<output id="l1vvh"></output>

<delect id="l1vvh"></delect>

<rp id="l1vvh"><listing id="l1vvh"></listing></rp>

    <thead id="l1vvh"><font id="l1vvh"><ins id="l1vvh"></ins></font></thead>

        <cite id="l1vvh"></cite>
        <delect id="l1vvh"><progress id="l1vvh"><ol id="l1vvh"></ol></progress></delect>

        <del id="l1vvh"><font id="l1vvh"><del id="l1vvh"></del></font></del>

        <dfn id="l1vvh"><progress id="l1vvh"><output id="l1vvh"></output></progress></dfn>

        導航新技術 攝像頭遇上車輛定位終端

        物聯方案

        2022年07月22日

        一種更復雜的位置固定方法可以識別圖像中的單個特征。攝像頭本質上是一個方向傳感器;因此,攝像頭通過測量多個特征的方向和通過車輛定位終端來確定位置和方向。這類方法所面臨的問題是圖像檢測和分類所面臨的普遍性問題,這些問題往往可以通過機器學習算法得到優化。


        這兩種位置固定技術都需要將圖像特征與存儲信息進行比較。初始位置的不確定性越大,進行比較的時間就越長,出現錯誤或模糊匹配的機會就越大。因此,基于攝像頭的位置固定最好是作為綜合系統的一部分,其中車輛定位終端或WIFI識別設備或RFID技術提供一個近似的位置解決方案,然后通過來自攝像頭的位置日期來完善。


        第三種技術,視覺測距,是一種模擬推算的形式。通過比較連續的圖像,可以推斷出攝像頭的運動。然而,攝像機感知的是角度,而不是距離;因此,這種技術需要額外的縮放信息來確定來自圖像流的速度。有時可能很難區分線性和旋轉運動。


        最簡單的方法是將攝像頭的圖像與一系列存儲的圖像進行比較,以確定攝像頭的視角。與其說是比較整個圖像,不如說是攝像頭提取并比較一系列的特征描述符。這大大降低了處理和存儲要求。


        轉自:互聯網




        最新資訊

        • 伽利略被用于歐洲鐵路車輛的定位系統

        • 車道級定位系統可能需要多系統的融入

        • 非標準車輛定位管理系統將阻礙市場增長

        • 內河航運會是北斗定位系統拓展的方向嗎?

        • 朗致科技2023年勞動節放假通知

        • 車輛定位系統協助處理違規停放的共享單車

        • 農用車輛定位系統在農業的應用前景

        • 汽車GPS定位系統在物流場景下的應用優勢

        • 淺論車輛GPS定位系統未來的發展前景

        • 汽車定位系統 那些常常被忽視的小功能

        超碰无码精品一区二区三区_日韩电影成人网址无毒下载_深夜A级毛片免费无码_最新欧美成人直播网站大全
        <output id="l1vvh"></output>

        <delect id="l1vvh"></delect>

        <rp id="l1vvh"><listing id="l1vvh"></listing></rp>

          <thead id="l1vvh"><font id="l1vvh"><ins id="l1vvh"></ins></font></thead>

              <cite id="l1vvh"></cite>
              <delect id="l1vvh"><progress id="l1vvh"><ol id="l1vvh"></ol></progress></delect>

              <del id="l1vvh"><font id="l1vvh"><del id="l1vvh"></del></font></del>

              <dfn id="l1vvh"><progress id="l1vvh"><output id="l1vvh"></output></progress></dfn>