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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

20 篇 专利

馆藏范围

20 篇 电子文献
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日期分布

机构

4 篇 霍尼韦尔国际公司
2 篇 东风汽车集团股份...
2 篇 清华大学
2 篇 泛亚汽车技术中心...
2 篇 罗伯特·博世有限公...
2 篇 安徽工业大学
2 篇 深圳大学
2 篇 上汽通用汽车有限...
2 篇 无锡雪浪数制科技...
1 篇 x开发有限责任公司...
1 篇 苏州知至科技有限...
1 篇 因思创新有限责任...
1 篇 百度在线网络技术...

作者

4 篇 m·r·埃尔格斯马
4 篇 e·a·尤特诺伊尔
4 篇 v·l·巴格什瓦
2 篇 贺彪
2 篇 江昆
2 篇 李游
2 篇 徐维庆
2 篇 m.兰帕雷斯西亚
2 篇 高文斌
2 篇 朱博瀚
2 篇 张晓龙
2 篇 黄正东
2 篇 李晓明
2 篇 汤圣君
2 篇 陈鑫鑫
2 篇 王峰
2 篇 王伟玺
2 篇 杨彦鼎
2 篇 刘茂林
2 篇 余晓流

语言

20 篇 中文

检索条件"主题词=传感器轨迹"

共 20 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

传感器轨迹与相机图像的时间同步方法、设备及存储介质

传感器轨迹与相机图像的时间同步方法、设备及存储介质

引用

作者：余崇圣杜渊洋李浏阳孙士腾杨秀义余蒙陈方圆许家铭 215000 江苏省苏州市工业园区金鸡湖大道88号人工智能产业园G1-403单元

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及传感器轨迹与相机图像的时间同步方法、设备及存储介质。其包括：获取相机图像；基于每帧相机图像和与每帧相机图像相邻的下一帧图像，确定相机图像中相邻帧图像之间的相机偏航角度；基于相机偏航... 详细信息

标准号: CN117221700A

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及传感器轨迹与相机图像的时间同步方法、设备及存储介质。其包括：获取相机图像；基于每帧相机图像和与每帧相机图像相邻的下一帧图像，确定相机图像中相邻帧图像之间的相机偏航角度；基于相机偏航角度和相邻帧图像之间的时间差，确定相邻帧图像之间的相机偏转角速度；获取传感器惯导轨迹和相机外参数；基于惯导轨迹和相机外参数，确定惯导轨迹中每个轨迹帧对应的相机自身角速度；基于每帧相机图像的相机偏转角速度和对应的时间戳、每个轨迹帧对应的相机自身角速度的线性插值函数，确定目标函数；目标函数用于将相机时间转化为轨迹时间。可以解决时间同步难度较大的问题。

关键词：相机图像相机相邻帧图像偏转相机外参数目标函数时间同步偏航图像处理技术传感器轨迹插值函数存储介质时间转化时间差传感器时间戳帧图像

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基于传感器轨迹ID调整PHD过滤器中的强度的权重

基于传感器轨迹ID调整PHD过滤器中的强度的权重

引用

作者： V·L·巴格什瓦 M·R·埃尔格斯马 E·A·尤特诺伊尔美国新泽西州

基于传感器轨迹ID调整PHD过滤器中的强度的权重。在一个实施例中，提供了一种用于利用概率假设密度过滤器追踪多个对象的方法。该方法包括将对应于新获得的测量结果的第二轨迹ID与对应于具有预测权重的Tk+1预测强度的一个或多个第一轨... 详细信息

标准号: CN105321381A

基于传感器轨迹ID调整PHD过滤器中的强度的权重。在一个实施例中，提供了一种用于利用概率假设密度过滤器追踪多个对象的方法。该方法包括将对应于新获得的测量结果的第二轨迹ID与对应于具有预测权重的T_k+1预测强度的一个或多个第一轨迹ID相比较。如果一个或多个第一轨迹ID的全部与第二轨迹ID中的任何轨迹ID匹配，则预测的权重乘以第一值。如果少于全部的一个或多个第一轨迹ID与第二轨迹ID中的任何轨迹ID匹配，则所预测的权重乘以第二值，其中第二值大于第一值。该方法然后确定在乘以第一或第二值之后是否基于预测的权重删改T_k+1预测强度。

