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雷达数据:用于自动驾驶雷达多模态数据

其中一个主要原因是当前数据仅采用一种类型4D雷达,因此难以相同场景中比较不同类型4D雷达。因此,本文首次引入一个新颖大规模多模态数据,其中同时捕获了两种类型4D雷达。...为了验证不同类型4D雷达目标检测和目标跟踪任务中性能,并满足研究人员对4D雷达数据需求,我们提出了一个包含两种类型4D雷达点云数据。...我们数据基于天气条件和时段被分类为八个类别 数据大约有三分之二是正常天气条件下收集,约有三分之一是雨天和多云天气下收集。我们雨天收集了577帧数据,占总数据约5.5%。...鸟瞰图中,使用LiDAR点云CasA-V模型检测准确率分别达到了59.12%(汽车)、49.35%(行人)和50.03%(骑自行车),这表明该数据集中LiDAR点云能够很好地表示对象信息。...鸟瞰图中,使用图像和LiDARVFF模型“汽车”类别中检测结果比仅使用LiDARCasA-V模型高出25.16%,这表明摄像机可以提供丰富信息,并在与点云空间信息融合后表现良好。

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【SLAM数据】开源 | 一种新激光雷达数据,传感器和环境种类最多!

此外,近年来出现了新扫描方式和新型传感器技术。公共数据可以对算法进行基准测试,并为前沿技术设定了标准。然而,现有的数据并不能代表技术前景,只有少量激光雷达可用。...这从本质上限制了通用算法不断发展环境中发展和比较。本文提出了一种新型多模态激光雷达数据,其中传感器展示了不同扫描方式(旋转和固态)、传感技术和激光雷达摄像机。...数据包含来自旋转激光雷达和固态激光雷达点云数据。此外,它还提供来自高分辨率旋转激光雷达距离图像,来自激光雷达相机RGB和深度图像,以及来自内置IMU惯性数据。...据我们所知,这是具有最多种传感器和环境激光雷达数据,其中可以获得真值数据。...该数据可广泛应用于多个研究领域,如三维激光雷达同步定位和测绘(SLAM)、多模态激光雷达性能比较、外观识别和环路闭合检测。

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数据科学】数据科学中隐藏数据智慧

数据时代,学术界和业界大量研究都是关于如何以一种可扩展和高效率方式来对数据进行储存,交换和计算(通过统计方法和算法)。...这些问题刚开始时是按照一定顺序排列,但是不断重复数据分析过程中,这个顺序完全可以被打 乱。 这些问题也许无法详尽彻底解释“数据智慧”,但是它们体现了“数据智慧”一些特点。 ?...什么时间段?谁收集?用什么设备收集?中途操作人员和设备被更换过吗? 总之,试着想象自己亲身在数据收集现场。 3.数据含义 数据某个数值代表了什么含义?它测量了什么?它是否测量要测量?...6.可比性 各数据单元是否是可比,或经过标准化处理而可视为可交换?苹果和橘子是否被组合在一起了?数据单元是否相互独立?两列数据是不是同一个变量副本?...7.可视化 观 察数据(或其子集),制作一维或二维图表,并检验这些数据统计量。询问数据范围是什么?数据正常吗?是否有缺失值?

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Pytorch中构建流数据

处理监督机器学习任务时,最重要东西是数据——而且是大量数据。当面对少量数据时,特别是需要深度神经网络任务时,该怎么办?...如何创建一个快速高效数据管道来生成更多数据,从而在不花费数百美元昂贵云GPU单元上情况下进行深度神经网络训练? 这是我们MAFAT雷达分类竞赛中遇到一些问题。...我队友hezi hershkovitz为生成更多训练数据而进行增强,以及我们首次尝试使用数据加载器飞行中生成这些数据。...数据格式概述 制作我们数据之前,先再次介绍一下数据,MAFAT数据由多普勒雷达信号固定长度段组成,表示为128x32 I / Q矩阵;但是,在数据集中,有许多段属于同一磁道,即,雷达信号持续时间较长...最后一点对于确保每个批数据分布合理是至关重要。 生成流数据正是IterableDataset类工作。

