一、目标检测的几个分类无人驾驶中的检测： 图片/点云 ——>2D/3D bounding box基于图片的检测算法： general ideatwo-step:RCNN SPPnet Fast-RCNN Faster-RCNNone-step:YOLO SSD YOLO-v2 YOLO-v3 Tensorflow实战Faster-RCNN基于激光雷达点云的检测算法： 激光雷达点云简介 Pix
3D目标检测是根据物体的形
原创
2023-06-17 13:00:58
868阅读
1 背 景1.1 3D目标检测3D目标检测是通过输入传感器数据，预测3D目标的属性信息的任务。如何表示3D目标的属性信息是关键，因为后续的预测和规划需要这些信息。在大部分情况下，3D目标被定义为一个立方体，(x,y,z)是立方体的中心坐标，l,w,h是长宽高信息，delta是航向角，比如立方体在地平面的偏航角，class是3D目标的类别。vx、vy描述3D目标在地面上沿x轴和y轴方向的速度。在工业
3D物体检测是自动驾驶的一项重要技术，KITTI提供了一种用于训练和评估不同的3D对象检测器的性能的标准化数据集。在这里，我们使用来自KITTI的数据来总结和突出3D对象检测方案中的优劣，这些方案通常可以分为使用LIDAR和使用LIDAR + Image（RGB）。
原创
2021-07-16 17:43:19
727阅读
自动驾驶系统进阶与项目实战（十）基于PointPillars的点云三维目标检测和TensorRT实战（1）自动驾驶系统进阶与项目实战（十）基于PointPillars的点云三维目标检测和TensorRT实战（1）发表于CVPR2019的PointPillars是目前比较受业内认可的激光雷达三维检测算法，其推理速度和性能俱佳，百度Apollo和Autoware两个开源自动驾驶项目的感知系统均包含了基
目前关于自动驾驶数据集你想知道的，应该都在这里了，这是「整数智能」自动驾驶数据集八大系列分享之系列一： 目录「八大系列概览」01 「Waymo数据集」02「PandaSet」03「nuScenes」04「Lyft Level 5」05「H3D - HRI-US」06「Boxy vehicle detection数据集」07「BLVD」08「SODA10M 数据集」09「D²-City数据
文章目录1. 简介2. 不同的预测方式3. 基于车道序列的预测4. 障碍物状态5. 预测目标车道6. 递归神经网络7. 递归神经网络在目标车道预测的应用8. 轨迹生成 1. 简介无人车是在许多物体间穿梭行驶，其中许多物体本身就是一直在移动的，比如像其他汽车、自行车、行人。无人车需要预测这些物体的行为，这样才能确保做出最佳决策。在环境中为所有其他的物体做出预测，这些共同形成了在一段时间内的预测路径
作者丨Z审稿丨邓富城编辑丨极市平台导读 本文基于现有的自动驾驶中利用3D点云数据进行目标检测的文献,从数据特征提取和目标检测模型等方面对不同技术进行比较。参考论文：Point-Cloud based 3D Object Detection and Classification Methods for Self-Driving Applications: A Survey and Taxo
转载
2022-10-06 13:27:45
260阅读
标题：IDA-3D: Instance-Depth-Aware 3D Object Detection from Stereo Vision for Autonomous Driving作者：Wanli Peng∗ Hao Pan∗ He Liu Yi Sun†Dalian机构：University of Technology, China编译 : 万应才审核：wyc摘要大家好，今天为大家带来的文
转载
2022-10-09 11:12:39
121阅读
3D目标检测跟踪 | 基于kitti+waymo数据集的自动驾驶场景的3D目标检测+跟踪渲染可视化
自动驾驶汽车（AV）的承诺是，其将比人为控制的车辆安全得多，并大幅减少事故的发生。它需要众多技术的支持，才能在没有驾驶员驾驶的情况下运行，这些技术包括摄像头、激光雷达、雷达、超声波、车辆对一切（V2X）和全球定位系统（GPS）等。自动驾驶汽车的最终目标是提供一辆无需人为干预的，可以在所有道路类型、所有环境（城市、乡村）和所有天气条件中行驶的全自动汽车——但实现这一目标还需要一些时间。在此之前，先进
