LiveVideoStackCon2022音视频技术大会上海站邀请到了美摄科技的侯康老师，为我们分享美摄汽车图像及视频处理方案，将介绍图像画质增强、智能视频剪辑和虚拟场景娱乐等内容。...今天，我将和大家分享美摄汽车图像及视频处理方案里的算法、系统架构和技术等。 1、美摄发展 首先，介绍美摄和将要分享的技术的背景。...然后是AI的SDK，主要包括基础的检测、点位、表情识别功能等。最后是AR渲染的SDK，基于此SDK得到了云端/PC端视频处理方案、汽车及智能硬件方案和开发及设计服务。...第一个模块是图像画质增强。我们做的是中间的处理，即智能化的画质提升。我们将传统图像处理和AI能力结合，实现车辆摄像头畸变校正、多摄拼接，画面色彩校正和画质提升等。...拼接算法首先进行摄像头的校正、标记，然后在空间中对摄像头进行先验排序，找到画面在空间中的位置并将其拼接起来。
，喜提最安全汽车称号，甚至Model S和Model X也获得最安全车型的亚军和季军。...与正面撞击不同，汽车侧面几乎没有足够的空间用来安排防撞区，那么在高额的撞击力下，双方车辆反应如何？且看动图： ?...通俗来讲，就是指汽车的转向阻力，当车内重量大的零件接近车辆重心时，车身稳定性就要优良一些。...“打脸” 马斯克曾经立下“让Model 3成为有史以来最安全汽车”的目标，这个愿望似乎实现了。...“五颗星是一辆汽车所能达到的最高安全等级。因此，同属五星评级的汽车中，没有所谓美国国家公路交通安全管理局“最安全”的排名，”该机构表示。 ? — 完 —
二维动画制作实验报告 一．实验目的 1.掌握动画的概念。 2.熟练Flash的界面。 3.掌握Flash界面中各组成元素和功能。...二．实验工具 Flash 三．实验要求 制作车轮转动的汽车沿着路径走。 四．实验内容 1.搜索相关的素材，一个小汽车，将汽车的车轮和车身单独裁剪出来。 2.首先，新建一个600×400的画布。...然后删除场景里的车轮和车身，将库中的“车”元件拖入舞台。 4.对“车”图层新建一个引导层，在该引导层绘制路线。...在75帧对“车”图层新建关键帧，对“引导层”新建帧，将“车”图层的第一帧与75帧的汽车拖动位置，使车元件的中心点与引导层路线的开头和结尾对齐并适当的旋转车辆角度。...5.在“车”图层建立补间动画，在补间的属性界面选中“调整到路径”，测试运行。 五．实验总结 这次实验我通过Flash制作了一个简单的二维动画。
【导读】自动驾驶在技术上的进步很大程度上依赖各种传感设备，而各种图像传感器更是汽车能够看清周围世界的眼睛，这一领域也逐渐成为各大芯片公司竞争的焦点，我们来一览这篇文章。...但是直到2014年收购镁光图像公司才让该公司成为汽车视觉系统的领头羊：安森美目前占据了将近70%的高级驾驶辅助系统（ADAS）前摄像头市场，以及超过50%的汽车图像传感器市场[1]。...可想而知这给关乎生命安全汽车视觉系统的目标检测与识别带来了多大的挑战。图一展示了汽车后视摄像头有是否使用HDR技术生成的图像之间的差距。 ?...图1：该图展现了添加了HDR后，汽车后视摄像头图像质量的差别。（来源：镁光图像公司，现从属于安森美公司）。...前面的例子是五年前的，使用镁光1.2 MP ARO132AT CMOS 图像传感器传递HDR，不过并没有用LFM。 虽然人类肉眼不可见，应用于汽车尾灯和交通信号灯的LED存在“脉搏”，或者说闪烁现象。
实现： 可以参考官方文档： https://avatars.dicebear.com/docs/http-api 具体api案例： https://avatar...
