信息流雷达(信息流雷达-feeds radar)

抖音玩自媒体 2022年07月15日 03:19 55 抖音玩自媒体

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D3群在三维实空间中的矩阵表示是怎么算的

MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。近年来卷积神经网络已经成功被应用在特征匹配上，提升了立体匹配的精度。在这样的背景下，香港科技大学Yaoyao等人，在2018年提出了一种基于深度学习的端到端深度估计框架——MVSNet。

多视图立体匹配（Multi-viewStereo，MVS）是计算机领域中一个核心问题。重建多视图立体匹配，可以认为是拍摄既定场景的一个逆过程。相机映射下，三维场景变换为二维，而多视图立体匹配重建正好相反，其从这样子。不同视点拍摄图像，恢复出真实的三维场景。

传统的方法使用手工设计的相似性度量指标和正则化方法计算场景的稠密对应关系（比如使用归一化互相关NormalizedCross-Correlation和半全局匹配semi-globalmatching）。这些方法在非朗伯体表面、无弱纹理区域的场景可以达到很好的效果。但是在弱纹理区域，人工设计的相似性指标变得不可信，因此导致重建结果不完整。由MVS数据集的排行榜可知，这些方法具有很高的精度，然而在重建的完整度方法还有很大的空间可以提升。

卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。

与双目立体匹配不同的是，MVS的输入是任意数目的视图，这是深度学习方法需要解决的一个棘手的问题。而且只有很少的工作意识到该问题，比如SurfaceNet事先重建彩色体素立方体，将所有像素的颜色信息和相机参数构成一个3D代价体，所构成的3D代价体即为网络的输入。然而受限于3D代价体巨大的内存消耗，SurfaceNet网络的规模很难增大：SurfaceNet运用了一个启发式的“分而治之”的策略，对于大规模重建场景则需要花费很长的时间。

信息流雷达

隐身飞机是怎么被自己的雷达识别的

隐形飞机靠其特别的外形折射雷达波，或靠机身上的特殊涂层吸收雷达波或者两者兼具。隐形技术也不是万能的，一般来说，对毫米波和厘米波隐身的飞机，可以用米波雷达探测到。譬如说，近10年来，俄罗斯等有关国家一直研究反隐形雷达。美国隐形战斗机主要规避厘米波和分米波防空雷达的探测，波长在10到100毫米左右。美国隐形战斗机在规避厘米波雷达和分米波雷达方面很有效，然而，俄罗斯新研制的数字雷达波长在2米左右，美国隐形战斗机就会现出原形。此外，隐身飞机也不是任意方位隐身，一般都是正面和机腹隐身，如果雷达波从上面照射就能发现。另外，发展无源雷达的被动探测技术可以有效反隐形。对于己方的飞机，由于在隐形模式下，飞行员不能使用无线电通信设备进行联系，因此调度人员只有利用跟踪卫星提供的信息，或是依据隐形飞机最后已知位置和预定路线，标示出飞机的行踪。也就是说，己方隐形飞机的信息流是朝太空发射，到达卫星后通过卫星的渠道返回，这样相对安全；而不是朝地面发射，最后被雷达发现。

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