关键词：轨迹ID 权重第一轨迹第二值乘以过滤器预测强度第一值匹配预测对应概率假设密度传感器轨迹预测权重删改一种追踪大于确定调整

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基于传感器轨迹ID调整PHD过滤器中的强度的权重

基于传感器轨迹ID调整PHD过滤器中的强度的权重

引用

作者： V·L·巴格什瓦 M·R·埃尔格斯马 E·A·尤特诺伊尔美国新泽西州

标准号: CN105321381B

关键词：权重预测过滤器传感器轨迹密度过滤器追踪概率

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基于传感器轨迹ID更新PHD过滤器中的强度

基于传感器轨迹ID更新PHD过滤器中的强度

引用

作者： V·L·巴格什瓦 M·R·埃尔格斯马 E·A·尤特诺伊尔美国新泽西州

基于传感器轨迹ID更新PHD过滤器中的强度。在一个实施例中，提供了一种使用概率假设密度过滤器追踪多个对象的方法。所述方法包括使用至少一个传感器获得对应于第一对象的测量结果，所述的至少一个传感器为测量结果提供一个或多个第一轨... 详细信息

标准号: CN105321380A

基于传感器轨迹ID更新PHD过滤器中的强度。在一个实施例中，提供了一种使用概率假设密度过滤器追踪多个对象的方法。所述方法包括使用至少一个传感器获得对应于第一对象的测量结果，所述的至少一个传感器为测量结果提供一个或多个第一轨迹ID。基于T_k第一轨迹强度为第一对象生成T_k+1第一预测强度。获得来自至少一个传感器中的第一传感器的T_k+1测量结果，第一传感器为T_k+1测量结果提供第二轨迹ID。将第二轨迹ID与一个或多个第一轨迹ID相比较，并且基于第二轨迹ID是否匹配一个或多个第一轨迹ID中的任何轨迹ID，用T_k+1测量结果选择性地更新T_k+1第一预测强度以生成用于第一对象的T_k+1第一测量结果-到-轨迹强度。

关键词：第一轨迹轨迹ID 传感器第一传感器预测强度过滤器传感器轨迹密度过滤器第一测量对象生成使用概率选择性地一种匹配生成对应追踪更新

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基于传感器轨迹ID更新PHD过滤器中的强度

基于传感器轨迹ID更新PHD过滤器中的强度

引用

作者： V·L·巴格什瓦 M·R·埃尔格斯马 E·A·尤特诺伊尔美国新泽西州

标准号: CN105321380B

关键词：传感器第一传感器过滤器传感器轨迹密度过滤器第一测量对象生成使用概率预测匹配追踪更新

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用于机器人设备的传感器轨迹规划系统及方法

用于机器人设备的传感器轨迹规划系统及方法

引用

作者： J.拉塞尔美国加利福尼亚州

一种示例系统，包括：交通工具和连接到交通工具的传感器。所述系统可以接收交通工具遵循的预定路径。所述系统还可以接收对其收集传感器数据的多个目标，其中多个目标中的每一个与相应的传感器数据集合相关联。所述系统可以对于所述多... 详细信息

标准号: CN109074082B

一种示例系统，包括：交通工具和连接到交通工具的传感器。所述系统可以接收交通工具遵循的预定路径。所述系统还可以接收对其收集传感器数据的多个目标，其中多个目标中的每一个与相应的传感器数据集合相关联。所述系统可以对于所述多个目标中的每一个，确定用于所述传感器扫描以获取相应的传感器数据集合的环境的至少一部分。所述系统可以基于为所述多个目标中的每一个确定的所述环境的所述至少一部分，确定移动所述传感器的传感器轨迹。所述系统可以当所述交通工具沿所述预定路径移动时，使所述传感器移动通过所确定的传感器轨迹并扫描对应于所确定的传感器轨迹的所述环境的部分。

