Radar 第10页

nyoj 题目287 Radar 贪心算法

Radar时间限制：1000ms|内存限制：65535KB难度：3描述Assumethecoastingisaninfinitestraightline.Landisinonesideofcoasting

G11176593·2022-11-29 12:25

群晖搭建基于Plex的自动追剧媒体中心

剧集就从PT/BT站去找影片然后通过Transmission下载到群晖，不过慢慢感觉这样有些繁琐，而且对于家庭成员的使用也不友好，从各方看到了一套解决方案：Overseerr+Plex+Sonarr+Radarr

云中的Jason·2022-11-29 11:51

FMCW毫米波雷达原理

Radar系列文章传感器融合是将多个传感器采集的数据进行融合处理，以更好感知周围环境；这里首先介绍毫米波雷达的相关内容，包括毫米波雷达基本介绍，毫米波雷达数据处理方法（测距测速测角原理，2DFFT，CFAR

庐陵小子·2022-11-28 19:27

毫米波雷达基本介绍

Radar系列文章传感器融合是将多个传感器采集的数据进行融合处理，以更好感知周围环境；这里首先介绍毫米波雷达的相关内容，包括毫米波雷达基本介绍，毫米波雷达数据处理方法（2DFFT，CFAR，聚类，毫米波雷达障碍物识别实例

庐陵小子·2022-11-28 19:57

The fundamentals of millimeter wave radar sensors——毫米波雷达传感器基本原理

1.简介Millimeterwave(mmWave)isaspecialclassofradartechnologythatusesshortwavelengthelectromagneticwaves.Radarsystemstransmitelectromagneticwavesignalsthatobjectsintheirpathth

半个轮子工·2022-11-28 19:50

毫米波传感器原理介绍：测距

目前应用在车载领域的毫米波雷达按实现方式的不同只要分为毫米波雷达（lidar），毫米波雷达（Millimeter-WaveRadar）以及超声波雷达（ultr

铁路十六宿舍·2022-11-28 19:16

关于Oxford Radar RobotCar Dataset的学习笔记

数据集来源：https://oxford-robotics-institute.github.io/radar-robotcar-dataset/documentation目录简介车辆传感器示意图雷达数据集介绍雷达数据可视化程序关于

星禾说·2022-11-28 11:53

基于ROS与LGSVL的自动驾驶仿真开发教程

1.1ColorCamera1.2LiDAR1.3GPS1.4IMU1.5LGSVLControl1.6KeyboardControl1.7DepthCamera1.8SegmentationCamera1.9Radar1.103DGroundTruth1.11Lane-lineSensor2

wangpenghnu·2022-11-27 02:29

RODNet: A Real-Time Radar Object Detection Network Cross-Supervised by Camera-Radar Fused Object 3D

一篇雷达与视觉融合的文章原论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.05150代码地址：https://github.com/yizhou-wang/RODNet摘要通过准确可靠地感知车辆周围的环境，促进了各种自主或辅助驾驶策略。在常用的传感器中，雷达通常被认为是一种强大且经济高效的解决方案，即使在不利的驾驶场景中，例如弱/强照明或恶劣天气。与其考虑融合来自所有可用传感器

WangXL1995·2022-11-26 22:25

MIMO雷达极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation Using MIMO Radar）

上学期事情太多，占了很多坑最后都没有填。这学期逐渐步入正轨，尽量把所学所想及时更新。本文从最大似然估计的基本理论出发，结合MATLAB最后做MIMO雷达ML参数估计。参考书《现代信号处理（第三版）张贤达著p35》最大似然估计基本思想是：在对被估计的未知量没有任何先验知识的情况下，利用已知的若干观测值估计该参数。其中似然函数是包含未知参数信息的可能性（likelihood）。满足高斯分布的概率密度函

_就是玩儿_·2022-11-25 07:44

使用 Footprint Analytics, 快速搭建区块链数据应用

对于任何区块链应用或者媒体、信息网站来说，通过在网站上展示数据图表（如Coinmarketcap或DappRadar），可以体现业务趋势，同时让平台给用户带来更高的价值。这种数据应用，

Footprint_Analytics·2022-11-25 06:57

100个特别的遥感应用和用途

主动的像Radarsat-2这样的传感器可以照亮目标并测量后向散射。反过来，这会导致高空间分辨率但低精度。第二，无源传感器像SMOS一样测量自然发出的微波辐射。与有源传感器

