gnss与惯性及多传感器组合导航系统原理(第二版) pdf

时间: 2023-06-06 21:01:50 浏览: 93
GNSS(全球卫星定位系统)是一种全球性的定位系统,它主要依托于卫星技术完成定位,而惯性导航则是一种在没有GPS信号的情况下,凭借加速度计和陀螺仪等传感器来推算自身位置、速度和姿态的技术。两者有各自的优缺点,但是将它们进行组合可以达到更高的精度和稳定性。 多传感器组合导航系统原理(第二版)pdf详细介绍了GNSS和惯性导航及其他传感器(如电子罗盘、气压高度计等)的结合使用原理。在GNSS信号可用的情况下,GNSS提供的定位信息比较准确,因此惯性导航仅用于对短时间内无GPS信号的区域进行定位和校正。当GNSS信号不稳定或不可用时,惯性导航将成为主要定位方式。 在多传感器组合导航系统中,各传感器的数据需要通过滤波算法进行融合,以达到更准确的定位结果。滤波算法有Kalman滤波、扩展Kalman滤波、无迹卡尔曼滤波等多种类型,选择何种算法要根据实际应用场景和系统要求进行选择。 在实际的应用中,多传感器组合导航系统的应用非常广泛,涉及到航空、航天、地理测量等各个领域,为人们提供了更加精准和可靠的导航解决方案。
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gnss与惯性及多传感器组合导航系统原理

GNSS(全球卫星导航系统)是利用卫星发送定位信号,通过接收这些信号来计算自身位置的技术。惯性导航系统则是通过测量自身加速度和角速度来推算自身位置的技术。这两种技术的优缺点有所不同,GNSS定位精度高但在室内、城市峡谷等障碍物密集环境中易受到干扰,而惯性导航则可以在这种情况下表现更好,但少量误差会随着时间累积导致定位偏差较大。因此,将两种技术组合起来便形成了更加精准可靠的多传感器组合导航系统。 多传感器组合导航系统的工作原理是将GNSS和惯性导航的测量结果融合起来,通过卡尔曼滤波等技术对得到的位置、速度、姿态等信息进行优化计算,从而获得更加精确的导航信息。同时,还可以加入其他传感器如气压计、地磁传感器等,以进一步提高导航系统的稳定性和精度。 多传感器组合导航系统被广泛应用于汽车、飞机、无人机等各种运动设备的导航和定位中。这些设备会根据其需要选择不同的传感器组合和算法,以获得最优的导航效果。例如,汽车导航系统一般会采用GNSS、惯性导航和车速传感器等组合,以获得高精度、连续不间断的导航信息,为驾驶员提供准确的行车指引。

gnss 与惯性及多传感器组合导航系统原理 光盘

GNSS是一种全球定位系统,基于卫星技术,可以对地面目标的精确定位和测量。它在空间应用、航空航天、海洋科学等领域具有广泛的应用。然而,GNSS定位技术受到地面环境和人造物遮挡的影响,容易产生误差。因此,GNSS与惯性导航和其他传感器进行组合导航,可以有效地提高定位精度。 惯性导航系统利用加速度计和陀螺仪来测量车辆或船只的加速度和角速度,根据基本的牛顿第二定律和旋转动量定理,计算出目标的位置、速度和姿态。惯性导航系统具有高精度、快速更新、不受外部干扰的特点,但存在漂移误差。 多传感器组合导航系统将多种传感器信息进行融合,形成一种更准确、鲁棒的定位和导航方案。可以融合多种传感器信息,如GNSS、惯性导航、数字地图、相机、雷达等等。组合的方式可以是Kalman滤波器、粒子滤波器、神经网络等多种方法。 总之,GNSS与惯性导航和其他传感器进行组合导航可以克服各自的缺陷,提高定位和导航的准确性和可靠性,并在许多应用中发挥重要作用。

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### 回答1: 《捷联惯导算法与组合导航原理》是一本介绍捷联惯导算法和组合导航原理的PDF电子书。捷联惯导是一种利用多种传感器的数据来确定位置和姿态的导航系统。它结合了惯性导航和星载导航,利用加速度计和陀螺仪等惯性传感器来测量运动状态,并通过星载导航系统来校正误差。捷联惯导算法依赖于一系列数学模型和滤波算法,以从传感器数据中提取有效的导航信息。 组合导航原理是指将多种导航系统和传感器融合在一起,通过组合不同的导航信息来提高导航精度和鲁棒性。在组合导航中,捷联惯导算法是一个重要的组成部分。