关键词：多个目标交通工具传感器轨迹传感器数据预定路径传感器集合传感器扫描传感器移动收集传感器移动扫描关联

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用于交通工具的传感器轨迹规划

用于交通工具的传感器轨迹规划

引用

作者： J.拉塞尔美国加利福尼亚州

标准号: CN109074082A

关键词：多个目标交通工具传感器轨迹传感器数据预定路径传感器集合传感器扫描传感器移动收集传感器移动扫描关联

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基于深度视觉和多传感器技术的工序检测方法

基于深度视觉和多传感器技术的工序检测方法

引用

作者：王峰朱博瀚 214000 江苏省无锡市经济开发区金融一街1号昌兴国际金融大厦6楼

本发明公开了基于深度视觉和多传感器技术的工序检测方法，该方法包括以下步骤：S1、工程控制机输出开始信号，驱动悬挂式打枪机运行对螺栓进行拧紧；S2、所述悬挂式打枪机将拧紧螺栓的扭矩值上传至所述工程控制机进行判定；S3、若判定... 详细信息

标准号: CN114612419B

本发明公开了基于深度视觉和多传感器技术的工序检测方法，该方法包括以下步骤：S1、工程控制机输出开始信号，驱动悬挂式打枪机运行对螺栓进行拧紧；S2、所述悬挂式打枪机将拧紧螺栓的扭矩值上传至所述工程控制机进行判定；S3、若判定结果不合格，则进入返工流程，若判定结果合格，则返回真值信号并同步开启第一相机与第二相机；S4、所述第一相机实时检测当前拧紧螺栓的编号；S5、所述第二相机记录被检测物体的中心点，拟合螺栓拧紧轨迹图；S6、所述工程控制机接收所述轨迹图并进行展示。通过目标检测、跟踪及传感器轨迹拟合等方式，实现了对复杂工业环境的多工序检测，能够识别多种工序的顺序及正确性，避免漏检错检风险。

关键词：工程控制相机拧紧螺栓判定结果轨迹图悬挂式拟合枪机被检测物体传感器轨迹螺栓多传感器复杂工业工序检测开始信号螺栓拧紧目标检测深度视觉实时检测同步开启相机记录真值信号多工序中心点返工检错拧紧上传判定驱动输出返回跟踪检测展示

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用于使用人工神经网络校准多传感器系统的方法

用于使用人工神经网络校准多传感器系统的方法

引用

作者：肖煌 M.兰帕雷斯西亚德国斯图加特

用于使用人工神经网络校准多传感器系统的方法。使用具有编码器函数和连续解码器函数的编码器/解码器神经网络相对于指示多个及时的连续数据值的参考轨迹校准传感器的方法包括步骤：‑在第一训练阶段中相对于至少一个参考轨迹来训练编码... 详细信息

标准号: CN112013891A

用于使用人工神经网络校准多传感器系统的方法。使用具有编码器函数和连续解码器函数的编码器/解码器神经网络相对于指示多个及时的连续数据值的参考轨迹校准传感器的方法包括步骤：‑在第一训练阶段中相对于至少一个参考轨迹来训练编码器/解码器神经网络的编码器函数和解码器函数，使得在编码器函数的输入处的参考轨迹和在解码器函数的输出处的重建参考轨迹的重建误差被最小化，‑在第二训练阶段中相对于传感器轨迹来训练校准向量，使得输出传感器轨迹与对应参考轨迹之间的重建误差被最小化，其中通过将校准向量应用在传感器轨迹上并且通过将编码器函数和解码器函数应用在经校准的传感器轨迹上来获得输出传感器轨迹；‑应用校准向量校准传感器。

关键词：参考轨迹校准解码器编码器传感器轨迹向量编码器/解码器输出传感器校准传感器神经网络训练阶段最小化重建多传感器系统人工神经网络函数应用连续数据输出处输入处应用

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用于使用人工神经网络校准多传感器系统的方法

用于使用人工神经网络校准多传感器系统的方法

引用

作者：肖煌 M.兰帕雷斯西亚德国斯图加特

标准号: CN112013891B

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