Robot Perception IMU数据融合matlab代码及方向跟踪

此代码库实现了一种方法，该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。

GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明：GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者：Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 测试环境：Matlab / Octave 数据集：Flevoland 图像 步骤：1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件（共 9 个通道，但此处仅使用 3 个强度通道）：- /Data/a) 通道 hh-flevoland_1.txt- /Data/b) 通道 hv-flevoland_2.txt- /Data/c) 通道 vv-flevoland_3.txt4. 将射线坐标写入以下文件：- /Data/a) 文件 xc_flevoland.txt- /Data/b) 文件 yc_flevoland.txt5. 在 R² 中运行 /Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R - 读取数据

此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理，以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本，支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。

用户手册 融合方法：镜像、3D 插值、拉伸、水平设置 可应用于任何基于患者的全身模型和乳房模型 乳房位置预先确定，可旋转和缩放乳房模型

该存储库包含扩展曝光融合（EEF）的Octave/Matlab实现，这是一种针对包围曝光序列的改进曝光融合方法。 方法 该方法在以下出版物中进行了描述：* 扩展曝光融合，Charles Hessel，图像处理在线，9，（2019）* HESSEL，Charles，MOREL，Jean-Michel，《扩展曝光融合及其在单图像对比度增强中的应用》。在：2020年IEEE计算机视觉应用冬季会议（WACV）。IEEE，2020年。 代码功能 实现了两种融合方法： 扩展曝光融合 (EEF) 在 eef.m 中实现，使用 runeef.m 运行。 曝光融合 (EF) 在 run_ef.m 中实现，用于比较。 提供了用于配准包围曝光序列的 bash 脚本 image_registration.sh。 代码结构 eef.m：扩展曝光融合算法实现 runeef.m：运行扩展曝光融合的脚本 run_ef.m：运行曝光融合的脚本 image_registration.sh：用于图像配准的 bash 脚本

嗨，我是Wasu，AGH科技大学工程自动化与机器人学士学位毕业生，专注于基于人工智能的可见光和红外范围内视频流数据融合的物体识别。目前研究智能控制系统，主要涉及机器学习、视觉系统和算法加速，以及在多个工程项目中的经验，如基于Tensorflow和Python的视觉AI瞄准机器人系统和基于Raspberry Pi 4、ESP和Arduino的智能家居系统。如果您需要优秀的工程师，请与我联系。

数据挖掘涉及发展、技术及其商业应用。适合入门学者和研究人员参考。

瓦希德·诺鲁兹（Vahid Noroozi），萨拉·巴哈迪尼（Sara Bahaadini），雷铮，谢思宏，邵伟祥，余飞飞， IEEE大数据，arXiv CCA通过多模态生成对抗学习提炼产品标题张建国，邹鹏程，赵立，姚瑶，刘烨，潘秀明，龚宇，余飞飞， NIPS研讨会，arXiv ：甘民意调查具有多视图数据的特征选择：一项调查张R，聂芬芳，李力，魏伟-信息融合，2018 （）多视角学习调查常旭，陶大成，徐旭，arXiv：多视图表示学习研究李应明;杨明;张忠飞，1809年多视图数据分析的学习表示形式：模型和应用丁正明丁汉东赵云富光谱聚类单一检视稳健而高效的多路谱聚类， Anil Damle，Victor Minden，arXiv： ICML 2018，动态网络的快速近似光谱聚类-Lionel Martin，Andreas Loukas，Pierre Vandergheynst，arXiv：通过频谱分析进行有效内核选择李健，刘勇，林海伦，岳银良，王卫平（PDF |详细信息）超

数据融合matlab代码整体嵌套边缘检测由谢志远在圣地亚哥加州大学创建。该算法利用完全卷积神经网络和深度监督网络的深度学习模型执行图像到图像的预测。HED自动学习丰富的层次结构表示，解决了边缘和对象边界检测中的挑战性歧义。技术提高了BSD500数据集（ODS F分数为0.790）和NYU深度数据集（ODS F分数为0.746）的性能，并提高了处理速度（每秒处理0.4秒图像）。详细信息请参见相关引用。如果使用了该系统的代码/模型/数据，请引用他们的论文：@InProceedings{xie15hed, author={\"Xie, Saining and Tu, Zhuowen\"}, Title={Holistically-Nested Edge Detection}, Booktitle={Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision}}。