它通过融合惯性测量单元(IMU)和GNSS(全球导航卫星系统)等系统的数据,为导航应用提供精确的位置和姿态信息。 《捷联惯导算法与组合导航原理》这本PDF电子书解释了捷联惯导算法和组合导航原理的基本概念、原理和数学模型。它介绍了捷联惯导算法的工作原理和实现方法,包括误差校正、滤波算法和状态估计等内容。同时,它还探讨了组合导航在不同领域中的应用,如航空、航海、车辆导航等。这本电子书通过详细的案例分析和仿真实验,帮助读者理解和应用捷联惯导算法和组合导航原理。 总的来说,这本PDF电子书提供了关于捷联惯导算法和组合导航原理的全面介绍,适合那些对导航技术和应用感兴趣的读者阅读和学习。 ### 回答2: 捷联惯导算法与组合导航原理pdf是一本关于捷联惯导算法和组合导航原理的文档。捷联惯导是一种将惯性导航和星载导航系统相结合的导航方式,以提高导航的准确性和可靠性。 捷联惯导算法主要包括三个步骤:传感器融合、导航滤波和姿态解算。传感器融合是指将来自加速度计和陀螺仪等惯性传感器的数据与星载导航系统的数据进行融合,以得到更准确的导航信息。导航滤波是对融合后的数据进行滤波处理,以剔除噪声和提高信号的稳定性。姿态解算是根据传感器获得的姿态信息来估计航天器的位置和速度。 组合导航原理是一种将多种导航系统相互结合的导航方法。通常情况下,组合导航使用多个导航系统的输出数据来估计航天器的位置和速度,以提高导航的精度和鲁棒性。常见的组合导航系统包括惯性导航系统、星载导航系统、地面导航系统和无线导航系统等。这些系统可以通过融合算法将各自的数据进行融合,以得到增强的导航信息。 捷联惯导算法与组合导航原理pdf为读者提供了详细的捷联惯导算法和组合导航原理的介绍和分析。通过阅读该文档,读者可以了解捷联惯导和组合导航的基本原理、算法流程和应用领域。这对于从事导航与控制领域的工程师和研究人员来说,具有重要的参考价值。
卡尔曼滤波与SINS/GNSS组合导航是一种常用的导航算法。卡尔曼滤波是一种递归滤波方法,用于估计动态系统的状态变量。在SINS/GNSS组合导航中,卡尔曼滤波被用于将惯性导航系统(SINS)和全球导航卫星系统(GNSS)的测量结果进行融合,从而提高导航的准确性和稳定性。 在SINS/GNSS组合导航中,卡尔曼滤波通过迭代递推的方式,利用五个递推方程来估计系统的状态变量。这些方程是根据卡尔曼滤波的原理进行推导得出的。卡尔曼滤波器将SINS和GNSS的测量结果进行组合,通过优化状态估计,提供更准确的导航解算。 SINS与GNSS的组合导航可以采用不同的模式,包括松组合、紧组合和深组合。松组合是指将SINS解算的位置和速度与GNSS接收机得到的位置和速度之差作为观测量进行组合,以提高导航精度。紧组合是指将SINS和GNSS的测量结果直接输入到卡尔曼滤波器中进行融合。而深组合是指将SINS和GNSS的测量结果融合后再进行状态估计,可以更加精确地估计导航解算的状态。 综上所述,卡尔曼滤波与SINS/GNSS组合导航是一种常用的导航算法,通过将SINS和GNSS的测量结果进行融合,可以提高导航的准确性和稳定性。使用卡尔曼滤波的递推方程来估计系统的状态变量,可以有效地优化导航解算的结果。不同的组合模式可以根据实际需求选择,以达到更好的导航性能。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [SINS/GNSS组合导航:组合导航设计(卡尔曼滤波)](https://blog.csdn.net/LittleEmperor/article/details/105377416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