地理探险家·2022-11-25 03:48

有监督的SAR变化检测公开数据集

OpenSAR支持导入各种SAR数据源，例如TerraSAR-X，RADARSAT1/2，COSMO-SkyMed等。用户可以通过该平台搜索和查看SAR图像数据。

阿玉婷子在学习·2022-11-25 01:05

合成孔径雷达影像（SAR图像）变化检测深度学习研究方法

本文是对一些利用了深度学习方法进行SAR影像变化检测的论文的解读，下列是所解读的论文的名称、论文地址和代码地址：1.AutomaticChangeDetectioninSyntheticApertureRadarImagesBasedonPCANet

Lil Wing·2022-11-24 01:08

论文解读--CNN based Road User Detection using the 3D Radar Cube

摘要本文提出了一种基于雷达的、单帧、多分类的移动道路用户(行人、自行车、汽车)检测方法，该方法利用低层级雷达立方体数据。该方法提供了雷达目标和对象级别的类信息。用三维雷达立方体的裁剪块在目标位置周围扩展目标特征后，对雷达目标进行单独分类，从而在局部速度分布中捕捉运动部件的运动。针对这一分类步骤，提出了卷积神经网络(CNN)。然后，通过聚类步骤生成目标建议，该聚类步骤不仅考虑了雷达目标的位置和速度，

奔袭的算法工程师·2022-11-23 21:59

论文解读--Raw High-Definition Radar for Multi-Task Learning

图1.我们的RADIal数据集的概述。RADIal包括3个传感器（相机、激光扫描仪、高清雷达），配备GPS和车辆CAN跟踪；25k同步样本为原始格式。(a)摄像头图像，红色投影激光点云，靛蓝色标注雷达点云，橙色标注车辆，绿色标注自由驾驶空间标注；(b)雷达功率谱带边界框标注；鸟视图标注(c)自由驾驶空间标注，橙色边界框标注车辆，靛蓝色标注雷达点云，红色标注激光点云；笛卡尔坐标系(d)范围方位地图叠

奔袭的算法工程师·2022-11-23 21:59

论文解读--K-Radar:4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various Weather Conditions

摘要与使用可见光波段(384~769THz)的RGB相机和使用红外波段(361~331THz)的激光雷达不同，雷达使用波长相对较长的无线电波段(77~81GHz)，因此在恶劣天气下也能进行可靠的测量。遗憾的是，与现有的相机和激光雷达数据集相比，现有的雷达数据集只包含相对较少的样本。这可能会阻碍基于雷达感知的复杂数据驱动深度学习技术的发展。此外，大多数现有的雷达数据集只提供3D雷达张量(3DRT)数

奔袭的算法工程师·2022-11-23 21:29

论文解读--High Resolution Radar-Based Occupancy Grid Mapping and FreeSpace Detection

摘要高分辨率雷达传感器能够通过每个测量周期检测数千个反射点，非常准确地感知车辆周围的环境。本文提出了一种新的占用网格映射方法，用于对静态环境进行建模。对所有数据点的反射振幅进行补偿、归一化，然后转换为基于预定义的雷达传感器模型的探测概率值。根据测试车辆的运动，计算经过几个测量周期后的后验占用概率，建立占用网格图。随后，该占用网格图被转换为二元网格图，其中包含障碍物的网格单元被定义为已占用。通过连接

奔袭的算法工程师·2022-11-23 21:55

python爬虫滑动验证码_爬虫：滑动验证解决方法及python实现

点击按钮(div标签，类名为geetest_radar_tip)后，出现滑动验证码：这个滑动验证图片

weixin_39517859·2022-11-22 07:10

最全的整理：毫米波雷达在检测、分割、深度估计等多个方向的近期工作及简要介绍

Nacayu的文章-知乎]，总结概括而言，其本质上都是对视觉任务的一种提升和辅助，主要的工作在于如何较好地在FOV视角中融合两种模态，其中不乏有concate\add\product两个模态的特征，或者使用radar

naca yu·2022-11-22 04:42

AWR2243 从芯片（slave）的单发射天线进行连续波的测试

1以slave2芯片的TX1天线为例(RadarDevice3)设置主芯片发射slave2发射，RadarDevice={1,0,1,0}2设置主芯片Channel发射天线TX0，TX1，TX2全部置0