日本九州大学的一个团队开发了一种欺骗图像识别技术的新方法。对许多研究人员来说，一般的方法是给图像添加一些功能，这些图像会错误地触发神经网络，并让它识别出它所看到的完全不同的东西。...换句话说，怎样才能让人工智能看到汽车的图像，并把它归类为狗呢? 令人惊讶的答案是:一个像素的敌对干扰就能做到这种欺骗手段，而且这种攻击是你不可能用肉眼察觉到的。...研究人员最后得出了一个惊人的结论:单像素的攻击对近四分之三的标准训练图像起了作用。...最好的结果是训练组里的一只狗的图像，研究人员成功地将深度神经网络分类为所有9个“目标”类——飞机、汽车、鸟、猫、鹿、青蛙、马、船和卡车。 ? 训练集的图像，通过改变一个像素将图片错误地分类。...图片出自:arXiv 盯着测试图像，你会注意到单像素攻击是针对仅有1024像素的图像进行的。1024像素的图像非常小，这意味着更大的图像需要数百个像素的调整。
比如识别图像，是否是一辆汽车，可能就需要判断太多像素。 这时候就需要神经网络。 神经网络是模拟人类大脑的神经网络，由神经元，输入树突，输出树突构成。 由此设计神经网络模型： ?...3 是中间单元，它们负责将数据进行处理，然后呈递到下一层。 最后是输出单元，它负责计算ℎ ? (?)。...前向传播算法( FORWARD PROPAGATION ) 从左到右的算法 单层神经元（无中间层）的计算可用来表示逻辑运算 反向传播算法 小结一下使用神经网络时的步骤： 网络结构：第一件要做的事是选择网络结构...如果隐藏层数大于 1，确保每个隐藏层的单元个数相同，通常情况下隐藏层单元的个数 越多越好。 我们真正要决定的是隐藏层的层数和每个中间层的单元数。
研究人员通过算法对谷歌街景图像中各社区的汽车类型和位置数据进行分析，在此基础上可为人口统计提供重大参考，其中包括可以预测社区人员的政治倾向。...算法经过训练，或者更准确地说，算法进行自我训练，以识别谷歌街景中来自200个美国城市的5000多万份图像中，自1990年以来生产的每辆汽车的样式、型号和年份。...然后将有关汽车类型和位置的数据与当前最全面的人口数据库、美国社区调查和总统选举投票数据进行比较，以预测种族、教育、收入和选民偏好等人口因素。...该团队首先必须手动构建自1990年以来所有汽车的图像数据库（包括年份、品牌、型号、装饰包装），然后教计算机识别汽车之间的细微差别，尤其是从模糊、奇怪的角度。...该算法运行速度很快，仅用了两周的时间，就按照品牌、型号和年份，将5000万张图像中的汽车分类为2657个类别。
无人驾驶汽车是计算机视觉的一个重要领域，具有众多应用程序，并且具有巨大的获利潜力。 与所有计算机视觉算法一样，自动驾驶汽车需要训练有素的图像数据。...通常很难获得大量的高质量图像或找到信誉良好的图像注释服务。手动注释成千上万张图像更加困难，有时效率低下。 在哪里可以找到免费图像和视频数据集以进行自动驾驶汽车开发？...以下是10个开放图像和视频数据集的列表，这些数据集非常适合在自动驾驶汽车研究和开发中使用。下面的数据集包含超过250,000张图像和静止视频帧，其中一些已经被注释。 1....BIT车辆数据集 –来自北京智能信息技术实验室的数据集包含9,850幅车辆图像。这些图像按车辆类型分为以下六类：公共汽车，小型客车，小型货车，轿车，SUV和卡车。...斯坦福汽车数据集 –来自斯坦福大学AI实验室的数据集包含196种不同类型汽车的16,185张图像。
比如，椅子腿上的各种轮子；汽车的车轮，灯和车窗；动物的耳朵、角；摩托车的后视镜，车轮胎上的纹理；高跟鞋，人类衣服... 街道两旁的独特建筑，不同的车辆呼啸而过，还有不同的人群穿梭而过......比如，可以将渲染后的汽车变成一辆烧毁的汽车或出租车 将一个普通的房子改造成砖房、着火的房子，甚至是鬼屋。 或者将老虎纹、熊猫纹、还有《辛普森一家》的特色应用在任何动物身上......在训练过程中，一个可微分光栅化器被用来高效渲染所产生的纹理网格，并渲染成二维的高分辨率图像。整个过程是可分的，允许通过传播二维判别器的梯度，从图像中进行对抗性训练。...如图，在每一行中展示了由相同的几何隐藏代码生成的形状，同时更改了纹理代码。 在每一列中展示了由相同的纹理隐藏代码生成的形状，同时更改了几何代码。...另外，研究人员在每一行中相同的纹理隐藏代码生成的形状，从左到右插入几何隐藏代码。 并由相同的几何隐藏代码生成的形状，同时从上到下插入纹理代码。结果显示，每个插值对生成模型都是有意义的。