### 回答1: GNSS(全球导航卫星系统)多传感器融合是一种将多个传感器数据集合起来以提高定位和导航精度的技术。这些传感器可以包括GNSS接收器、惯性导航系统(INS)、地面测量设备等。 GNSS本身具有定位精度较高的优点,但在许多情况下,如高楼大厦、山谷、城市峡谷等地形复杂的区域,接收到的卫星信号可能会遭受遮挡或多径效应的干扰,导致定位不准确。 为了解决这个问题,多传感器融合技术被引入。这种技术将GNSS接收器与其他传感器结合起来,比如INS、地面测量设备等,来增强定位和导航的准确性。在GNSS信号受阻的时候,其他传感器可以提供附加的位置信息,从而填补定位中的空白。 通过融合多个传感器的数据,系统可以实现更可靠的位置估计和导航解决方案。例如,在车载导航系统中,多传感器融合可以提供准确的位置和导向信息,使司机能够更精确地知道自己的位置和如何到达目的地。 总而言之,GNSS多传感器融合是一种有效的技术,可以通过结合多个传感器的数据来提高定位和导航的精确性。这种技术在许多领域都有应用,包括航空、航海、车辆导航等。 ### 回答2: GNSS多传感器融合是指将全球导航卫星系统(GNSS)与其他传感器相结合,以提高导航和定位的精度和可靠性。传感器可以包括惯性测量单元(IMU)、气压计、陀螺仪、加速度计等。通过融合这些传感器的数据,可以弥补GNSS单独定位容易受到多路径效应、信号遮挡和干扰等因素的限制,从而提高定位的准确性和稳定性。 GNSS多传感器融合的核心是将多个传感器的测量数据进行优化和整合。首先,需要进行传感器数据的预处理,包括去噪、滤波和校准等步骤,以确保传感器数据的准确性和一致性。接下来,可以使用滤波算法(如卡尔曼滤波器或粒子滤波器)来融合多个传感器的数据,并估计出最优的位置和姿态估计结果。 采用GNSS多传感器融合技术可以在很多应用场景中获得更好的定位性能。例如,在自动驾驶领域,GNSS单独定位的精度可能无法满足需求,而融合车载IMU、摄像头和雷达等传感器的数据可以提供更准确的定位和导航信息。在室内定位中,GNSS无法提供可靠的信号,而借助其他传感器(如加速度计和地磁传感器)的数据可以实现室内准确的定位。 总之,GNSS多传感器融合是一种利用多个传感器的数据来提高导航和定位性能的技术。通过优化和整合传感器数据,可以获得更可靠、准确的位置和姿态估计结果,为各种应用提供更高精度的定位服务。
根据引用中的描述,newton惯性/卫星组合导航是一种基于图优化的综合导航系统,利用全球导航卫星系统(GNSS)、惯性导航系统(INS)和光探测测距(LiDAR)等信息进行导航定位。该系统通过融合GNSS位置、惯性测量单元(IMU)预积分结果和三维概率图的相对位姿信息进行图优化匹配,采用滑动窗口方法来保证计算量不随时间增加。实验结果表明,与其他现有的GNSS/INS/LiDAR方法相比,该组合导航系统能够有效提高导航定位精度,并在GNSS信号衰减或中断的情况下减轻导航误差。 引用中提到,Apollo目前只支持星网宇达Newton-M2驱动来读取组合导航发送的数据并进行解析。 引用中列举了一系列发布的导航数据话题,包括GNSS原始数据、卫星导航状态、大地坐标系下的GNSS定位信息、ENU坐标系下的IMU消息、惯性导航状态等。 综上所述,newton惯性/卫星组合导航是一种利用GNSS、INS和LiDAR等信息进行导航定位的系统,通过融合不同传感器的数据进行图优化匹配来提高导航精度,并且在Apollo中使用星网宇达Newton-M2驱动来读取和解析组合导航数据。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [lidar/imu组合slam相关文章](https://blog.csdn.net/weixin_44724806/article/details/127066656)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Apollo详解之驱动模块———组合导航驱动](https://blog.csdn.net/weixin_49024732/article/details/118757420)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
