利用星历数据解算北斗卫星位置网上已经有了比较多关于如何利用播发的广播星历来解算卫星位置的blog，此文章的目的是为了记录一下学习成果的同时回馈一下。（毕竟看过很多blog了，但是从来没写过）,我在文中用到的数据是我处理过的，只保留了北斗的数据，如果直接用rinex格式下的星历文件，同样可以按照相同的步骤进行求解，不过在数据处理方面有所不同。在实现之前首先得下载好广播星历文件并且导入下载的网址就比较多了，比如说武汉IGS数据中心，广播星历和精密星历都能下载。下面是具体实现1.首先对参数初始化代码目前没有做交互，也没有采用循环（这些都比较容易在后期实现）所以在一开始只能选定一个卫星号prn，并且只
目录0、项目介绍1、效果展示2、项目搭建3、项目代码讲解与介绍 Basics.py PoseModule.pyExample.py 人体姿态图编辑4、项目资源5、项目总结0、项目介绍mediapipe中有人体姿态检测的功能，今天我们就将实现最最基础的人体姿态估计项目，它的应用还是有很多的，比如：AI锻炼检测标准、老人跌倒检测等，这些方面其实已经有了很多的参考资料了，当然在我知道的当中用yolo的倒是挺多的。那么今天我们将会通过人物跳舞的视频进行一个姿态的检测。 1、效果展示可以看见GIF图片中人物跳舞视频检测到的人体姿态骨架。（窗口大小的问题，膝盖下的点没有检测到） 2、项目搭建如上图，你
1.介绍Aruco码是由宽黑色边框和确定其标识符(id)的内部二进制矩阵组成的正方形标记。它的黑色边框有助于其在图像中的快速检测，内部二进制编码用于识别标记和提供错误检测和纠正。单个aruco标记就可以提供足够的对应关系，例如有四个明显的角点及内部的二进制编码，所以aruco标记被广泛用来增加从二维世界映射到三维世界时的信息量，便于发现二维世界与三维世界之间的投影关系，从而实现姿态估计、增强现实等应用。2.码的创建首先我们要指定一个字典，这个字典表示的是创建出来的aruco标记具有怎样的尺寸、怎样的编码等我们使用：APlgetPredefinedDictionary()来声明我们使用的字典。些
本模块支持串口采用串口实现数据采集和处理设备型号选择目录设备型号选择六轴姿态测量陀螺仪模块简介产品概述产品特点引脚说明 模块UART与MCU连接应用领域模块与单片机的接线表设计标准库实现HAL库实现单片机选择：STM32F103维特智能六轴加速度电子陀螺仪传感器姿态角度测量模块：JY61P 六轴姿态测量陀螺仪模块简介产品概述该产品是基于MEMS技术的高性能三维运动姿态测量系统。它包含三轴陀螺仪、三轴加速度计。通过集成各种高性能传感器和运用自主研发的姿态动力学核心算法引擎，结合高动态卡尔曼滤波融合算法，为客户提供高精度、高动态、实时补偿的三轴姿态角度，通过对各类数据的灵活选择配置，满足不同的应
文章目录姿态迁移简介方案详解MediapipeMediapipe数据获取多人姿态识别方向探索PoseNetMoveNetOpenPoseOpenMMD总结参考链接姿态迁移简介目前AR，VR，元宇宙都比较火，需要实际场景和虚拟中进行交互的情况，因此研究了通过摄像头获取图像进行识别，本文主要概述了在人体身体姿势识别跟踪方面的一些调研和尝试。通过各个方案，我们可以从RGB视频帧中推断出整个身体的关键特征点，从而根据这些关键特征点去做扩展，比如迁移到unity模型中等。从识别角度来说，我们可以分成两个大方向，一是人体身体关键特征点识别，这里特征点分为2d特征点和3d特征点，部分方案只支持2d特征点；二
开源地址:https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5/tree/yolo-pose导读：前不久看到一则新闻，YOLO之父JosephRedmon离开CV界，原因是受不了道德的谴责，该技术已被用在军事和隐私问题上。最近，YOLO又火了，YOLOv7在速度和精度的平衡上达到了最佳水平。而基于YOLOv5的YOLOPose也在人体姿态估计领域取得了端到端领先的性能。本篇记录复现YOLOPose的过程，与代码解读。目录一、设置1.1克隆仓库，安装依赖库，检查Pytorch和GPU二、推理与训练2.1下载训练好的YOLO和YOLOPose模型2.2
一.引言MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。在谷歌，一系列重要产品，如YouTube、GoogleLens、ARCore、GoogleHome以及Nest，都已深度整合了MediaPipe。MediaPipe大有用武之地，可以做物体检测、自拍分割、头发分割、人脸检测、手部检测、运动追踪，等等。基于此可以实现更高级的功能。二.怎么做最近在学校做项目需要用到mediapipe，但网上没有很好的教程，于是根据官方文档自己尝试理解也有一些收获，在这里记录一下。1.官方文档地址Mediapipe2.实验环境I.win10II.Pycharm202
一.引言MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。在谷歌，一系列重要产品，如YouTube、GoogleLens、ARCore、GoogleHome以及Nest，都已深度整合了MediaPipe。MediaPipe大有用武之地，可以做物体检测、自拍分割、头发分割、人脸检测、手部检测、运动追踪，等等。基于此可以实现更高级的功能。二.怎么做最近在学校做项目需要用到mediapipe，但网上没有很好的教程，于是根据官方文档自己尝试理解也有一些收获，在这里记录一下。1.官方文档地址Mediapipe2.实验环境I.win10II.Pycharm202
文章目录2.IMU原理及姿态融合算法详解一、组合二、原理a)陀螺仪b)加速度计c)磁力计三、旋转的表达a)欧拉角b)旋转矩阵c)四元数d)李群SO(3)\text{SO}(3)SO(3)及李代数so(3)\text{so}(3)so(3)四、传感器的噪声及去除a)陀螺仪b)加速度计c)磁力计五、姿态解算原理a)陀螺仪b)加速度计c)磁力计六、姿态解算算法a)互补滤波b)AHRSc)卡尔曼七、云台的特性及要求2.IMU原理及姿态融合算法详解一、组合IMU全称是惯性导航系统，主要元件有陀螺仪、加速度计和磁力计。其中，陀螺仪可以得到各个轴的加速度，而加速度计能够得到xxx、yyy、zzz方向的加速度
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