作为主题演讲的重点，Tim Sweeney认为UE 4不只用于开发高质量游戏内容，而是拥有更多的在商业中的应用，包括汽车、航空航天、动画制作、教育、房地产等。...在汽车领域，Unreal Engine吸引了包括宝马、迈凯伦和洛克希德-马丁、通用在内的许多大牌合作方，在设计实体汽车之前设计了人机交互和图像增强系统，达到的效果与真实的效果一样。...在电脑上对车体进行一个定制化的操作，然后再决定车内的颜色以及设计，通过一系列的流程以及虚幻引擎，能够让汽车从设计到商业化顺利进行。...在动画制作领域，《星球大战》制作的特效也使用了Unreal引擎。UE4中的Matinee动画工具，让游戏的过场动画制作变得更加易上手。
清华姚班校友、斯坦福大学助理教授吴佳俊，带领团队研发了一项能把纸上的说明书转化为3D动画的技术，目前该论文已入选2022年计算机视觉顶会ECCV。...3D动画说明书 尽管乐高的说明书都是由专业设计师编写的，但对于想象力差的人，不得不说，还是3D动画更香。 这一步转化看上去容易，其实背后隐藏着两个技术上的难题。...第一个难题是如何将纸上的2D图像投影成3D动画。 研究团队要做的，是将任务分解为一系列可以顺利、高效执行的短步骤，通过建立一个模型，将说明书上的图像转换为机器可解释的算法，以简化机器学习的任务。...status/1552118469214314496 [3]https://arxiv.org/abs/2207.12572 [4]https://jiajunwu.com/ — 完 — 「人工智能」、「智能汽车...欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。
渲染输出：最后，使用C4D软件需要将模型、动画和场景等元素输出为视频或静态图像。在输出时，需要注意选择合适的渲染引擎和输出格式，并进行必要的后期处理。...C4D软件的举例说明下面是一个基于C4D软件进行三维建模和动画制作的实际案例：某广告公司正在制作一份汽车广告，需要制作一个漂亮的汽车场景。该公司选择使用C4D软件进行三维建模和动画制作。...建模过程：首先，根据实际需求，选择合适的汽车场景建模工具和材质，并注意细节处理。在建模过程中，使用了C4D自带的材质库，并通过调整纹理等参数，使汽车场景更加真实逼真。...动画制作：利用C4D软件提供的动画曲线和关键帧功能，制作了一个汽车行驶的动画。通过仔细的调整和编辑，使动画流畅、生动，并且显得非常逼真。...渲染输出：最后，将汽车场景输出为视频格式。在输出时，选择了C4D自带的物理渲染引擎，并进行了必要的后期处理。最终得到了呈现效果极佳的汽车广告。
▌Quadro GV100卡显 ---- 英伟达新推出的这款QuadroGV100GPU，使用RTX技术进行实时光线追踪，这将为动画产业提供一种更有效的3D图形和场景制作方法。...再展开一步，媒体和娱乐行业的从业者开心了，因为他们能更快地创建出逼真的动画效果;这无疑是玩家和观众的福音，因为能带来更多更好的视觉盛宴。...医生可以仍然用原有的超声、CT等设备，然后将图像输入超级计算机，推理出更清晰的图像。只要把2D的黑白图像数据传入Clara电脑，再配合人工智能软件的处理，医疗影像就能够给出更多信息。...原来的黑白图像上能实时渲染出颜色、分层、分区域等，甚至渲染成彩色的、3D立体图片！ ?...第二台服务器搭载了 NVIDIA DRIVE Pegasus AI 汽车计算平台，可运行完整的自动驾驶汽车软件栈，并能够处理来自路面行驶汽车上的传感器的模拟数据。 ?
挡风玻璃上的全息图像 来自美国专利10,866,414 B2「带全息头显的系统」的插图 根据美国专利10,866,414 B2「带全息抬头显示器的系统」，苹果汽车可能会在挡风玻璃上显示全息图像。...在该专利中，苹果的设计者描述了一种系统，它可以将全息图像射到挡风玻璃或其他车窗上，然后反射给驾驶员和乘客。...这些图像可能包括有关车辆的信息--包括「速度、方向和位置」--或者有关车内发生的信息，比如收音机里播放的是什么歌曲。...隐藏式触摸控制 美国专利10,656,777 B1「隐蔽式用户界面」的插图 根据美国专利10,656,777 B1「隐藏式用户接口」，触摸屏或其他控制装置可以隐藏在座椅、门和其他表面。...一个输入设备将「隐藏在一个表面后面」，当被触摸时，会发光。
