The RANSAC method is iteratively ap

The RANSAC method is iteratively applied two times to cover both possible motion patterns of an approaching vehicle and the non-moving motorcycle. If the first fit describes the situation of a motorcycle which is standing still or sx and sy is even downscaling, corresponding motion vectors are removed and a second model is computed. In turn, if the first fit contains an upscaling model, no more iteration is done. The following pseudo-code illustrates this procedure

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธี RANSAC จะซ้ำ ๆ ใช้สองครั้งเพื่อให้ครอบคลุมรูปแบบการเคลื่อนไหวได้ทั้งรถใกล้และรถจักรยานยนต์ที่ไม่เคลื่อน ถ้า first fit อธิบายสถานการณ์ของรถจักรยานยนต์ ซึ่งยืนนิ่ง หรือ sx และซี่มีแม้ downscaling เวกเตอร์การเคลื่อนไหวที่สอดคล้องกันจะถูกเอาออก และคำนวณแบบที่สอง ใช้ ถ้า first fit ประกอบด้วยแบบจำลอง upscaling ไม่เกิดซ้ำเพิ่มเติมแล้ว รหัสเทียมต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงขั้นตอนนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธี RANSAC ถูกนำไปใช้ซ้ำสองครั้งเพื่อครอบคลุมทั้งรูปแบบการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ของรถใกล้และรถจักรยานยนต์ไม่เคลื่อนไหว หากเสื้อสายสายแรกจะอธิบายสถานการณ์ของรถจักรยานยนต์ที่ยังคงยืนอยู่หรือ SX และซี่แม้ downscaling สอดคล้อง vectors เคลื่อนไหวจะถูกลบและรูปแบบที่สองคือการคำนวณ ในทางกลับกันถ้าเสื้อสายสายแรกมีรูปแบบการลดอัตราการสุ่มซ้ำไม่มากที่จะทำ หลอกรหัสต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงขั้นตอนนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประยุกต์วิธี ransac ซ้ำ 2 ครั้ง เพื่อให้ครอบคลุมทั้งรูปแบบการเคลื่อนไหวของยานพาหนะที่ใกล้ที่สุดและไม่เคลื่อนย้ายรถจักรยานยนต์ ถ้า จึงตัดสินใจเดินทางไปจึงไม่อธิบายถึงสถานการณ์ของรถจักรยานยนต์ซึ่งยืนนิ่งอยู่ หรือแม้แต่ downscaling และ SX SY เป็นเวกเตอร์เคลื่อนไหวที่สอดคล้องกันจะถูกเอาออก และแบบที่สอง คือ คํานวณ ในทางกลับกัน ถ้าไม่ได้จึงตัดสินใจเดินทางไปจึงมี upscaling รุ่นไม่ซ้ำแล้ว รหัสเทียมต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการนี้