位置跟踪系统ART成功案例

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手机移动定位系统的设计与实现优秀毕业论文参考文献可复制黏贴

硕士研究生：曹伟
导
师：李斌教授
副导师：蒋纯波工程师
申请学位：工程硕士
学科、专业：软件工程
所在单位：软件学院
答辩日期：2006 年 6 月
授予学位单位：哈尔滨工业大学
Classified Index：TP319 U.D.C.: 621.3
Dissertation for the Master’s Degree in Engineering
本课题针对在移动通信系统中对手机进行定位的特征基于普天信息技术4哈尔滨工业大学工程硕士学位论文研究院高可用电信级业务应用开发平台应用移动定位技术实现对手机的定位不仅能够实现对手机的定位而且还能减少定位的时间以及提高定位的精章绪论简要描述课题的来源背景及研究目的以及与手机移动定位系统相关的国内外研究现状
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文
services applications development platforms of institute of Putian, this paper introduces how to design and realization the mobile phone positioning system, design and realize the system functions by using programming languages. This paper give the result of testing in the actual network environment in order to verify the system performance. Keywords mobile communication network, mobile position, mobile phone

人工智能在智能质量控制与异常检测中的应用案例

人工智能在智能质量控制与异常检测中的应用案例人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，正在深度影响着各个行业的发展与运作。

智能质量控制与异常检测作为制造业中至关重要的环节，也开始逐渐运用人工智能技术以提高生产效率和产品质量。

下面将通过几个实际案例来介绍人工智能在智能质量控制与异常检测中的应用。

案例一：基于深度学习的自动化缺陷检测系统在电子产品制造行业，产品外观的缺陷问题是一个常见的困扰。

传统的缺陷检测方法需要人工参与，效率低下且准确度有限。

而采用基于深度学习的自动化缺陷检测系统则能够极大地提高产品的质量检测效果。

这种系统使用了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）来对产品的外观图像进行分析与判断。

通过训练大量的数据样本，系统能够准确地识别产品的各类缺陷，如划痕、凹陷、颜色不均等。

这种智能化的缺陷检测系统不仅能够提高检测的准确度，还能够大幅度加快检测速度，提高生产效率。

案例二：智能振动监测系统提升传统磨床的异常检测能力在制造业中，磨床是常用的加工设备之一。

然而，由于设备本身的工作原理和磨削特性，很难通过传统的方法准确地检测出磨床运行过程中的异常情况。

而智能振动监测系统则可以辅助工作人员实时监测磨床的运行状态，提前预警可能发生的故障。

该智能振动监测系统使用了机器学习的算法，通过对磨床振动信号的分析与建模，能够准确地识别出异常振动模式，并对可能的故障原因进行预测和诊断。

这样，工作人员可以及时采取相应的维修和保养措施，避免因设备故障引起的生产延误或品质问题。

案例三：机器视觉系统在产品尺寸检测中的应用在商品制造行业，产品尺寸的准确性是决定产品质量的重要因素之一。

传统的尺寸检测方法通常需要复杂的设备和大量人工操作，且存在主观因素导致的误差。

而采用机器视觉系统进行自动化尺寸检测则能够提高检测的准确度和效率。

这种机器视觉系统通过高分辨率摄像头和图像处理算法，能够准确地测量产品的尺寸，并与标准数值进行比对，判断是否符合要求。

FARO激光跟踪仪案例一

车工专家采用FARO 激光跟踪仪(FARO Laser Tracker)，只需耗费一半时间，即可达到更高精度更高智能的工程与技术往往是促进任何工业发展的关键动力。

其中，精密工程科学至今依然是制造业的复杂制造工艺的核心因素。

Self Levelling Metal Machines Pte Ltd (SLMM)正是一家精密工程公司，该公司是业务遍布全球的Self Levelling Machines (SLM)公司属下成员之一。

SLMM 创办于2000年，是Self Levelling Machines (Australia)与Metal Machines Engineering Services (Singapore)两家公司的联盟企业，公司总部设在新加坡。

SLMM 为多家公司提供巨型的原位精密车工服务，包括镗孔、铣削及钻孔等。

SLMM 项目工程师Lok Qiuquan 分享其经验时表示，“我们多数客户是来自海事与岸外工业。

我们所从事的岸外石油加工产品包括浮式生產儲油及卸油系統(FPSO)、转塔系泊系统、岸外起重機及悬链锚腿系泊(CALM)浮筒等等。

这些部件的体积非常巨大，无法放置在一般的车工中心，我们必须将设备带到客户所在地点，在现场为他们进行车削。

”SLMM 所承接的所有项目，都必须在车削工作开始前及完成后进行检验。

模拟安装、机器对准及几何尺寸检验等都是SLMM 的日常工作之一。

“这些工作需要详细测量，每次测量的条件都可能有所不同。

”Lok 表示，“测量对象可能是30毫米的小孔，也可能是直径30米的巨型结构，经常需要使用多种不同的传统仪器和手持工具。

”这些测量方法尽管效果相对良好，但是SLMM 依然在寻求效率更高的替代方法。

“由于我们的项目日益复杂，我们意识到需要改善工作流程，以防止出现瓶颈。

我们的美国伙伴向我们推荐FARO 激光跟踪仪，因为他们使用后觉得效果极好，尤其是针对需要用到圆形自调平机器(CSLMs)的项目而言。

人机交互中眼动追踪技术的应用案例分析

热力发电机组的运行和维护需要专业人员进行操作和管理，以确保安全、稳定和经济运行。
热力发电机组的运行需要定期检查和维护，包括清洗受热面、检查汽轮机和发电机的状态、维修和更换磨损部件等。同时，需要定期进行安全检查，确保发电机组符合安全标准。
总结词
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热力泵和热力风机都是将热能转化为机械能的设备，广泛应用于供暖、制冷、工业生产和通风等领域。
正确使用和维护热力泵与热力风机可以延长其使用寿命和提高运行效率。
使用过程中需要定期检查设备的运行状态和各项参数是否正常，及时清理污垢和杂质，保持设备的清洁和良好运行状态。同时，需要定期进行维护和保养工作，如更换磨损部件、清洗或更换过滤器等。
03
热力设备的性能特点与选型
热效率
功率
热负荷
温度控制精度总ຫໍສະໝຸດ 词详细描述总结词详细描述
总结词
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热力发电机组是一种将热能转换为机械能，再转换为电能的发电设备。
热力发电机组主要由燃烧系统、汽轮机、发电机和控制部分组成。燃料在燃烧室内燃烧产生高温高压蒸汽，蒸汽通过汽轮机膨胀做功驱动发电机发电。
热力发电机组的效率较高，能够充分利用热能，减少能源浪费。
随着技术的发展，热力发电机组的效率不断提高，能够更好地满足能源需求。同时，热力发电机组在发电过程中产生的污染也较低，有利于环境保护。
按照工艺流程要求，连接热力设备的进出口管路，确保连接处密封良好，无泄漏现象。同时安装必要的阀门，以便于设备的操作和维护。
根据设备需求，合理布置电缆和电线，确保接线牢固、安全可靠。按照设备说明书要求，完成控制系统的接线工作，确保设备能够正常运行。
在设备周围设置安全警示标识，确保操作人员安全。同时根据需要安装安全阀、压力表等安全附件，提高设备运行的安全性。

visionmaster引导定位应用案例

visionmaster引导定位应用案例VisionMaster引导定位应用案例随着人工智能技术的迅猛发展，视觉定位技术也成为了当前研究的热点之一。

VisionMaster作为一家专业从事视觉定位技术研发的公司，不断探索视觉技术在各个领域中的应用，并取得了不错的效果。

在本文中，我们将介绍VisionMaster引导定位技术的应用案例，让大家更深入地了解该技术。

VisionMaster引导定位技术是基于图像处理和机器学习等技术开发的一种高科技产品。

具体而言，该技术可以将图像识别的结果实时反馈到导航系统中，根据所获取的图像信息，自动寻找最合适的路径，实现准确导航。

因此，VisionMaster引导定位技术可以广泛应用于建筑、交通、电力、冶金等行业。

以建筑行业为例，VisionMaster引导定位技术可以大大提高建筑机械的导航定位能力，减少由于操作不当导致的误差，提高工作效率和安全性。

例如，在挖掘机的操作中，挖掘机司机可以通过视觉窗口看到作业位置、目标点和挖掘方向等信息，以此指导挖掘机的精细化作业。

此外，VisionMaster引导定位技术还可以在建筑施工的现场监控中，实时反馈施工进度、安全风险和质量问题等信息，帮助工程师及时掌握施工进展情况，制定相应的措施。

