C++ 标准库（STL，Standard Template Library）提供了多种容器，每种容器都有其特定的用途和特点。以下是一些常用的 STL 容器
【代码】PCD可视化（C++）
雷达和相机的外参标定（外部参数标定）指的是确定两者之间的旋转和平移关系，使得它们的坐标系可以对齐。
时间戳将绘制在一个图表中，其中x轴表示时间（以秒为单位），y轴表示话题名称。每个话题的时间戳将显示为图表中的一个折线
我们介绍了FruitNeRF，一个统一的新的水果计数框架，利用最先进的视图合成方法直接在3D中计数任何水果类型。我们的框架采
Camera Calibration是ROS提供的一个用于单目或者双目相机标定的包，可以十分方便地使用。使用的标定板是棋盘格(Chessboard
本文提出了一种结合照相机和激光雷达数据的自动驾驶汽车多模态多目标跟踪（MOT）算法。相机帧使用最先进的三维物体探测器进行处理，而经典的聚类技术被用于处理激光雷达的观测结果。所提出的MOT算法包括一个三步进关联过程、一个用于估计每个被检测到的动态障碍的运动的扩展卡尔曼滤波器和一个轨迹管理阶段。EKF运动模型需
PS:可能遇到的问题 CV_* ’was not declared in this scope，opencv4部分命名发生变换，将CV_WINDOW_AUTOSIZE改为动态和复杂环境中也能保持高精度的位姿估计。
在第 50–55 行 (SET_TARGET_PROPERTIES ) 中，我们定义 PUBLIC_HEADER 参数，该参数声明哪些头文件 (.h) 将被视为外部文件（在示例中为 ).这些文件将使用 INSTALL 指令在系统内传播（参见第 65 行），以便其他程序在编译时将它们包含在其源代码中，并链接到库 文件在链接时。这里有一些有趣的事情。在第 20 行，您可以看到一
因此，当试图将一个对象与丢失的几帧前的轨迹关联起来时，IoU可能会失败，因为边界框可能不会由于对象在丢失期间的运动而重叠
【代码】基于SIFT / ORB的Homography estimation。
【代码】基于Sparse Optical Flow 的Homography estimation。
SuperPointDISKALIKEDXFeatLightGlue
自动地头转弯是农业作业中的重要组成部分。最小化时间和行驶距离，最大限度地提高车辆的运行效率是当前关注的问题。本研究试图提出一种基于
DarkLabel 是一个用于多目标跟踪 (MOT) 数据集制作的工具，主要用于标注视频中的目标，并为后续的跟踪算法提供高质量的数据。它的功能和特点
【代码】基于boxmot风格修改的hybrid_sort。
光流是像素在图像序列中的表观运动。为了估计光流，场景中物体的运动必须具有相应的亮度位移。这意味着
仿射变换（Affine Transformation）是数学和计算机图形学中的一种线性变换，它包括了平移、旋转、缩放、剪切等操作
现在，考虑一下我们是否需要查看图像的角落或重要点的时间变化。我的意思是如果我们想随着时间的推移跟踪一些物
稀疏光流法是计算机视觉中的一项基本任务。然而，它依赖于恒定的假设限制了其在高动态范围（HDR）场景中的
RIFE，一种用于视频帧插值（VFI）的实时中间流估计算法。许多最近基于流动的VFI方法首先估计双向光流，然后将它们
DanceTrack提供框和身份注释。它包含100个视频，40个用于训练(注释公共)，25个用于验证(注释公共)，35个用于测试(注释非公共)。Da
野外动态障碍物的多目标跟踪（MOT）是农业机器人实现动态避障的重要前提。农村地区复杂、不可预测的道路环境会对机器人造成严重的振动，影响摄像机的姿势，从而导致物体匹配错误。因此，我们提出了一种改进的方法，即深度感知观测中心简单在线实时跟踪（DA-OCSORT），其中包括两个新模块，即基于惯性测量单元（IMU）的相机运动补偿（I
在本文中，我们提出了一个简单而有效的框架，称为光跟踪，用于在线人体姿态跟踪。现有的方法通常在顺序阶段进行人工检测、姿态估计和跟踪，其中姿态跟踪视为离线二部匹配问题。我们提出的框架被设计为通用的、高效的和真正的在线的方法。为了提高效率，单人姿态跟踪（SPT）和视觉对象跟踪（VOT）被合并为一个统一的在线功能实
当我之前谈到不同的观点时，我的意思是在编写代码之前，我们需要弄清楚如何解释 panning 和 trucking 之间的区别。在这篇文章中，我们
随着速度方向的变化，我们引入了置信度和高度状态作为潜在的弱线索。此外，通过强线索和弱线索，我们的方法Hybrid-SORT在不同的基
虽然这种假设对于非常短的闭塞时间是可以接受的，但对长时间运动的线性估计可能是非常不准确的。在这项工作中，我们证明了
局部规划是移动机器人实现完全自主的关键技术之一，已得到广泛的研究。为了统一、全面的评价移动机器人局部规划方法，本文提出了一种
LoRA，全称Low-Rank Adaptation，是一种高效的模型适应技术，主要用于对大型预训练模型进行微调。
现有的基于三维点的动态点检测和去除方法具有显著的时间开销，使其难以适应激光雷达-惯性测程系统。本文提出了一种
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