很多银行圈的小伙伴可能已经看过了，但对于刚入行或者想入行的人来说，这部剧绝对值得一看。剧中职场斗争激烈，但也展现了银行人的职业操守和底线。言归正传，什么是银行客户经理？银行客户经理主要分为两类：对公客户经理和对私客户经理。对公客户经理主要负责为公司客户提供金融服务，而对私客户经理则是针对个人客户提供金融服务。我本人就是对公客户经理，我觉得自己就像是公司客户和银行之间的一座桥梁，让资金流动起来，为企业提供融资解决方案，就像企业发展道路上的天使投资人。听起来是不是很酷？但现实其实很骨感，银行圈有句老话：银行从来都是晴天打伞锦上添花，想要雪中送炭？请打110。外表光鲜的金融精英，日常生活其实朴实无华且枯燥。想要为公司提供贷款，首先要深入了解这家企业。你需要用尽毕生所学，去百度、去wind查资料，甚至要去企业的生产线和办公楼实地考察。收集好资料后，就开始加班通宵写调查报告，把财务分析、经营管理、征信担保等信息融合在一起，再加上自己的分析，一份完美的调查报告就完成了。写报告的同时，还要把企业的数据录入系统，每个银行的系统都不一样，有的高级有的低端，但总体来说都很费时间。系统提交后，整理好资料交给审批人员审查。经过反复补充修改，通过的企业就可以上审贷会了。根据贷款额度大小，有的需要到总行审贷会。过会后就要准备企业放款的材料，去企业签订借款合同，根据企业的用款需求放款。以上就是一笔最普通的流动资金贷款业务的全部流程。看起来简单，但实际操作非常繁琐，每个步骤都要考虑到各种风险，从企业信用风险到每个签字的道德风险，再到放款流程中的操作风险，都要面面俱到。所以，客户经理真的是一个特别磨练人耐心的职业！今天就先聊到这儿吧，以后有机会再分享更多对公客户经理的日常故事。

目标检测的创新点有哪些？𐟤” 目标检测在各种场景下都有广泛的应用，从医学影像到交通监控，再到安防X光检测，它的应用场景真是五花八门。那么，这些场景下的目标检测有哪些创新点呢？让我们一起来看看吧！多场景应用下的目标检测创新点 𐟌 通用目标检测：多尺度特征融合在通用目标检测中，多尺度特征的选择和融合是一个重要的创新点。通过结合不同尺度的特征，可以有效提升模型的检测性能。注意力和Transformer的探索利用注意力和Transformer模型进行目标检测也是一个热门方向。通过引入注意力机制，模型可以更好地关注关键区域，从而提高检测准确率。结合扩散模型将扩散模型与目标检测相结合也是一个新颖的思路。扩散模型可以帮助模型更好地处理复杂场景下的目标检测问题。结合大语言模型/图神经网络将大语言模型或图神经网络与目标检测相结合，可以进一步提升模型的泛化能力和检测效果。轻量级目标检测网络 𐟌𑊨𝻩‡级目标检测网络针对网络结构复杂、参数过多的问题，设计轻量化模型是一个重要的创新点。通过优化网络结构，可以在保证检测效果的同时，降低模型的复杂度。特定问题的目标检测针对特定应用场景下的目标检测问题，通过增加适配性的网络模块来提升效果也是一个有效的途径。比如，针对特殊的应用问题，可以设计特定的网络结构来优化检测效果。结合对比学习将对比学习与目标检测相结合也是一个值得探索的方向。通过对比学习，模型可以更好地学习到目标的特征表示，从而提高检测准确率。改进Transformer用于目标检测针对损失函数进行改进，设计新的目标函数，可以加快网络的收敛速度，进一步提升目标检测的效果。无监督/自监督/半监督学习无监督、自监督和半监督学习的目标检测也是一个重要的创新点。通过研究新的训练方法，可以提升模型在不同领域的泛化能力。遥感目标检测识别 𐟌 关键区域快速提取设计具有数据筛选机制的关键区域快速提取技术是一个重要的创新点。比如，基于自适应空间选择内核的候选区域提取技术可以有效提升提取速度和准确性。旋转框检测设计高精准、低复杂度的旋转框遥感检测器也是一个值得探索的方向。通过基于深度信息融合的多尺度感知模型，可以有效提升旋转框的检测效果。网络压缩技术研究网络剪枝、参数量化和知识蒸馏等多种模型压缩技术也是一个重要的创新点。通过面向在轨平台的近似无损网络压缩技术，可以有效降低模型的复杂度。三维点云领域目标检测 𐟔 三维点云/伪点云中的目标检测通过间接获得点云的方式，实现图像的3D目标检测是一个新颖的思路。比如，可以利用伪点云的方法来进行三维目标检测。二维-三维融合用于三维目标检测研究2D3D融合方法，提升多模态目标检测性能也是一个重要的创新点。通过结合二维和三维的信息，可以有效提升三维目标检测的效果。总的来说，目标检测的创新点非常丰富多样，涵盖了从网络结构到应用场景的各个方面。希望这些信息能给你带来一些灵感！𐟒က

电影《偷走淘气名单》讲述了一群北极人物穿越冰冻的苔原，偷走顽皮的名单。一部迷人的定格动画圣诞电影，将冒险、幽默和感人的信息融合在一个关于真实圣尼古拉斯的独特故事中。

