在地图上找到 n 个点,将 k 个点等分。
Find n points, equally dividing k points among each other on a map.
我有 'k' 固定相机,我有它们的地理坐标,
当我从雷达接收到物体的地理位置坐标时,我需要使用离物体最近的摄像机对检测到的物体进行 PTZ 跟踪。
当摄像头数量很大时,计算从每个摄像头检测到的所有对象的距离以找到最近的对象的速度很慢。
我需要减少延迟,并且正在考虑引入 'n' 位置适当的点,(将摄像机分组为 n 组)以首先决定开始计算哪组摄像机。
我不知道怎么找到这n个点,'n'的一个好数字是多少?
为相机位置构建 Voronoi diagram。
确定单元格对象属于什么(使用梯形分解或其他方法)- 该单元格的相机最近。
我终于能够使用二维最近邻搜索算法求解。
Voronoi Diagram生成,然后梯形分解好像要竖一座小山去爬。
非常有用的链接:
1. http://bl.ocks.org/llb4ll/8709363 和
2. http://nns.tume-maailm.pri.ee/
我有 'k' 固定相机,我有它们的地理坐标, 当我从雷达接收到物体的地理位置坐标时,我需要使用离物体最近的摄像机对检测到的物体进行 PTZ 跟踪。
当摄像头数量很大时,计算从每个摄像头检测到的所有对象的距离以找到最近的对象的速度很慢。
我需要减少延迟,并且正在考虑引入 'n' 位置适当的点,(将摄像机分组为 n 组)以首先决定开始计算哪组摄像机。
我不知道怎么找到这n个点,'n'的一个好数字是多少?
为相机位置构建 Voronoi diagram。
确定单元格对象属于什么(使用梯形分解或其他方法)- 该单元格的相机最近。
我终于能够使用二维最近邻搜索算法求解。
Voronoi Diagram生成,然后梯形分解好像要竖一座小山去爬。
非常有用的链接: 1. http://bl.ocks.org/llb4ll/8709363 和 2. http://nns.tume-maailm.pri.ee/