在交通行业中，VisionMaster引导定位技术可以帮助司机更准确地寻找车辆所在位置，在繁忙的道路上，引导驾驶员选择最优的路线来节省时间，提高行驶效率。

例如，在高速公路上，VisionMaster引导定位技术可以实时监测车辆行驶情况和道路通行状况，指导驾驶员选择最优路线，提高路网效率。

此外，该技术也可以应用于自动驾驶车辆，为车辆提供更精准的定位和导航服务，实现智能出行。

总的来说，VisionMaster引导定位技术在工业制造、建筑工程、交通运输等领域中拥有广泛的应用前景。

该技术的研发和推广将为实现智能化产业提供更多的机遇和可能性。

同时，此类技术在助力企业向智能化转型的同时，也能够为人类带来更加便利的生活和工作体验。

基于NB-IoT的老人防走失追踪器的设计与实现

基于NB-IoT的老人防走失追踪器的设计与实现摘要中国每年有很多老年人外出迷路、走失，基于此，设计一种基于窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）的老人防走失追踪器，采用NB-IoT 替代传统的蓝牙、WIFI、GPRS 等方式，具有功耗小、覆盖广、穿透强、信号好等优点;利用GPS定位技术实施精准定位，同时还可检测其身体健康状况（如心率、体温等）。

利用NB-IoT 与基站建立连接，将GPS输出的定位信息通过NB-IoT传输至基站。

用户可通过手机app随时查看老人的位置信息和健康状况。

标签：NB-IoT; GPS定位技术;手机app1 背景老人走失日益成为显性问题，亟需解决。

针对这类问题，市面上已出现的一些防丢装置，多是采用蓝牙、WIFI、GPRS 等方式进行通信、定位，但存在一些弊端：如遇到地下车库、偏远山区等信号较弱的地方，有效传输距离有限，装置无法起作用[1]。

针对现有技术的不足，本文所设计的老人防走失智能追踪器，采用NB-IoT 进行通信，利用GPS进行定位，能够准确定位走失老人，实现快速定位，并将地理位置信息通过平台发送给手机app，从手机app可以直观地看出其位置，并且还可以记录老人的行走轨迹。

除此之外，该追踪器还具有检测环境温度、湿度和老人身体健康状态（如心率、体温等）功能。

2系统设计本设计利用NB-IOT技术，将各个传感器获取到的人体温度、心率速度、周围环境的温度和湿度以及实时定位数据通过NB模块上传到附近的NB-IOT基站，再从基站上发到Ocean Connect平台。

手机APP可以从平台获取数据，选择查看身体健康状况和环境条件，还导入了百度地图，可以从地图上直观地看到用户的位置和行走过的历史轨迹。

3硬件设计3.1 STM32L476主芯片本设计主芯片采用STM32L476，基于ARM? Cortex?-M4，具有FPU内核。

它们的工作频率可达80 MHz，并实现了在80 MHz频率下具有100 DMIPS的性能，由于集成了ART Accelerator?，还同时能保持尽可能小的动态功耗[2]。

目标跟踪计数案例

目标跟踪计数案例目标跟踪计数是指通过计算机视觉技术实现对视频或图像中目标的自动识别、跟踪和计数的过程。

这项技术在交通监控、人流统计、图像分析等领域具有广泛的应用。

下面列举了一些与目标跟踪计数相关的案例。

1. 交通监控：在城市的交通监控系统中，通过目标跟踪计数可以实时统计道路上的车辆数量，对交通拥堵情况进行监测和分析。

通过分析车辆的流量和速度，可以提供交通管理部门决策的依据，如调整信号灯配时、优化道路规划等。

2. 人流统计：在商场、展览馆等场所，通过目标跟踪计数可以实时统计人流量，分析人员活动规律，为商家提供更好的经营策略。

例如，可以根据人流密集程度调整人员安排、优化商品陈列、改进营销策略等。

3. 安防监控：在安防监控领域，目标跟踪计数可以辅助监控人员对可疑人员或物体进行追踪和记录。

通过对目标的跟踪和计数，可以及时发现异常行为，提高安全性。

4. 动态人脸识别：在人脸识别技术中，目标跟踪计数可以用于识别和计数人群中的个体。

通过对人脸进行跟踪和计数，可以实现人员出入记录、人员布控等功能。

例如，在机场、火车站等公共场所，可以通过目标跟踪计数系统对人脸进行识别和计数，提高安全管理水平。

5. 动物行为研究：在动物行为研究领域，目标跟踪计数可以用于对动物的行为轨迹进行跟踪和计数。

通过分析动物的行为习惯和活动范围，可以揭示动物生态学、行为学等方面的规律。

6. 垃圾分类：在垃圾分类领域，目标跟踪计数可以用于自动识别和计数不同类别的垃圾。

通过对垃圾的跟踪和计数，可以提高垃圾分类的效率和准确性，实现资源的有效利用和环境保护。

7. 农业无人机：在农业领域，目标跟踪计数可以应用于农作物的生长监测和病虫害的识别。

通过对农田中的农作物进行跟踪和计数，可以实时了解农作物的生长状态，及时发现和处理病虫害问题，提高农作物的产量和质量。

8. 物料管理：在生产线上，目标跟踪计数可以用于物料的管理和追踪。

通过对物料的跟踪和计数，可以实时掌握物料的流向和数量，提高生产线的效率和管理水平。

定位的经典案例

定位的经典案例
嘿，咱今儿就来讲讲定位的那些经典案例！你瞧哇，就说可口可乐，那家伙，那可是饮料界的超级明星啊！它把自己定位成能给人带来快乐和团聚感的饮料。

每次大家聚在一起，开个派对啥的，第一反应是不是就想来瓶可口可乐呀！这定位绝了吧！
再看看苹果，哇塞，苹果把自己定位成高端、时尚、有科技感的电子产品。

那手机设计得，啧啧，简直酷到没朋友！好多人宁愿省吃俭用也要买个苹果手机，为啥呀？就因为它这个定位深入人心呐！
还有耐克，人家定位成专业的运动品牌。

一说到运动，很多人就会想到耐克，那广告语“Just Do It”多带劲啊！仿佛在跟你说，别犹豫，去运动吧！不厉害吗？
就像你要去参加个比赛，你总得想好自己要扮演啥角色吧。

是速度超快的选手，还是耐力超强的耐力王？这就是定位啊！定位准了，你就能在人群中脱颖而出。

咱再说说小米，小米就把自己定位为高性价比的科技品牌。

让大家能用实惠的价格买到不错的科技产品。

这不也吸引了一大批粉丝嘛！
这些例子不都告诉咱，定位有多重要嘛！一个准确的定位就像是给你指了一条明路，让你能沿着这条路坚定不移地走下去。

它能让你和竞争对手区分开来，让消费者记住你。

所以说啊，咱不管是做事还是做人，都得好好找准自己的定位，然后努力朝着这个方向前进。

这就是我的观点，定位真的超级重要呐！。

ART动作捕捉系统中文安装手册

西安现代控制技术研究所视景仿真软件系统安装手册目录虚拟交互系统ART (2)一．系统简介 (2)二．系统组成及工作原理 (3)1.ARTtrack /TP Camera，高速位置跟踪捕捉摄像机 (3)2.ATC/TP with DTrack2 Full-featured，预装位置跟踪处理软件的跟踪服务器 (3)3.Flystick2，专用6自由度漫游交互手柄 (4)4.Eye Glasses tracking target，头部眼点跟踪目标刚体 (5)5.Dtrack2，位置跟踪系统软件 (5)6.其他相关附件： (5)7.系统工作原理 (6)三．系统安装手册 (7)1.摄像头安装 (7)2.连线，主机与摄像头连线 (10)3.安装主机 (11)4.Flystick交互手柄的安装 (12)5.Dtrack2软件安装 (14)图形管理及可视化软件Techviz XL (14)1.检查网络环境： (14)2.检查显卡的驱动版本： (15)3.显卡驱动的设置： (16)4.Techviz软件的安装步骤 (18)虚拟交互系统ART一．系统简介虚拟交互系统ART位置跟踪系统是一款近红外光学跟踪系统，结合了专业级的光学跟踪技术，价格合理，性能卓越，用于为标准AR/VR应用领域提供最佳的跟踪性能，专用于演示系统提供专业级的高精确度、坚固耐用的虚拟交互产品。

本系统型号：A.R.T.TrackPack 4，规格参数：1)实现头部的漫游跟踪，与视景仿真显示系统兼容；2)支持ART Flystic2光学动作追踪设备以及交互应用；3)与Techviz紧密集成，可实现与UG NX7.5、Mechanical、Fluent 12.0软件中模型的交互操作；ART交互系统性能参数：1、解决四个刚体6DOF实时追踪，延时小于2ms，精度1mm；2、追踪捕捉频率60HZ，实现高速率的追踪频率。

3、摄像头焦距=2.6m米，完全符合仿真系统系统要求；4、低噪音，可连接外部同步信号；可在中型投影墙（4.50米*2.60米）前使用，也可在洞穴式虚拟空间（3.00米*3.00米*2.40米）中配合无线无源或有源目标使用。

ART交易系统

ART交易系统《1》(2011-03-09 20:26:21)转载标签：财经Average True Range 真实波动幅度均值平均真实波幅(ATR) 是J. Welles Wilder Jr 发明的指标，用来测量价格的波动性。

ATR 不指示价格的运动方向，只是价格波动的程度或者以点数表示的波动性。

他观察到随着趋势的发展,市场参与者的情绪反应更加强烈，日波幅逐渐增大。

同样地，方向不明，在一定的范围盘整时，平均真实波幅最终向上突破通常也指示了价格的突破真实波动幅度均值（ATR）是优秀的交易系统设计者的一个不可缺少的工具，它称得上是技术指标中的一匹真正的劲马。

每一位系统交易者都应当熟悉ATR及其具有的许多有用功能。

其众多应用包括：参数设置，入市，止损，获利等，甚至是资金管理中的一个非常有价值的辅助工具。

ATR是如何计算的？下面我们会简单解释的；如何利用ART 设计交易系统？我们随后也会用几个简单例子说明众多方法中的一些。

.I aZ平均真实波幅是真实波幅的移动平均。

Wilder定义真实波动范围（TR）为以下的最大者：1、当前的最高减去当前的最低值。

2、当前的最高减去前收盘的绝对值。

3、当前的最低减去前收盘的绝对值。

说明: 真实波动范围最早用在经常跳空的期货市场，这在外汇市场中不常见，但是测量波幅的技术还是适用的。

然后计算TR的移动平均值（ATR）:ATR=( ATR(t-1)* (P-1)+ TR(t))/P其中: P= ATR的周期,t=当前日如何计算真实波动幅度均值（ATR）波动幅度：单根K线图最高点和最低点间的距离。

（译者将原文用的是条形图改为我们熟悉的K线图）真实波动幅度：是以下三个波动幅度的最大值1. 当天最高点和最低点间的距离H-C2. 前一天收盘价和当天最高价间的距离｜REF(C,1)-H｜3. 前一天收盘价和当天最低价间的距离｜REF(C,1)-L｜当日K线图出现缺口时，真实波动幅度和单根K线的波动幅度是不同的。

压缩感知-TV-ART图像重构课件

ART算法的实现步骤
总结词
ART算法的实现步骤包括初始化、模式匹配、权重调整和分类决策等步骤。
详细描述
在实现ART算法时，首先需要对神经网络进行初始化，设置初始的权值和阈值等参数。然后，将输入的模式与神经网络中的模式进行匹配，如果匹配成功则进行下一步，否则重新调整神经网络的权值。接着，根据匹配结果和一定的规则对神经网络的权值进行调整，以使神经网络更好地适应输入模式。最后，根据调整后的权值和阈值进行分类决策，输出分类结果。
ART
模拟退火算法，一种全局优化算法，用于求解组合优化问题。
图像重构的应用领域
医学成像
视频处理
通过压缩感知和图像重构技术，可以从低质量的医学图像中恢复出高分辨率的图像，用于疾病诊断和治疗。
在视频处理领域，压缩感知和图像重构技术可用于视频去噪、去模糊和超分辨率等应用，提高视频质量和观感。
遥感成像
图像修复等领域。
案例三：ART算法在图像处理中的应用
要点一
总结词
要点二
详细描述
用于图像分割和特征提取，提高图像分析和识别精度。
ART（Adaptive Resonance Theory）算法是一种自适应神经网络算法，它可以用于图像分割和特征提取。通过学习和识别图像中的特征，ART算法可以将图像划分为不同的区域，并提取出相应的特征向量。在图像处理中，ART 算法广泛应用于目标检测、人脸识别、手势识别等领域，可以提高图像分析和识别的精度。
医学成像
1.B 通过压缩感知技术实现高分辨率、高帧率
的医学成像，如MRI、CT等。
地球物理学
1.C 用于地震勘探、电磁成像等领域，提高数据处理速度和探测精度。
遥感

基于踪片Tracklet关联的视觉目标跟踪

第43卷第11期自动化学报Vol.43,No.11 2017年11月ACTA AUTOMATICA SINICA November,2017基于踪片Tracklet关联的视觉目标跟踪:现状与展望刘雅婷1,2,3王坤峰1,3王飞跃1,4摘要近年来,由于计算机视觉技术的发展和计算机硬件性能的提高,基于视觉的目标跟踪方法得到了飞速的发展.其中,基于踪片(Tracklet)关联的目标跟踪方法因为具有对目标遮挡的强鲁棒性、算法运行的快速性等优点得到了广泛关注,本文对这类方法的最新研究进展进行了综述.首先,简明地介绍了视觉目标跟踪的基本知识、研究意义和研究现状.然后,通过感兴趣目标检测、跟踪特征提取、踪片生成、踪片关联与补全四个步骤,系统详尽地介绍了基于踪片关联的目标跟踪方法,分析了近年来提出的一些踪片关联方法的优缺点.最后,本文指出了该研究问题的发展方向,一方面要提出更先进的目标跟踪模型,另一方面要采用平行视觉方法进行虚实互动的模型学习与评估.关键词视觉目标跟踪,踪片关联,网络流,马尔科夫随机场,平行视觉引用格式刘雅婷,王坤峰,王飞跃.基于踪片Tracklet关联的视觉目标跟踪:现状与展望.自动化学报,2017,43(11): 1869−1885DOI10.16383/j.aas.2017.c170117Tracklet Association-based Visual Object Tracking:The State ofthe Art and BeyondLIU Ya-Ting1,2,3WANG Kun-Feng1,3WANG Fei-Yue1,4Abstract In the past decade,beneﬁtting from the progress in computer vision theories and computing resources,there has been a rapid development in visual object tracking.Among all the methods,the tracklet-based object tracking method has gained its popularity due to its robustness in occlusion scenarios and high computational eﬃciency.This paper present a comprehensive survey of research methods related to tracklet-based object tracking.First,the basic concepts,research signiﬁcance and research status of visual object tracking are introduced brieﬂy.Then,the tracklet-based tracking approach is described from four aspects,including object detection,feature extraction,tracklet generation,and tracklet association and completion.Afterwards,we propose a detailed review and analyze the characteristics of state-of-the-art tracklet-based tracking methods.Finally,potential challenges and researchﬁelds are discussed.In our opinion,more advanced object tracking models should be proposed and the parallel vision approach should be adopted to learn and evaluate tracking models in a virtual-real interactive way.Key words Visual object tracking,tracklet association,networkﬂow,Markov randomﬁeld,parallel visionCitation Liu Ya-Ting,Wang Kun-Feng,Wang Fei-Yue.Tracklet association-based visual object tracking:the state of the art and beyond.Acta Automatica Sinica,2017,43(11):1869−1885视觉目标跟踪是指利用目标的颜色、纹理等视觉信息以及运动信息,确定视频数据中感兴趣目标收稿日期2017-03-04录用日期2017-08-18Manuscript received March4,2017;accepted August18,2017国家自然科学基金(61533019,71232006,91520301)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61533019,71232006,91520301)本文责任编委张军平Recommended by Associate Editor ZHANG Jun-Ping1.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京1001902.中国科学院大学北京1000493.青岛智能产业技术研究院青岛2660004.国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心长沙4100731.The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing1001902.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing1000493.Qingdao Academy of Intelligent Industries,Qingdao2660004.Research Center for Computa-tional Experiments and Parallel Systems Technology,National University of Defense Technology,Changsha410073的位置、速度等信息,并将相邻图像帧的相同目标进行关联,实现对目标的位置预测和持续追踪,以便完成更高级的任务.视觉目标跟踪不仅可以获得目标的运动状态和运动轨迹,也为运动分析、场景理解、行为或事件监测提供先验知识.它融合了模式识别、人工智能、图像处理等多个学科,在智能监控、人机交互、视觉导航、军事指导以及医疗诊断等领域有着广泛的应用[1−3].由于视觉跟踪技术具有广阔的市场前景和理论价值,国内外很多大学和科研机构都开展了相关理论研究.国外研究启动相对较早,牛津大学动态视觉研究组针对视觉目标跟踪展开了大量研究,包括灵活目标跟踪、对抗伪装,并应用到交通监控、安保等领域;加利福尼亚大学视觉研究实验室(VRL)展开了摄像机网络中的行人跟踪研究[4];1870自动化学报43卷诺丁汉大学计算机视觉实验室(CVL)展开使用视频中语义信息进行人或人群跟踪研究;瑞士联邦理工学院(ETH,Zurich)计算机视觉实验室开展了动态场景自动驾驶中的目标跟踪研究[5],将视觉跟踪技术与机器人技术相结合;南加州大学计算机视觉实验室研究无约束环境中的视觉跟踪问题,并提出基于语境的跟踪方法[6];NEC实验室研究视觉监控场景中的多人跟踪问题,以期满足实时性要求[7];卡耐基梅隆大学机器人研究所计算机视觉小组则针对机器人可能遇到的环境约束中的视觉跟踪问题进行了大量研究[8].美国国防部高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)开展了重大视频监控项目VSAM(Visual Surveillance and Monitoring)并产生了先进的成果[9−10],在国内,视觉跟踪的研究也逐渐取得一系列成果,许多高校和科研单位在视觉跟踪理论方面进行了深入研究.早在2001年,清华大学运用相关目标识别和跟踪技术开发了一套适用于野外环境的视觉侦查系统;中科院自动化所在行人视觉分析,交通场景与行为事件理解、视觉监控等领域也取得了科研成果.近年来,以深度学习为代表的机器学习热潮再次掀起,激发越来越多的企业与科研机构投入到视觉目标跟踪领域.随着目标检测算法的成熟、检测准确度的提高,越来越多的研究者[1,11−13]采用Tracking-by-detection思路进行研究,通过提取感兴趣目标的SIFT、HOG、LBP等特征[14−17],找出单帧图像的目标区域,再运用生成模型或者训练分类器得到跟踪轨迹.进一步地利用该轨迹来解决目标之间、目标与背景遮挡的问题,并且融入先验知识提升跟踪精度.本文综述了一类Tracking-by-detection方法—基于踪片(Tracklet)关联的目标跟踪方法.需要指出,目前对英文专业术语Tracklet的中文翻译不统一,常见的译名有轨迹片段、短轨迹、踪迹片段等,都不够简洁达意;本文将Tracklet翻译为“踪片”,言简意赅.基于踪片关联的目标跟踪方法依据目标检测的结果,找到目标能被稳定检测的视频帧,将其置信度较高的位置进行关联形成踪片,再将不同的踪片进一步关联,形成最终的完整轨迹.