无损检测小白白·2022-11-21 13:06

AWR2243 读取文件中的字节，重组为所需的矩阵

原厂程序为：function[radar_data_Rxchain]=read_ADC_bin_TDA2_separateFiles(fileNameCascade,frameIdx,numSamplePerChirp

无损检测小白白·2022-11-21 13:36

AWR2243 主芯片（master）的单发射天线进行连续波的测试

1以主芯片的TX0天线为例(RadarDevice1)设置主芯片发射其余不发射，RadarDevice={1,0,0,0}设置单信号模式cascade_mode_list={0,2,2,2}2配置Channelconfiguration

无损检测小白白·2022-11-21 13:36

Modern Radar for Automotive Applications（用于汽车应用的现代雷达）

目录1引言2汽车雷达系统的工作原理2.1基本雷达功能2.2汽车雷达架构2.2.1发射机2.2.2接收机2.2.3天线和天线阵2.3信号模型2.3.1振幅模型2.3.2噪声模型2.4雷达波形和信号处理2.4.1距离处理2.4.2多普勒处理2.4.3FMCW汽车雷达应用的典型波形参数2.4.4窗口锥度函数2.5检测基础2.5.1相干和非相干积分2.5.2特定PD和PFA的最小信噪比2.5.3恒虚警率检

无损检测小白白·2022-11-21 13:33

3D目标检测

3D目标检测旨在通过多传感器数据如LIDAR、Camera、RADAR等，使得自动驾驶车辆具备检测车辆、行人、障碍物等物体的能力，保障行驶安全，是自动驾驶领域要解决的核心问题之一。

AI松子666·2022-11-20 13:49

【论文笔记】利用CNN识别人类运动的毫米波雷达图像类型并在FPGA上实现加速

：AccelerationofFPGABasedConvolutionalNeuralNetworkforHumanActivityClassificationUsingMillimeter-WaveRadar

weixin_43883815·2022-11-19 21:14

多传感器融合之雷达图像数据集自动生成 - 20220613

文章目录AutomaticRadar-CameraDatasetGenerationforSensor-FusionApplications1.RadarCameraCo-Calibration2.ROSpipeline3

泉伟·2022-11-19 16:28

SNAP实现DInSAR

在SNAP软件中，在Radar菜单下选

有趣的野鸭·2022-11-19 10:08

巨卷时代！如何入门学习自动驾驶中的感知定位融合？

实例分割、全景分割、关键点检测、车道线检测、3D感知、目标跟踪、多模态、多传感器融合等）、自动驾驶定位建图（高精地图、SLAM）、自动驾驶规划控制、领域技术方案（纯视觉方案、视觉+毫米波雷达方案、视觉+Radar

自动驾驶之心·2022-11-15 16:42

CramNet: Camera-Radar Fusion with Ray-Constrained Cross-Attention for Robust 3D Object Detection论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/2210.092671.引言图像和平面雷达在相互垂直的维度上缺失了信息：图像缺乏深度信息而雷达缺乏高度（俯仰角）信息，这使得相机数据与雷达数据的对应属于多对多的关系，仅靠几何条件难以找到准确的匹配。本文提出3种可能的融合方案：以透视图为主：相信图像的深度估计，将图像提升到3D空间，然后寻找最近的雷达点（不考虑高度）；若未知深度，则将像素投影为射

byzy·2022-11-13 14:39

CRF-Net 论文阅读及代码复现

CRF-Net论文阅读及代码复现《ADeepLearning-basedRadarandCameraSensorFusionArchitectureforObjectDetection》【论文地址】https

Tracy_Baker·2022-11-07 21:07

RADARE2+FRIDA=R2FRIDA Best Dynamic Debugging Tool

前言演示例子:SinawbXiaohs参考资料:r2wiki、enovellawiki正文0x1安装首先安装radare2，Windows用户可以在这里下载可执行文件安装然后安装r2frida，自行克隆安装用

x2hhhhhhhhhh1z·2022-11-05 07:50

微软被曝泄露2.4TB客户敏感数据；亚马逊因滥用算法面临集体诉讼；推特否认马斯克将裁员75%的传闻 | 每日大事件...