### 回答1: 《卡尔曼滤波与组合导航原理》是由秦永元、张洪钺、汪叔华合著的一本书。这本书主要围绕卡尔曼滤波和组合导航原理展开讲解。 卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的最优滤波算法。它利用系统的动态模型和测量信息,通过递归地计算状态的最优估计值和协方差矩阵,实现对系统状态的估计。卡尔曼滤波广泛应用于导航、信号处理、控制系统等领域。 组合导航则是一种利用多种导航传感器信息进行导航定位的方法。由于单一传感器存在精度和可用性的限制,组合导航通过融合多个传感器的数据,提高导航系统的精度、鲁棒性和可靠性。常用的传感器包括全球卫星导航系统(GNSS)、惯性测量单元(IMU)、气压高度计等。 在该书中,秦永元、张洪钺、汪叔华详细介绍了卡尔曼滤波与组合导航的基本原理和算法。他们从数学原理出发,结合实际应用案例,系统阐述了卡尔曼滤波算法的推导、实现和性能评估。同时,他们还介绍了组合导航的原理、传感器选择、数据融合策略等内容,为读者深入理解和应用组合导航提供了指导。 这本书的出版地为西安,出版单位为西北工业大学出版社。作为一本关于卡尔曼滤波与组合导航的经典著作,它对于相关领域的学术研究和工程应用都具有重要的参考价值。 ### 回答2: 《卡尔曼滤波与组合导航原理》是秦永元、张洪钺和汪叔华合著的一本书籍,由西北工业大学出版。该书深入介绍了卡尔曼滤波与组合导航的原理。 卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的优化算法,广泛应用于导航、目标跟踪、信号处理等领域。它通过动态模型和观测模型对系统状态进行估计,并根据观测值和系统模型的不确定性进行权衡,从而得到更准确的状态估计结果。 组合导航是一种利用多个传感器信息进行导航定位的方法。通过融合多种传感器(如GPS、惯性传感器、地磁传感器等)的数据,可以提高导航系统的精度和可靠性。本书详细介绍了组合导航中的误差模型、状态和观测方程的建立,以及卡尔曼滤波在组合导航中的应用。 该书内容丰富、结构清晰,既包含了卡尔曼滤波的基本原理和数学推导,又介绍了各种改进算法和应用案例。对于工程师、研究人员和学生而言,都是一本重要的参考书籍。 通过阅读《卡尔曼滤波与组合导航原理》,读者可以了解卡尔曼滤波和组合导航的基本概念和原理,掌握其数学推导过程和实际应用方法。同时,该书还提供了一些实例和练习题,帮助读者深入理解和应用所学知识。 总之,《卡尔曼滤波与组合导航原理》是一本系统、全面介绍卡尔曼滤波和组合导航的专业书籍,对于研究和应用相关领域的人士具有很高的参考价值。
### 回答1: GNSS-IMU紧组合代码是一种将全球卫星定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)数据进行融合的技术。该代码的主要目的是利用GNSS提供的位置和速度信息以及IMU提供的加速度和角速度信息,实现更精确和稳定的定位和导航。 首先,GNSS-IMU紧组合代码需要获取GNSS接收机接收到的卫星信号,并通过信号处理算法计算出接收机的位置和速度。这些数据通常包括经度、纬度、高程和速度等信息。 然后,IMU会测量物体的加速度和角速度。这些数据可以通过传感器采样和滤波技术处理,得到更准确和稳定的加速度和角速度信息。 接下来,GNSS-IMU紧组合代码将会利用卡尔曼滤波器等算法,将GNSS和IMU的数据进行融合。这些算法能够估计和修正GNSS和IMU数据之间的误差,并提供更准确的位置和速度信息。例如,当GNSS信号受到干扰或遮挡时,IMU可以提供惯性信息来填补数据空白,从而保持定位的持续性。 最后,GNSS-IMU紧组合代码会输出融合后的位置和速度信息,提供给导航系统或其他应用程序使用。这种融合代码的应用范围很广,例如在无人机导航、自动驾驶汽车和航空航天等领域都有重要的应用。 总之,GNSS-IMU紧组合代码通过融合GNSS和IMU的数据,能够提供更精确和稳定的定位和导航信息,为各种应用提供了更好的性能和可靠性。 ### 回答2: GNSS IMU紧组合代码是一种融合了全球导航卫星系统(GNSS)和惯性测量单元(IMU)数据的算法。这种代码的目的是通过结合GNSS和IMU的测量结果,提高导航定位的精度和鲁棒性。 GNSS是一种通过接收卫星发射的信号来确定接收器位置的技术。它可以提供较高的位置精度,但在某些环境下,例如高楼大厦或信号遮挡的地区,其精度可能会降低。而IMU是一种可测量三维空间下物体的加速度和角速度的设备。它通过积分加速度和角速度数据来估计导航参数,如速度和姿态。 GNSS IMU紧组合代码主要包括以下几个步骤: 1. 数据获取:首先,通过GNSS接收器获取卫星信号,获得GNSS的位置和速度信息。