当目标发生遮挡、重叠时,通过填补成功关联踪片之间的空缺能够得到完整的轨迹集合;当目标再次进入视野时,提取其特征与之前的轨迹进行匹配,实现目标的稳定关联,提高跟踪的鲁棒性.除上述优点外,基于踪片关联的目标跟踪还可用在不同的跟踪情形中.目标跟踪情形可按如下方式分类:按照跟踪目标的个数可划分为单目标跟踪和多目标跟踪;按照跟踪目标的类型分为刚体跟踪与非刚体跟踪;按照摄像头数量分为单摄像头与多摄像头跟踪;按照摄像头的运动状态分为静止摄像头与运动摄像头跟踪;按照应用场景分为单场景和多场景目标跟踪[18].在以上不同的情况中,基于踪片关联的跟踪都能根据相应的目标检测结果进行关联形成对应的踪片,并填补空缺形成完整轨迹,因此有较强的普适性.本文其他部分内容安排如下:第1节介绍基于踪片关联的视觉目标跟踪算法流程;第2节总结目标跟踪常用的公开数据集;第3节详细阐述基于踪片关联的视觉目标跟踪研究进展,包括算法介绍、算法的优缺点分析、在公共数据集上的测试结果比较;第4节分析了现有的目标跟踪方法的优点和局限性,并对该研究领域的发展趋势做出展望;第5节总结全文.1基于踪片关联的视觉目标跟踪算法流程基于踪片关联的目标跟踪算法主要包括感兴趣目标检测、跟踪特征提取、踪片生成、踪片关联四个步骤,基本流程如图1所示.输入视频序列,首先通过目标检测获得感兴趣目标的位置等特征,并将相关检测结果进行分析,提取出恰当的跟踪特征后关联形成踪片,通过图论等数学方法将踪片进一步关联形成长轨迹,通过轨迹补全、轨迹校正等后处理方法填补轨迹空缺,进行轨迹平滑,校正轨迹关联错误,从而得到最终的输出轨迹.1.1感兴趣目标检测基于踪片关联的目标跟踪方法以目标检测的结果为前提,继而进行关联直到形成最终的跟踪轨迹,因此目标检测是该方法的基础.目标检测是指依据一定的算法和先验信息把图像中的前景目标从背景中提取出来.在关联过程中,只对需要关注的目标而不是所有目标进行实时检测的特定目标检测方法被称为感兴趣目标检测.然而物体运动复杂多变,感兴趣目标在视频序列中可能会出现暂时离开场景或者被遮挡的情况;目标与背景外观等特征较为相似,前景和背景区分不准确;受天气、光照等外界条件以及背景自身内部因素影响,图像中的背景具有复杂性和动态变化性,这些都增加了提取感兴趣目标的难度.近年来,机器学习特别是深度学习技术在目标检测领域获得了广泛应用,越来越多的研究者使用人工神经网络[10,19](CNN、RCNN、Fast R-CNN、GAN等)、支持向量机[20]、Adaboost[21]等方法训练分类器实现前景与背景的分离.这些方法通常首先选定样本(包括正、负样本),将所有样本分11期刘雅婷等:基于踪片Tracklet 关联的视觉目标跟踪：现状与展望1871图1基于踪片关联的视觉目标跟踪方法流程图Fig.1Flowchart of visual object tracking based on tracklet association成训练集和测试集两部分.在训练集上运用机器学习算法训练分类器,生成分类模型;在测试集上运用该模型生成预测结果;最后用相应的评估指标评估分类器性能.机器学习方法能够克服背景扰动,处理目标运动复杂的场景,抗干扰性强.通过以上方法实现了感兴趣目标的检测和定位,为踪片关联打下基础.1.2跟踪特征提取对视频图像进行逐帧检测并得到感兴趣目标的检测结果后,该方法需要从结果中提取恰当的特征从而形成可靠稳定的踪片,以便实现踪片的准确关联,提高目标跟踪精度.目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征、统计特征、代数特征等.视觉特征包括图像边缘、轮廓、区域、纹理;统计特征包括直方图、矩;代数特征如图像矩阵的奇异值分解.在视觉特征中,沿着边缘方向移动,像素变化较缓慢,而垂直于边缘方向移动,像素变化很剧烈为边缘特征,可以采用梯度、Sobel 、Roberts [22]等梯度算子以及卷积神经网络[23]提取.将检测到的像素不连续的部分连接成完整边界就形成了轮廓.轮廓跟踪[24]利用封闭的曲线轮廓表示运动目标,并且能够实时更新轮廓位置,去除了背景像素,对非刚体与其他轨迹复杂的运动有良好的跟踪效果.区域特征不仅包括运动目标,也包括部分背景区域,通常用矩形或者椭圆形框表示.区域特征跟踪[25]对无遮挡目标的跟踪精度高,但其计算复杂度高,对目标有遮挡时跟踪效果差.区域特征提取的方法包括区域生长法[26]、区域分裂与聚合[27]、阈值法[28].图像纹理[29]通过图像的颜色、光强信息描述,提取方法有结构建模法和统计数据法,研究者需根据场景不同来选择适合的纹理识别方式.在统计特征中,用直方图[30]描述图像的灰度、HOG 、HOF 等特征信息,帮助分析图片中曝光水平,粗略描绘出目标区域颜色分布,计算效率高.针对一幅图像,若用二维随机变量表示像素位置,则可以用二维灰度密度函数表示灰度图像,或用矩描述灰度图像的特征[31−34].代数特征[35]是将图像看作矩阵,运用代数方法得到空间表征能力强的特征向量作为图像特征.相关代数方法包括奇异值分解[36]、主成分分析[37]、独立成分分析[38]等.除了上述特征提取方法外,近年来SIFT 算子[39]、卷积神经网络[40−42]等特征提取方法得到了广泛的应用,获得了较好的特征提取效果.另外,还可以通过融合多种特征代替单一特征的方式来提高特征提取的鲁棒性和精确性.1.3踪片生成提取到感兴趣目标的特征后,进一步将检测结果进行关联生成踪片.该过程通常需要牺牲连接片段的长度来生成置信度较高的踪片确保已关联的片段准确,称为初级关联.目标在连续两帧图像中变化缓慢,相邻帧之间目标的尺寸、运动状态、外表形态等特征变化不大,逐帧进行关联具有高的可靠性.具体地,对相邻帧的检测结果可以提取位置、速度、外观属性计算相似性,并设置阈值来进行匹配,相似度高于阈值则认为属于同一目标.形成初级关联的踪片初步关联的相似性可以表示为:P associate (f 1,f 2)=A position (f 1,f 2)×A appearance (f 1,f 2)A velocity (f 1,f 2)(1)其中,f 1、f 2表示待比较的两帧,P associate (·)表示相邻帧中待关联目标的相似性,A appearance (·)表示外观相似性,A velocity (·)表示速度相似性.其中外观1872自动化学报43卷相似性可以通过面积和颜色的相似性衡量,由于相邻两帧之间目标移动缓慢,研究者通常将该过程看做线性运动,在保证关联准确的情况下尽可能简化计算.位置和面积相似性可以采用高斯核函数的方式来计算;颜色的相似性计算方式如下:首先计算每帧目标的颜色直方图,接着计算相邻帧之间的距离(Hellinger距离[43]、巴氏距离[44]等)作为相似性的衡量标准.通过以上所述的方法构建不同帧中待关联检测的相似性,将踪片生成的过程进行量化表示.决定踪片生成数量和长度的因素是阈值的选取,以实现漏检率与错误率的折中.阈值选取较大值时,生成的踪片数量较少,关联精确度高,但也增加了漏检的可能性;阈值取值较小时,生成的踪片数量较多,但也可能将不属于同一目标的片段错误关联起来.由于在初级关联时要保证生成的踪片足够精确,所以此时往往选较大阈值.将所有检测结果按照以上准则计算相似度并进行关联,最终得到待跟踪视频初级关联结果.1.4踪片关联形成踪片后,对其进行高层关联形成长轨迹.该过程也可视为踪片间的匹配问题,即如何进行踪片匹配使得关联后的轨迹具有更高的可靠性、稳定性以及鲁棒性.获得踪片之间相似性需要综合考虑时间关系、外观以及运动等特征,从而保证踪片关联的精度和完整度.该步骤是基于踪片跟踪的关键,有效的踪片关联算法能够大幅提高跟踪精度.这里总结了踪片关联的一般方法.轨迹关联在时间上满足以下两种约束:1)同一目标在同一时间不可能出现在多于一条运动轨迹;2)同一运动轨迹不可能同时属于多个目标.由上面的结论可知,时间上重叠的踪片一定不属于同一目标,可公式化表示为:P t(T i,T j)=1,if f js−f ie>00,otherwise(2)其中P t表示T i与T j关联的可能性,T i与T j表示两条待匹配片段,且T i出现时间早于T j.f js为T i 的初始帧号,f ie为T j的结尾帧号.与踪片形成阶段相似,踪片关联也要综合考虑片段的颜色、纹理、面积等因素,从而判断待关联的踪片是否属于同一目标.外观相似性模型按照式(3)建立,其中P app(·)表示相似度,A Ti 和A Tj表示轨迹T i和T j的外观(颜色、面积、纹理等)约束.P app(T i,T j)=corr(A Ti ,A Tj)(3)对运动特征,基于目标运动轨迹连续的原则,时间差与目标移动距离之间有着相关关系.通过对前一个踪片的尾部帧和当前踪片的起始帧进行运动相似性匹配确定关联情况.运动模型可以按照如下方程建立:P mo(T i,T j)=corr(P eT i+V eT i∆t,P sT j)corr(P sT j−V sT j∆t,P eT i)(4)其中,P eT i表示踪片T i的结束位置,P sT i表示踪片T j起始位置,V eT i表示T i结束时刻的速度,V sT j表示T j 起始时刻速度,∆t为T i结束时刻与T j起始时刻的时间差.由于候选关联踪片之间时间间隔较短,目标速度在该短时间内可看作是恒定的.因此该过程可以按照如下步骤进行:提取前一条踪片结束时刻的位置与速度,通过线性预测方法预测其经过∆t时间间隔后的位置,并与后一条轨迹的起始位置进行比较,计算相关性;另外,将后一轨迹中的起始时刻按照同样的方法进行倒推,得到∆t时刻之前的状态,并与前一条轨迹的结束位置进行比较,得到位置的相关性.如图2所示.