《智能驾驶之激光雷达算法详解》激光雷达 +IMU组合定位为电技术2024-11-07 10:17:15 广东激光里程计算法，仅凭激光点云估算激光雷达的运动状态，其精度显著受激光点云质量波动影响。IMU（惯性测量单元），作为广泛应用于机器人及汽车领域的传感器，集成了陀螺仪与加速度计，能精确捕捉并输出被测物体的角速度与加速度信息，进而通过积分运算推算出其在一定时间内的姿态与位置变化。然而，IMU在实际运作中易受多种干扰因素影响，尤其是加速度计的误差会随时间累积，导致导航精度下降。因此，常需借助外部信息融合策略，以强化IMU的定位精度。鉴于激光里程计依赖低频的环境感知进行定位，而IMU则通过高频的自身运动状态积分进行位姿估计，两者在功能上存在天然的互补性。众多学者因此致力于将激光里程计与IMU相结合，以实现高精度、实时性的定位。根据融合方式与原理的不同，这一领域的研究被细化为LiDAR+IMU松耦合与紧耦合两大方向。激光雷达与IMU的松耦合定位策略，巧妙融合了激光里程计与IMU航位推算技术。两者独立运作，依托卡尔曼滤波、粒子滤波等先进框架，实现精准信息融合，最终精确输出定位结果。2019年，国助科技BXue团队创新性地提出IMU-AHFLO算法，该算法凭借点线特征或点云分布特征匹配的激光里程计，捕捉车辆在两帧点云间的位姿变化，随后，高频IMU数据携手车辆运动学方程，预测上述时刻的位姿变迁，最终，卡尔曼滤波器精准估算车辆新姿态。南昌大学的廖杰华则另辟蹊径，将LOAM算法与自适应粒子滤波技术巧妙结合，专为无人物流小车打造室内定位新方案。而Google的Cartographer算法，更是以分层优化为核心，前端运用无迹卡尔曼滤波器实现2D激光雷达与IMU数据的无缝融合，后端则聚焦于子地图构建与优化，辅以分支定界法，显著加速闭环检测，确保定位系统的高效与精准。激光雷达与IMU的紧耦合定位技术，相较于松耦合方式，显著减少了信息损失。这一创新方法将激光雷达与IMU数据融合于同一位姿优化问题中，实现了更为精准的位姿估计。紧耦合定位策略可细化为基于滤波器与平滑优化两大流派。基于滤波器的方法，在状态更新中无缝整合多源传感器数据，如H. Sebastian等先驱者利用自适应扩展卡尔曼滤波器，成功将3D激光雷达与GPS/INS融合，赋能无人小车室外精准导航。然而，滤波器固有的线性化近似与递推机制，随时间推移易累积误差，影响长期定位精度。为克服此局限，香港科技大学机器人与多感知实验室的C. Qin团队在ICRA 2020上隆重推出LINS算法，该算法采用迭代误差状态卡尔曼滤波器，深度融合激光雷达与IMU数据，通过持续校正系统状态误差，实现了车辆实时、高精度的定位与建图，为紧耦合定位技术树立了新的里程碑。 MU-AHFLO 算法：聚焦于LDAR+IMU融合策略中极具代表性的IMU辅助高频LDAOdmery（简称MULAHFLO）算法，深入其量测与融合机制。相较于紧密耦合方案中复杂的IMU预积分与因子图等理论框架，基于EKF的长时耦合模型展现了其简洁性。为深化理解，本节将细致剖析wXur等人在MULAHFLO算法中的公式推导精髓。核心目标是融合IMU与激光雷达数据，以精准捕捉车辆的实时位姿信息。为此，首要任务是明确求解流程中不可或缺的三个坐标系定义，具体构建如图12-1清晰展示。此步骤为数据融合奠定了坚实的理论基础，确保后续处理能够精准无误地跨越不同坐标空间，实现高精度的位姿估计。 IML-AHFLO算法：聚焦于IML-AHFLO算法，深入剖析了IMU与LiDAR如何通过卡尔曼滤波框架实现松耦合定位的精妙机制。鉴于IMU与LiDAR在车辆位置计算上的原理迥异，其失效模式亦不相同，因此，二者的融合策略巧妙地弥补了各自的不足。具体而言，鉴于IMU/轮速计数据的高频特性与激光里程计的低频特性，IML-AHFLO算法巧妙地利用IMU/轮速计数据结合车辆运动状态方程，对车辆位置进行前瞻预测，并借助激光里程计的输出作为观测依据，最终通过卡尔曼更新流程，精准地估算出车辆的后验状态。然而，此松耦合策略虽原理简明且易于实现，但在高效利用IMU与LiDAR数据方面略显不足，且IMU测量误差的累积效应可能削弱算法精度，此时，IMU与LiDAR的紧耦合定位策略便显得尤为重要。 WO-SAM算法：由麻省理工学院T.Shan等人在2020年匠心独运的杰作。LIO-SAM旨在依托因子图优化框架，实现激光雷达、IMU与GPS的实时、稳定且高精度的融合定位，其开源代码已在GitHub上开放共享。为深入理解该算法，我们需先掌握因子图优化与IMU预积分技术的基础理论，随后再逐步揭开LIO-SAM算法的神秘面纱

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