惯性导航学习建议
值得逛的站点 西北工业大学高精度捷联惯导开源算法网站 西工大是国内惯导研究初创者,由于其军事背景,惯导研究国内第一。 武汉大学多源智能导航实验室 武汉大学以测量
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流程框图 StereoRealTime.cc #include<iostream> #include<algorithm> #include<fstream> #include<iomanip> #include<chrono> #include<opencv2/opencv.hpp> #incl
/* * Class —— StereoCamera * 方法: * 初始化双目相机参数 * 创建视频读取到队列容器线程 * 获取队头图像 —— 如果为空自动等待 * 获取队头时间帧 —— 如果为空自动等待 * pop,
#include <iostream> #include <thread> #include <mutex> #include <chrono> #include <queue> #include <opencv2/opencv.hpp> /* * 定义一些输入量 * FramInputPe
模型量化是指将深度学习模型中的浮点参数和操作转换为定点表示,如 FLOAT32 转 换为 INT8 等。量化能够降低内存占用,实现模型压缩和推理加速,但会造成一定程度的 精度损失。 尝试新模型 yolov5s_relu——relu激活函数模型 yolov5s_i8——fp浮点量化成i8八位整形的模型
sudo运行程序 找到不到动态链接库 ldd ./serialTest 可以找到libserial.so.1 sudo ldd ./serialTest
依赖 sudo apt install autoconf autoconf-archive libtool 安装 mkdir build ./autogen.sh --program-perfix=<!安装路径必须是绝对路径!> --enable-bindings-cxx make make ins
音视频基础知识 转载:https://ffmpeg.xianwaizhiyin.net/base-knowledge/base-knowledge.html 色彩空间 RGB YUV 编码
挂载无分区img 查找第一个可用的loop回环设备 losetup -f 关联loop与img文件 sudo losetup loop0 xxx.img 挂载loop设备 mount /dev/loop0 /mnt/somewhere 挂载有分区img
ORB-SLAM可能需要注意的点 输入视频流的连续两帧的时间间隔, 如果 小于 SLAM算法计算的时间(也就是说,如果计算所花费的时间要多于现实的时间) 那么该SLAM将毫无意义。 将不能实现任何控制, 因为位置计算将有延迟。 视频帧率最好控制在10-15帧