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基于雷达数据风场反演

本文记录利用python根据国内S波段雷达径向速度数据反演风场。...编程语言:python 库:pyart,matplotlib,SingleDop 其中pyart用于处理S波段雷达数据(ARM-DOE提供pyart本身不支持国内S波段雷达数据,可下载更新后pyart...),SingleDop用于风场反演(NASA开源根据观测或模拟多普勒雷达数据反演风场库),matplotlib进行图形绘制。...SingleDop支持PyART输出对象,进行风场反演是非常方便。处理PyART不支持雷达数据时只需要转换为PyART对象即可。详细参数介绍可以查看SingleDop函数帮助或者阅读源码。...不贴代码了,本文代码见基于雷达数据反演风场。 关于参数调整提供notebook脚本中给了一个示例,其余参数调整可调整试试。

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「论文解读」特征空间增强数据

特征空间增强数据 论文标题:DATASET AUGMENTATION IN FEATURE SPACE 发表会议:ICLR workshop 2017 组织机构:University of Guelph...我们知道,对原始数据进行数据增强,很多时候就根本不是真实可能存在样本了,比如我们NLP中常用对文本进行单词随机删除,这样得到样本,虽然也能够提高对模型学习鲁棒性,但这种样本实际上很难真实样本空间存在...这里我们暂且不讨论这个说法背后原理,先不妨承认其事实,这样的话就启示我们,特征空间进行数据增强,我们有更大探索空间。...)作为样本,来进行上述操作,得到新样本: 作者还借用一个手写字母识别的数据进行了可视化,进一步揭示interpolation和extrapolation区别: 作者没有具体说可视化方法,猜测是通过...实验1:一个阿拉伯数字语音识别任务 实验1 实验2:另一个序列数据 注:interpolation和extrapolation都是同类别间进行

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数据】Cityscapes-流行语义分割数据

本文介绍用于智能驾驶场景语义分割数据Cityscapes。 1....Cityscapes数据简介 几个月时间里, 50 个城市春季、夏季和秋季,主要是德国,但也邻近国家/地区,从移动车辆中获取了数十万帧。它们不是故意在恶劣天气条件下记录。...标注信息是 30 帧视频片段第 20 帧上完成,提供完整视频片段以提供上下文信息。...两行命令下载Cityscapes数据 为了使用 City Scapes 数据,您需要在他们网站 (https://www.cityscapes-dataset.com/) 上创建一个帐户,然后登录才能下载数据...这使得很难直接在您服务器上下载数据,本文提供一种脚本方式下载数据,脚本。 第一个命令中,输入您用户名和密码。这将使用您凭据登录并保留关联 cookie。

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TJ4DRadSet:自动驾驶4D成像雷达数据

数据各种驾驶场景中收集,总共有7757个同步帧,分为44个连续序列,这些序列用3D边界框和轨迹ID进行了很好标注,并为数据提供了一个基于4D雷达3D目标检测基线,以证明深度学习方法对4D雷达点云有效性...与相机和激光雷达相比,很少有自动驾驶数据包含4D雷达,这限制了深度学习4D雷达点云中研究和应用,为了填补这一空白,我们提出了一个名为TJ4DRadSet自动驾驶4D成像雷达数据。...它还包括恶劣照明条件,如强光和黑暗。该数据适合开发基于4D雷达3D感知算法,以促进其高级自主驾驶中应用。...为基于TJ4DRadSet数据实现了4D雷达三维目标检测提供了基线,结果表明,4D成像雷达高水平自主驾驶方面具有广阔应用前景。...结果清楚地表明,4D雷达具有三维感知潜力。BEV视图中0.25 IoU阈值下,所有类别的平均精度都超过30%。虽然基线算法可以取得一些结果,但4D雷达与激光雷达之间仍有很大差距。

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Steganographer:能帮助图片中隐藏数据Python隐写工具

Steganographer Steganographer是一款功能强大隐写工具,该工具基于Python编程语言开发,能够帮助广大研究人员一张图片中实现数据或文件隐写。...这个Python模块可以将文件隐藏在一张图片之中(当前版本仅支持PNG文件),并将包含了隐写数据文件导出至磁盘中存储。可隐写最大文件大小取决于图片尺寸。...因此,Steganographer将从要隐藏文件中提取2位数据,用这2位数据替换一个像素最后2位数据,然后再去操作下一个像素。...我们可以一个像素中保存3个2位长度数据,也就是每个像素存储和6位数据。...而Steganographer将不断重复这种操作,直到我们所有数据隐藏在图像之中。

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