数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智·改变商业01.微软被曝泄露2.4TB客户敏感数据10月21日消息，据外媒报道，网络安全供应商SOCRadar最近向微软通报了一次重大数据泄露事件，声称超过2.4TB

数据猿·2022-11-01 10:42

手把手带你玩转Nuscenes数据集2——nuScenes lidarseg and panoptic教程

panoptic的sampletoken的统计信息⭐⭐⭐渲染lidarseg标签⭐⭐⭐渲染panoptic标签⭐⭐⭐在图像中渲染lidarseg和panoptic标签⭐⭐⭐渲染sample(例如lidar、radarandall

秃头小苏·2022-10-28 07:25

rcs仿真matlab,雷达截面积（Radar Cross Section，RCS）（MATLAB部分仿真+Code）

一、RCS定义任何具有确定极化的电磁波照射到目标上时，都会产生各个方向上的折射或散射。其中散射波分为两部分：一是由与接收天线具有相同极化的散射波组成；二是散射波具有不同的变化，接收天线没有响应。这两种极化正交，分别称为主极化(PrinciplePolarization,PP)和垂直极化(OrthogonalPolarization,OP)。与雷达照射天线具有相同极化波的后向散射能量的强度用来定

胖葫芦·2022-10-26 19:49

散射回波仿真Matlab,雷达截面积（Radar Cross Section，RCS）（MATLAB部分仿真 Code）

??一、RCS定义任何具有确定极化的电磁波照射到目标上时，都会产生各个方向上的折射或散射。其中散射波分为两部分：一是由与接收天线具有相同极化的散射波组成；二是散射波具有不同的变化，接收天线没有响应。这两种极化正交，分别称为主极化(PrinciplePolarization,PP)和垂直极化(OrthogonalPolarization,OP)。与雷达照射天线具有相同极化波的后向散射能量的强度用来定

美洲狮梅西·2022-10-26 19:49

rcs仿真matlab,【matlab】雷达截面积（Radar Cross Section，RCS）（MATLAB部分仿真+Code）...

一、RCS定义任何具有确定极化的电磁波照射到目标上时，都会产生各个方向上的折射或散射。其中散射波分为两部分：一是由与接收天线具有相同极化的散射波组成；二是散射波具有不同的变化，接收天线没有响应。这两种极化正交，分别称为主极化(PrinciplePolarization,PP)和垂直极化(OrthogonalPolarization,OP)。与雷达照射天线具有相同极化波的后向散射能量的强度用来定

马丁的药丸·2022-10-26 19:49

Matlab实现绘制雷达图(蜘蛛图)

目录绘制效果教程部分基础绘制改变样式添加修改标签添加图例R轴位置及其范围修改轴属性修改标签属性修改圆形背景修饰多边形工具函数完整代码绘制效果教程部分基础绘制数据为数值矩阵即可：X=randi([2,8],[4,7])+rand([4,7]);RC=radarChart

·2022-10-23 21:54

价值92亿元宇宙日活仅38人/ Apple Watch自己热炸了/ 马斯克称将亲自殖民火星... 今日更多新鲜事在此...

价值92亿的元宇宙，一天仅38个活跃用户据DappRadar数据，基于以太坊的元宇宙平台Decentraland在24小时内仅有38个活跃用户，其竞争对手Sandbox一天则有522个活跃用户。

QbitAl·2022-10-12 07:14

【雷达图】R语言绘制雷达图（ggradar），NBA季后赛数据为例

ggradar介绍我们将用ggradar这个包来绘制

Dream of Grass·2022-09-30 20:53

【无标题】vue中执行对template中标签的dom操作，改变标签的style样式（如颜色，字体大小，位置等）

1.需求是在下面input框中输入值，从而改变图片中雷达感应器的位置.这里是template的标签需要移动的标签需要设置ref属性//雷达位置方法radarIput(){//if(Number(this.positionParameters.pos_x

SAN822·2022-09-30 06:01

3D目标检测方案总结

总结了我前段时间的工作，主要内容如下：FOV和BEV的常用方案，对两种视角在视觉检测技术与原理上进行对比，并总结两者的优缺点；两视角下的融合方案进行了总结：尤其是在当前学术界较为“冷门”的毫米波雷达(Radar

naca yu·2022-09-26 19:59

最完整的毫米波雷达ROS开源包解析及二次开发（三）

文章目录滤波源码数据结构滤波的ROS类方法接口设计底层基本类接口设计ars_40x_can.cppradar_cfg.cpp&radar_cfg.hppradar_cfg.hppradar_cfg.cpp

naca yu·2022-09-26 19:28

毫米波雷达在检测、分割、深度估计等多个方向的近期工作及简要介绍