图2位置相关性示意图Fig.2Sketch map of position relations 最后将时间、外观和运动相似性模型结合起来计算两个踪片的关联概率表示为:P ass(T i,T j)=P t(T i,T j)P app(T i,T j)P mo(T i,T j)(5)判断关联过程中轨迹是否生成或终止可以采用如下判定依据:1)当前帧与前一帧进行匹配计算相似度小于阈值,认为当前帧出现了新目标,生成新轨迹;2)当前帧与后一帧进行匹配计算相似度小于阈值,认为当前帧的目标轨迹已终止.根据以上方法可以得到踪片之间的关联概率.对比不同踪片的关联概率,并将概率值最大的踪片关联起来,可以获得目标相对较长的运动轨迹.最后,由于交叉重叠等因素影响,获得的长轨迹还需要通过插值法[45]等进一步连接,从而形成平滑完整的轨迹,最终实现目标轨迹跟踪.2目标跟踪的公共数据集为了方便研究者进行目标跟踪实验以及评估实11期刘雅婷等:基于踪片Tracklet关联的视觉目标跟踪：现状与展望1873验结果,促进目标跟踪领域的发展,学术界建立了部分开放的公共数据集.这些数据集由不同的场景、光照、天气、视角、采集而来,包含行人、车辆等各种要素以及不同要素相互遮挡、轨迹重叠、离开以及重回视野等复杂的运动模式.将算法在这些数据集上运行,对跟踪结果与已有的基准进行比较,能够全面地反映算法的性能,客观地评价算法的优缺点.本文将数据集划分为实际数据集和虚拟数据集两种类型分别介绍.常见的数据集名称及其特点如下表1所示.实际数据集由实际场景中采集到并通过人工方式被标记,传统数据集一般都属于实际数据集,如表1所示.但是这种获取数据的方法不仅成本昂贵,而且在复杂天气条件或是低照度情况下人工标注准确率也难以得到保证.此外,受到实际条件约束,实际数据集无法模拟如极端恶劣天气、目标复杂运动等不常见的情景,获取的数据集规模也受制约,这些因素都促使了研究者开展人工场景研究.近年来,游戏引擎、虚拟现实技术的发展也进一步推动了虚拟数据集的建立,表1中所示的Virtual KITTI和SYNTHIA已成为常见的虚拟数据集.这些数据集利用计算机图形学等综合性生成复杂多样的、动态的、可自动标注的虚拟场景,从而实现逼真地模拟各种复杂挑战的实际场景.相关实验[46]已经表明:经过真实环境训练的跟踪方法在虚拟数据集和真实数据集上有相同的表现程度,并且在虚拟数据上进行预训练能够提高目标跟踪性能.3基于踪片关联的视觉目标跟踪进展近年来,基于踪片关联的跟踪引起了研究者的广泛关注,取得了一定的研究进展.解决踪片跟踪问题的关键是对生成的踪片进行准确关联,从而形成可靠完整的轨迹.本文将基于踪片关联的跟踪方法分为图论方法和其他方法,并具体介绍部分代表性成果.3.1图论方法得到目标检测结果并进行初级关联形成踪片后,可以利用图论知识建立匹配模型.概率图可以具体的图论方法有:贝叶斯网络(Bayesian network)、条件随机场(Condition randomﬁeld,CRF)、马尔科夫随机场(Markov randomﬁeld,MRF)等概率图模型以及网络流(Networkﬂow,NF)、二分图匹配(Bipartite graph match)等模型.3.1.1概率图模型1)贝叶斯网络Huang等[55]首次提出了基于检测的三层次关联方法,以解决单摄像机、嘈杂环境下的多目标跟踪问题.在低层次的关联中,通过极大化连接相似性的约束产生可靠的轨迹,该阶段只连接相邻帧的检测结果,并且用双阈值的方式抑制错误的连接;在中层次的关联中,从低层次获得的踪片被迭代地输入,通表1多目标跟踪常见的公共数据集Table1Frequently used public datasets for multi-target tracking research数据集建立时间描述规模类型PETS[47]2009年拥挤的公共区域多传感器跟踪和事件识别3个不同环境视频序列8个视角实际数据集MOT challenge[48]2015年不仅标记了行人,车辆、静态的人、遮挡物体等都被标注22个视频序列,共11286帧图像实际数据集CAVIAR[49]2003年行人会面、购物,穿越拥挤人群及在公共场所遗失行李等复杂场景28段视频实际数据集i-LIDS[50]2006年多摄像机配置,可以选择多视角的数据进行实验10小时视频实际数据集UA-DETRAC[51]2015年多个数据采集地;涉及汽车、公共汽车、货车等多种车辆;包含多云、夜晚、晴天和下雨等天气条件10小时视频实际数据集文献[52]中的数据集2014年从拥挤繁忙的火车站采集42million的轨迹实际数据集KITTI[53]2012年每幅图像多达15辆车和30个行人;包含三维立体,光流,视觉光度法,3D物体检测和3D跟踪50个视频序列实际数据集Virtual KITTI[46]2016年数据从不同的成像和天气条件下的五个虚拟世界生成.有准确,完整的2D和3D多对象跟踪注释,并有像素级别和实例级别标签,以及深度标签50个高分辨率单目视频,共21260帧虚拟数据集SYNTHIA[54]2016年多样化的场景;多种动态物体种类;多季节;不同的照明条件和天气情况;多传感器多视角2分23秒雪景及1分48秒傍晚车载视频序列虚拟数据集1874自动化学报43卷过复杂的相似性测量方法将上述的踪片进行关联形成长轨迹,关联过程被看作最大后验概率[56−57]问题,其不仅考虑轨迹片的初始化,终止和ID转换,还考虑踪片的误报警等.在高层次的关联中,文章基于前一级得到的踪片估计出一个新的场景结构模型,它能有效地建模目标进入、退出和场景遮挡问题.借助于基于场景知识的推理执行长轨迹关联,以减少轨迹分割并防止ID转换.该方法通过有效地将踪片与不准确的检测响应和长时间遮挡相结合,显著地改善了跟踪性能.文章提出的这种分层框架是一种通用的方法,其他相似性度量或优化方法可以很容易地集成到这个框架中.2)条件随机场模型在现有的主流目标跟踪工作中,外观模型是预先定义的或通过在线学习的方式得到.虽然多数情况下这种方法能够有效区分目标,但当目标具有相似外观并且在空间上接近时该方法将会失效.运动模型,线性运动模型目前也被广泛使用.轨迹之间的关联概率通常基于满足线性运动假设的程度,即假定目标以恒速度沿着原方向运动.然而,如果目标不遵循线性运动模型或是相机运动造成视角变化,利用线性假设估计踪片之间的关联性会出现很大偏差.在线学习条件随机场(CRF)模型能够在相机运动下可靠地跟踪目标,并提高不同目标的区分度,特别是在空间上接近并且具有相似外观的难区分困难的目标.因此条件随机场模型也广泛用在踪片关联中.Yang等[58]提出了一种条件随机场模型在线学习方法.该方法主要分为CRF创建、一元项学习、二元项学习、最小化能量函数得到踪片关联四步:首先寻找首尾间隔满足一定阈值条件的踪片对,作为CRF节点.然后基于运动模型以及外观辨别模型定义了一元项和二元项能量函数,分别用于区分踪片之间的关联程度以及邻近的踪片对之间的关联程度.其中运动模型的一元项由踪片线性运动模型所得的估计位置之间的差别定义,二元项则由踪片对的尾部位置相近(Tail-close)或者头部位置相近(Head-close)的关系得到,如图3所示;外观模型的一元项与二元项则通过选取颜色、纹理、形状等特征,采用在线学习外观区分模型(OLDAMs)以得到正负学习样本,最后使用RealBoost[59]算法学习得到最终外观模型.通过最小化总的能量函数即可得到踪片关联.该方法利用CRF一阶和二阶能量项提高了算法的鲁棒性,时间复杂度为指数级别.该算法保证了良好的快速性,并在多个公共数据集实验结果中的多个性能指标中表现良好.3)马尔科夫随机场Wu等[60]将人脸聚类和跟踪结合起来,用以同时提升人脸识别与轨迹跟踪问题.该方法通过两个问题相互提供有用的信息以及约束条件,提高彼此的性能.文章通过隐马尔科夫随机场模型将人脸聚类标签和人脸轨迹跟踪结合起来,转化为贝叶斯推理问题,提出了有效的坐标下降解法.输入一个视频序列,利用Viola-Jones脸部检测方法[61]来产生可靠的检测结果,通过外观、边框位置、尺度等将检测结果关联起来形成踪片.为避免身份转换,作者对匹配分数设置了阈值.文章基于隐马尔科夫随机场模型表示聚类标签和轨迹连接关系的联合依赖,提出了同时聚类和关联长视频序列中不同人类的面孔.该方法不仅减少了由于关联不同聚类标签踪片而导致的错误,而且在同一目标的长追踪轨迹中进行聚类能够极大增强聚类准确性.图3踪片对运动相似性估计[58]Fig.3Estimation of motion similarity between a pair oftracklets[58]Leung等[62]尝试使用马尔科夫逻辑网络解决目标长时间遮挡问题.首先利用常见的跟踪方法得到跟踪轨迹,再检查其中错误关联的部分并断开形成踪片,最后通过马尔科夫逻辑网络将这些踪片重新关联形成正确的轨迹.对踪片之间关系建立如下的三个查询谓词来描述:相同目标(sameObject)、连接(join)以及聚类(isGroup).利用踪片的外观相似性和时空一致性构造马尔科夫逻辑网络,其中踪片的外观采用该轨迹特征颜色直方图的均值和标准差建模,相似性依据它们均方差归一化直方图交集的大小衡量,时空一致性则应用踪片之间的时间差和空间位置差计算.通过最优化该网络获得每个踪片或者踪片对之间的三个查询谓词的赋值情况,进而可以形成稳定的跟踪轨迹.例如,对于如图4形式的轨迹,isGroup(tracklet3)的赋值结果为1,sameObject(tracklet1,tracklet4)的赋值结果为1,join(tracklet1,tracklet3)的赋值结果为1,而sameObject(tracklet1,tracklet5)为0,isGroup (tracklet1)为0,join(tracklet1,tracklet5)为0.该算法适用于较拥挤的场景和有长期遮挡的情况,对于无遮挡或短期遮挡情况,该算法的复杂度较高并。