同时,IMU也记录下加速度和角速度的数据。 2. 数据预处理:对GNSS和IMU数据进行预处理,包括数据对齐、时间戳同步和误差修正等。通过这些预处理步骤,将GNSS和IMU数据转化为统一的参考坐标系下的测量数据。 3. 数据融合:对预处理后的GNSS和IMU数据进行融合计算。常用的方法有卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器。融合计算的目的是最大限度地利用GNSS和IMU的信息,提高导航系统的精度和稳定性。 4. 导航算法:基于融合结果,进行导航算法的计算,包括位置估计、速度估计和姿态估计等。这些算法可以通过采用差分GNSS、紧组合导航和航向角估计等方法,提高导航的准确性。 5. 输出结果:将导航结果以适当的格式输出,供用户使用。 GNSS IMU紧组合代码的优点是能够克服单一GNSS或IMU的限制,提高导航系统的鲁棒性和精度。但同时,也需要处理GNSS和IMU数据的时间同步、误差补偿和坐标系转换等问题,以保证融合结果的准确性。 ### 回答3: GNSS是全球导航卫星系统,IMU是惯性测量单元。GNSS IMU紧组合代码是用来实现GNSS和IMU数据的融合和紧密组合的一种算法。 在GNSS定位中,GNSS接收器通过接收来自卫星的定位信号来计算接收器的位置和速度。然而,由于卫星信号容易受到建筑物、树木等障碍物的干扰,导致GNSS定位的准确性和可靠性受到限制。 IMU是一种能够测量加速度和角速度的传感器,通过积分这些测量值可以获得运动物体的速度和位置。IMU不受环境干扰的影响,但其测量结果会随时间累积误差,导致定位的漂移。 GNSS IMU紧组合算法通过将GNSS定位与IMU测量相结合,能够充分利用两者的优势,提高定位的准确性和可靠性。 具体的紧组合代码实现思路如下:首先,通过GNSS接收器获取卫星定位信息,包括卫星的位置、接收器的位置和速度。然后,通过IMU获取传感器测量值,包括加速度和角速度。接下来,利用导航滤波器(如卡尔曼滤波器)对GNSS和IMU的数据进行融合和计算,从而得到一个更准确的定位解。最后,根据需要对定位结果进行优化和矫正,以满足应用需求。 GNSS IMU紧组合代码的实现需要考虑多种因素,包括GNSS和IMU数据的时间戳对齐、数据融合算法的选择和参数调整、误差补偿等。此外,为了保证代码的可靠性和性能,还需要考虑数据处理的实时性和计算资源的利用。 总的来说,GNSS IMU紧组合代码是一种将GNSS和IMU数据融合和紧密组合的算法,可以提高定位的准确性和可靠性。其具体实现需要考虑多种因素,并根据应用需求进行调整和优化。
IMU和GNSS是常见的导航传感器,它们可以用于无人机、自动驾驶汽车和航空航天应用等领域。IMU可以测量加速度和角速度,而GNSS可以测量位置、速度和时间信息。由于IMU和GNSS具有互补性,将它们结合起来可以提高导航精度和鲁棒性。 为了将IMU和GNSS数据融合,需要编写代码来实现融合算法。Matlab是一种流行的科学计算软件,它具有编程和可视化功能,非常适合开发导航代码。下面是一些可能包含在IMU / GNSS组合代码中的常见步骤: 1. 整合IMU数据:首先,需要通过积分加速度和角速度信号来计算出运动状态估计量。这通常涉及使用姿态解算器(例如Mahony滤波器或互补滤波器)来计算方向估计量。 2. 处理GNSS数据:其次,需要解算卫星信号以获取位置和速度信息。这可以通过使用GNSS解算器(例如GPS或GLONASS)实现。 3. 数据融合:最后,可以利用卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器等算法来将IMU和GNSS数据进行融合。通过选择合适的状态向量,可以将IMU和GNSS测量量结合起来,以实现更精确和鲁棒的导航解决方案。 总之,IMU / GNSS组合代码需要考虑多个因素,包括传感器的特性、算法选择、数据处理和滤波步骤等。通过使用Matlab编程来构建IMU / GNSS组合代码,可以简化实现流程并提供可视化的结果,以便更好地评估算法性能和调试代码。

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