主要工作为了弥合2D图像和3D空间之间的差距，在平面扫描体中建立立体对应关系，然后将其转换为3DGV（3D geometric volume），以便能够对3D几何体和语义线索进行编码，并能在世界坐标系中进行目标检测。设计了一条端到端的pipeline，用于提取像素级特征以进行立体匹配，并提取高级特征以进行对象识别。所提出的网络联合估计场景深度和目标检测，实现了许多实际应用。3DGV：3DGV定义在
Pseudo-LiDAR 简介来自康奈尔大学的"Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving". 主要探讨了为什么Image-based 3D Perception与LiDAR-based 3D Perception之间存在
0 安装ffmpegsudo add-apt-repository ppa:kirillshkrogalev/ffmpeg-next sudo apt-get update sudo apt-get install ffmpeg视频抽成图片：ffmpeg -i output-processed.avi -q:v 2 -f image2 frame_%06d.jpg
（注：上述代码中，
-i
本文是根据github上的开源项目：https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet整理而来，在此表示感谢，强烈推荐大家去关注。使用的预训练模型也为此项目中提供的模型，不过此项目已更新为v0.2版，与本文中代码略有不同。本文实现的3D目标检测算法是PointPillars，论文地址为：https://arxiv.org/abs/1812.05784，使用的激光雷达点
作者丨少年依旧如风@知乎编辑丨3D视觉工坊论文：Exploring Simple 3D Multi-Object Tracking for Autonomous Driving论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.10312.pdf一、动机在2D多目标跟踪领域中，tracking-by-detection是常用的跟踪方法，该方法首先在每一帧上得到检测框，然后匹
转载
2022-10-03 11:36:57
543阅读
原标题：手把手教你，排除行车记录仪常见故障问题和解决方法，值得收藏哦行车记录仪现在已经相当普及了，但在使用时难免会遇到一些问题，下面说一些常见故障和解决方法，希望广大车友永远都不要用到。一、 死机、不开机： 死机是指在排除电源问题的情况下，机器不启动的情况或者机器启动工作中不反应了，一直停留在某个状态下！解决办法：(1)先将SD卡或者TF卡取出，按开机键确认是否能开机。(2)如还是不开机，请翻看机
前言 MV3D-Net 融合了视觉图像和激光雷达点云信息；输入数据有三种，分别是点云俯视图、点云前视图和RGB图像。通过特征提取、特征整合和特征融合，最终得到类别标签、3D边界框。这样能减少计算量，又保留了主要的特征信息。MV3D-Net 开源代码：https://github.com/bostondiditeam/MV3DMV3D-Net 论文地址：htt
转载
2022-10-05 14:59:49
257阅读
本文介绍 3D单目目标检测从入门到做自己的Tesla这篇教程是一个新纪元，如果你还没有学完目标检测从入门到精通，不妨可以关注一下我们的专栏，职业输送高科技干货知识，关注这一个专栏你便可以掌握所有AI以及机器人相关的知识。如果你目标检测已经觉得自己牛逼到了极点，那接下来可以来挑战下一个任务，进行单目的3D目标检测。如果你不知道Tesla是什么，进入官网http://tesla.cn了解一下，听说最近
本文提出仅从单目视频以端到端的方式联合训练3D检测和3D跟踪。关键组件是一个时空信息流模块，该模块聚合几何和外观特征，预测当前和过去帧中所有对象的鲁棒相似性分数。此外，还提出了时间一致性损失，该损失限制了三维世界坐标系中对象的时间拓扑，以使轨迹更加平滑。Time 3D在nuScenes 3D跟踪基准上达到21.4%的AMOTA，13.6%的AMOTP，超过所有已发布的竞争对手，运行速度