图 2：一个基本的自动驾驶汽车 DNN 以相机、光检测和测距传感器（激光雷达）、红外传感器为输入，然后输出转向角度、刹车决策和加减速决策。这里给出的 DNN 本质上是对 ?...图 3：（上图）一个简化的 CNN 架构，其中输入图像的左上部分是一个卷积核。然后同样的过滤器（带有相同权重的边）会在整个输入空间上移动，然后计算边的权重和互连的神经元的输出之间的点积。...（下图）一个简化的 RNN 架构，它的隐藏层中存在循环。右边展开的版本展示了这种循环可以如何让该 RNN 在处理了一个输入序列（即图像）之后，根据这些图像预测出要转向的角度。 ?...算法 1：用于结合图像转换的贪婪搜索，以增加神经元覆盖率 ? 表 3：（左图）用于评估 DeepTest 的 DNN 的细节。（右图）这个 DNN 的输出是调整自动驾驶汽车向前行驶的转向角度。...Udacity 自动驾驶汽车的最大转向角度为 +/- 25 度。 ? 图 7：由 DeepTest 使用合成图像检测到的错误行为的示例图。原始图像中的箭头用蓝色表示，而合成图像中的箭头是红色的。
比如汽车通常出现在道路上、船通常在水面、飞机通常在天上等。忽略了这些直接做判断，有时候就会造成歧义。比如下图中，在水面上的船由于其外观，就被FCN算法判断成汽车了。 ?...从左到右分别为：图像、真值、FCN结果和PSPNet结果。 除此之外，由于金字塔结构并行考虑了多个感受野下的目标特征，从而对于尺寸较大或尺寸过小的目标有更好的识别效果。 ?...从左到右分别为：图像、真值、FCN结果和PSPNet结果。 可见，同时考虑不同感受野下的上下文信息是十分必要的。下面我们就一起来具体看一下金字塔池化模型。...2 金字塔池化模型 尽管ResNet的感受野在理论上已经可以达到大于输入图像尺寸，但是Zhou等人也证明了CNN的经验感受野实际上比理论值小很多。因此，需要一个更有效的全局先验的描述方式。...最终得到的特征尺寸是原始图像的1/8。最后在通过卷积将池化得到的所有上下文信息整合，生成最终的分割结果。 此外，文中还应用了两个损失函数，分别用于约束主干分割网络和校正网络。
当xk从输入层传输到隐藏层上的加权vkj，然后通过sigmoid这样的激活算法，我们可以从隐藏层中检索相应的值hj。同样，我们可以使用类似的操作，使用hj值从输出层派生yi节点值。...在图像分类领域，CNN模型在2012年以ImageNet的形式取得了重大突破。在ImageNet中，使用大量的数据收集对图像分类进行测试，然后将其分类为1000种类型。...图像中的模型从左到右是完全连接的、正常的、前馈的、完全连接的前馈，CNN建模神经网络。我们可以看到，CNN神经网络的隐层节点的连接权值参数可以共享。 ? pooling是另一个操作。...下面的可视化汽车示例是CNN在图像分类领域的应用的一个很好的例子。在将汽车的原始图像输入到CNN模型后，我们可以通过卷积和ReLU激活层传递一些简单粗糙的特征，如边缘和点。...我们可以直观地看到，它们越接近最上面输出层的输出图像，它们就越接近汽车的轮廓。这个过程最终将检索一个隐藏层表示，并将其连接到分类层，然后它将接收图像的分类，如图像中显示的汽车、卡车、飞机、轮船和马。
小样本无监督图像的转换（913⬆） 来自摘要：从人类从少量实例中提取新对象的本质并从中归纳出结论的能力中获得灵感，我们寻求一些在测试时对指定的、第一次出现的目标类起作用的镜头、无监督的图像到图像转换算法...网址：https://github.com/NVlabs/FUNIT 生成定制动漫女孩（521⬆️️） 作者提出了一种能够绘制动画人物的人工神经网络。 ?...这使汽车无法把死动物带进屋里。他把摄像头连接到猫门上，然后应用机器学习来检查猫嘴里是否有东西。...然后，用一个可以学习的神经描述符来扩充每个点。神经描述符对局部几何和外观进行编码。新的场景视图是通过一个深度渲染网络从新的视点通过点云的光栅化来获得的。 ?...这是一个简单的网络，有固定数量的隐藏节点（不整齐），没有偏差。然而，仅仅几个迭代之后，它就成功地将汽车开得又快又安全。 ? 视频网址：https://www.youtube.com/watch?
这种被称为合成波长全息术（synthetic wavelength holography）的新方法是通过将相干光间接散射到隐藏的物体上，然后光在这些物体再次散射并传播回相机。...这时，利用一个算法重建散射光信号，就可以揭示隐藏的物体。...但是，穿过骨骼的光线在组织内向各个方向散射，完全模糊了阴影图像。」 因此，研究人员的目标是截取散射光，以重建其传播时间的固有信息，从而揭示隐藏的物体，但这也带来了挑战。...近年来，已经有不少研究基于非视线成像（NLoS）原理，尝试恢复隐藏目标的图像。但是这些方法通常都有不同程度的问题。要么分辨率低，视角极小，需要耗时的光栅扫描，要么需要大的探测区域来测量散射光信号。...光线从传感器单元（可以安装在汽车顶部）发出，从障碍物上反射，然后照射到拐角处的物体上。然后，光线反射回屏障，最终返回传感器单元的检测器。
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