AI技术的七个成功案例解析

AI技术的七个成功案例解析近年来，人工智能（AI）技术的快速发展和广泛应用引起了广泛关注。

从自动驾驶汽车到智能助手，从金融风控到医疗诊断，AI技术正在改变我们生活的方方面面。

本文将为大家介绍七个成功应用AI技术的案例，探讨其背后的原理和影响。

一、自然语言处理应用：谷歌翻译谷歌翻译是目前最为常见和受欢迎的在线翻译工具之一。

它使用了强大的自然语言处理技术，能够实现准确而快速地进行跨语言翻译。

谷歌翻译采用了深度学习算法，通过分析大量平行语料库来优化语言模型，并且还结合了神经网络方法进行句子结构分析和上下文把握。

这项技术使得用户可以轻松地在不同语言之间进行交流，极大地方便了跨文化交流和跨境业务。

二、图像处理应用：人脸识别人脸识别技术是AI领域的热门应用之一，广泛应用于安全监控、身份验证等领域。

人脸识别技术通过特征提取和匹配算法，将人脸图像与已知数据库中的人脸进行比对，从而实现人脸的识别和认证。

这项技术在安保领域起到了重要作用，例如在机场、银行等公共场所进行人员追踪和异常检测。

三、推荐系统应用：Netflix推荐引擎Netflix是全球最大的在线视频流媒体服务提供商之一，在其平台上每天都会产生海量的观看数据。

为了更好地满足用户的个性化需求，Netflix利用AI技术开发了强大的推荐引擎。

该推荐引擎通过分析用户的历史观看记录、评分和喜好，并结合机器学习算法进行模型训练，能够给用户提供个性化的内容推荐。

这项技术不仅改善了用户体验，也极大地促进了视频内容的传播。

四、智能物流应用：无人车调度无人车是近年来备受关注的领域之一，它们完全依赖AI技术进行自主导航和智能调度。

在物流领域，无人车的应用尤为重要和具有潜力。

通过AI技术，无人车可以实时感知周围环境、规划最优路径、避免障碍物等，从而保证货物的高效运输和准确送达。

这种智能物流系统不仅提高了运作效率，也降低了成本和人为错误。

五、金融风控应用：欺诈检测在金融领域，欺诈行为对企业和个人都带来了巨大的损失。

AI技术的七个成功案例解析

AI技术的七个成功案例解析
一、智能家居
智能家居是将家居家电、灯光、门窗、空调、影音器材、安防等连接
在一个系统，这个系统需要支持远程控制、语音控制、场景模式匹配、设
备组合等功能，目的是为用户提供更舒适的生活环境，如低功耗、智能控制、智能安全等。

采用智能家居技术的成功案例可以参考欧瑞士家居系统。

该系统集成传感器、摄像头、智能锁、智能门铃等多种设备，实现了智能
报警、开门等功能，可以通过智能手机远程控制家居安防、家庭影音等设备，实现智能家庭的安全可靠，舒适方便的生活环境。

二、语音助手
语音助手是采用语音录入技术，实现语音控制、语音输入等功能的智
能助手，可以实现个性化设置、智能聊天等功能，有效提高用户体验。

比
如谷歌语音助手、亚马逊语音助手和小爱同学等，它们均支持语音输入，
可以实现智能语音交互、等功能，为用户提供极致的使用体验和便利，智
能语音助手也被越来越多的人接受和认可。

三、自动驾驶车
自动驾驶车是利用视觉技术、激光技术、GPS技术等对路面状况进行
实时监测，实现自动避障、道路识别和定位等功能的智能汽车。

如何进行行人定位与轨迹跟踪的测绘技术解析

如何进行行人定位与轨迹跟踪的测绘技术解析行人定位与轨迹跟踪是现代测绘技术的一个重要领域，它对于城市规划、智能交通、公共安全等方面有着重要的应用。

本文将通过对行人定位与轨迹跟踪的技术原理、方法和应用进行分析和解析，探讨如何进行行人定位与轨迹跟踪的测绘技术。

一、行人定位与轨迹跟踪的技术原理行人定位与轨迹跟踪的技术原理主要包括传感器数据采集、数据处理和轨迹预测三个方面。

1. 传感器数据采集在行人定位与轨迹跟踪中，常用的传感器主要有全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、摄像机和激光雷达等。

其中，GPS可以提供行人的位置坐标，但在室内或高楼林立的城市区域有较大误差。

INS则通过测量加速度和角速度来估计行人的位置和方向，但会存在漂移问题。

摄像机可以捕捉到行人的图像信息，通过图像处理算法可以获取行人的位置信息。

激光雷达则可以提供高精度的距离和方向信息。

传感器数据采集的准确性对于行人定位和轨迹跟踪非常重要。

2. 数据处理数据处理是行人定位和轨迹跟踪的核心环节，主要包括数据融合和位置估计两个步骤。

数据融合是将不同传感器采集到的数据进行集成和优化，提高定位的准确性和鲁棒性。

位置估计是通过数据处理算法对融合后的数据进行分析和计算，得出行人的位置和方向。

在数据处理方面，常用的算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）等。

EKF是一种基于状态空间模型的滤波方法，可以用于实时的定位和轨迹跟踪。

PF则是一种基于样本的滤波算法，具有更强的适应性和鲁棒性。

这些算法可以根据具体的需求选择和优化，以提高行人定位和轨迹跟踪的精度和效果。

3. 轨迹预测轨迹预测是行人定位和轨迹跟踪的重要补充，它可以利用历史轨迹数据对未来行人的行为做出推测。

常用的轨迹预测方法包括基于概率模型的预测和基于机器学习的预测等。

基于概率模型的预测方法通过对行人的历史行为进行统计和建模，利用模型来预测未来的行为。

而基于机器学习的预测方法则通过机器学习算法对行人的轨迹数据进行训练，学习出行人行为的规律和模式，从而进行轨迹预测。

定置定位改善案例

定置定位改善案例一、背景介绍定置定位是指通过技术手段，对移动设备或物体进行精确定位。

在现代社会中，定位技术已经广泛应用于车辆追踪、物流配送、智能导航等领域。

然而，由于各种原因，定位精度可能不够高、定位速度较慢、定位误差较大等问题依然存在。

因此，对定置定位进行改善是一个非常重要的课题。

1. 多模态传感器融合：通过同时使用多种传感器，如GPS、惯性测量单元、地磁传感器等，将不同传感器的定位结果进行融合，从而提高定位的精度和准确性。

2. 基站辅助定位：利用移动通信基站的信号强度和时延信息，结合地图和算法，对移动设备进行定位，可以提高定位精度，尤其在室内定位场景中效果显著。

3. 地磁定位技术改进：通过对地磁场的建模和分析，结合机器学习算法，对地磁定位进行改进，提高定位精度和稳定性。

4. 载波相位技术改进：利用全球定位系统（GPS）的载波相位信息，对定位结果进行更精确的计算，从而提高定位的精度和准确性。

5. 多路径抑制技术：通过抑制多路径干扰，如多径衰落、反射等，减少定位误差，提高定位精度。

6. 深度学习在定位中的应用：利用深度学习算法对定位数据进行处理和分析，提取特征，从而改善定位精度和准确性。

7. 无线信号指纹定位：通过在不同位置收集并建立无线信号指纹数据库，通过对接收到的无线信号进行匹配和比对，实现定位，提高定位精度。

8. 环境信息辅助定位：利用环境信息，如建筑物的结构、墙体材料等，辅助定位算法进行定位，提高定位的精度和准确性。

9. 运动模型改进：通过对移动设备的运动进行建模和分析，结合传感器数据，对定位结果进行修正和优化，提高定位精度和准确性。

10. 无线通信技术改进：通过改进无线通信技术，如增加天线数量、优化通信协议等，提高定位的速度和稳定性，减少定位误差。

三、总结定置定位技术的改善对于提高位置服务的精度和准确性至关重要。

通过多模态传感器融合、基站辅助定位、地磁定位技术改进、载波相位技术改进、多路径抑制技术、深度学习在定位中的应用、无线信号指纹定位、环境信息辅助定位、运动模型改进和无线通信技术改进等手段，可以有效地改善定置定位的性能。

ART动作捕捉_PPT_v01

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系统工作原理
跟踪目标
ART相机
ATC服务器
Dtrack软件
原理
3
跟踪系统
ARTTRACK TRACKPACK
产品介绍1 交互设备
FLYSTICK FINGERTRACKING HEADTRACKING
控制器及软件
ARTTRACK CONTROLLER
DTRACK2
SMARTTRACK
ART HUMAN
TRACKPACK
•最大跟踪距离：3.5m,无噪音，无风扇，内置红外闪光灯，用于有源指点标同步的调制闪光灯，标准焦距： f=3.5mm，标准可视区域：73°×58°
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产品介绍3
TRACKPACK/C 最大跟踪距离：3.5m，无噪音，无风扇，内置红外闪光灯、用于有源指点标同步的调制闪光灯、标准焦距：f=3.6mm、标准可视区域：81°×62°
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产品介绍5
HEADTRACKING
视点位的 6 自由度跟踪. 简单的夹式设计. 提供定制的解决方案
ART_HUMAN
单个 6 自由度目标 – 无需使用套装、通过 ART-Human 实现快速轻易的校准、可同时跟踪两个人的全身及一个人的上半身、人体模型的绝对位置追踪、目标体加膜以提高耐用性、接口：Alaska Dynamicus，Autodesk、MotionBuilder®， Catia，Delmia，Jack，Virtools、提供免费的SDK、新增带有 ART Fingertracking 系统的手指跟踪
VR外设的必要性
虚拟现实（Virtual Reality，简称VR），是由美国VPL公司创建人拉尼尔（Jaron Lanier）在20 世纪80年代刜提出的。其具体内涵是：综合利用计算机图形系统和各种现实及控制等接口设备，在计算机上生成的、可交互的三维环境中提供沉浸感觉的技术。

定位成功案例

定位成功案例最近的定位技术在不同的领域都取得了巨大的成功，以下是一个定位成功案例。

在医疗领域，定位技术（如全球定位系统）被广泛应用于手术导航和病人定位等方面。

以手术导航为例，定位系统可实时追踪手术器械和患者体内的位置，使医生能够精准地进行手术。

一家医院最近成功采用了这项技术，将手术器械与定位装置连接，通过系统监控器可以实时显示手术器械在患者体内的位置。

医生通过观察监控器上的图像，可以精确地操纵手术器械，减少手术风险和时间，并提高手术成功率。

在交通领域，定位技术被广泛应用于车辆定位和导航系统。

一家物流公司最近引入了高精度的车辆定位系统，可以实时监控车辆的位置和行驶轨迹。

通过集成导航系统和定位技术，公司可以精确地计算车辆的到达时间，并提供准确的货物跟踪服务。

这一技术的引入大大提高了物流公司的运输效率，减少了货物丢失的风险，提升了客户的满意度。

在旅游领域，定位技术被广泛应用于导航和旅游体验等方面。

一家旅行社最近推出了一款基于定位技术的导游app。

用户只需在手机上下载app，就可以获得高精度的定位和导航服务。

app中内置了旅游景点的详细信息和导览路线，用户可以根据自己的兴趣自由选择游览路线，并准确地找到目的地。

这款app的推出不仅提升了用户的旅游体验，也为旅行社带来了更多的客户和收益。

在安全领域，定位技术被广泛应用于失踪人员的搜救和紧急救援等方面。

最近有一名迷路的登山者在被困山区多日后得救，这与定位技术的应用有着密切关系。

登山者在登山时携带了一个定位设备，能够定时发送信号以确保自己的安全。

当登山者走失时，搜救人员根据定位设备发送的信号，可以追踪到登山者的位置，并及时展开搜救行动。

这一技术的成功应用挽救了登山者的生命，成为人们心目中的成功案例。

综上所述，定位技术在不同的领域都取得了巨大的成功。

从手术导航到交通管理，从旅游体验到紧急救援，定位技术的应用为人们的生活带来了便利和安全。

相信随着技术的不断发展，定位技术将有更广阔的应用前景，为我们的生活带来更多的惊喜和便利。

机器人视觉定位引导案例

机器人视觉定位引导案例
一个常见的机器人视觉定位引导案例是机器人在一个陌生环境中，使用视觉定位技术来导航自己到达目标位置。

这种案例中，机器人可以使用相机和视觉传感器来感知周围环境，并利用图像处理算法来提取关键特征，如地标或标志物。

一种常见的方法是使用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法来建立环境地图，并根据这个地图来确定机器
人当前位置。

机器人首先利用相机拍摄周围环境的图像，并使用特征提取算法来检测和跟踪环境中的特征点。

然后，机器人根据检测到的特征点的位置信息，将其与先前建立的地图进行匹配，从而确定自己的位置。

一旦机器人确定了自己的当前位置，它可以使用路径规划算法来计算到达目标位置的最佳路径。

路径规划算法可以考虑机器人的运动能力和环境的障碍物，以确定最佳路径。

一旦机器人确定了最佳路径，它可以使用视觉定位来引导自己沿着路径前进。

机器人可以使用相机和视觉传感器来检测环境中的特征，并根据这些特征的位置信息来调整自己的行动。

例如，如果机器人检测到自己偏离了路径，它可以使用视觉定位来纠正自己的运动，使其回到正确的路径上。

总的来说，机器人视觉定位引导案例利用相机和视觉传感器来感知环境，并使用图像处理和定位算法来确定机器人的位置和计算最佳路径。

这种案例可以在各种不同的场景中应用，如导航机器人、无人驾驶车辆等。

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