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自动驾驶建--道路边缘生成方案探讨

自动驾驶建--道路边缘生成方案探讨 一、背景 对于自动驾驶来说,建是必不可少的,目前主流厂商技术都在从HD到"无"进行过渡筹备中,不过想要最终实现真正的"无"还是有很长的一段路要走。...对于建来说,包含了很多的道路元素,车道线,停止线,斑马线,导流属性,道路边缘以及中心线(包含引导线)等。...通常道路边界的生成有几种方法,一种是当做车道线的一部分,跟着模型一起输出,但是没有车道线的特征明显,容易漏检,而且道路边界是异形的,基于分割的方案会比基于Anchor的方案效果稳定一些。...YOLOPv2输出 差异性这个数据集存在一个与建的需求有所差异的问题,刚才提到这个方案是基于freespace做的,但是freespace是以实际能看到的边界作区分的而不是道路的边界,所以和实际建的需求有一些...如果是实时的没有什么问题,但是离线的话会产生diff,如果第一天有车,建后,第二天发现没有车,那么可通行的范围就被压榨了。所以后续如果实际使用,需要以道路的边界作为freespace的边界线。

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基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建与定位

摘要 本文通过提取、建模和优化语义道路要素,提出了一种新的自动驾驶车辆视觉建和定位方法,具体来说,该方法集成了级联深度模型来检测标准化的道路元素,而不是传统的点特征,以寻求更高的位姿精度和稠密地图的表示方法...因此,为了实现稳定、低成本的自动驾驶系统,我们建议检测和参数化道路元素,并设计一种新的语义建和定位方法。...这项工作的关键贡献,其中包括: 一个卷积神经网络(CNN)支持的图像处理前端 用于提取语义特征参数化道路要素和设计损失函数的方法 语义优化模块,可用于离线建和在线定位。...在这项工作中,我们选择上述语义类型作为目标对象,如图2所示的道路要素构建本文的语义地图。 2:在我们的地图中定义和使用的语义对象及其结构,以及检测到的实例示例。橙色:索引深点。...总结 在本文中,我们提出了一个语义建和定位方法,语义对象包括杆子、标志物和车道,实现对道路要素的检测并参数化,以形成一个稠密的语义地图,从而实现高效准确的定位。

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JS实现超简易轮播

2 1.画界面 1.画显示区域 首先就是画个固定的区域, 用来展示轮播当前能看到的, 其余超出的部分, 使用 overflow: hidden 隐藏. .box { width: 300px;...height: 200px; overflow: hidden; } 2.画轮播主体 假设五张, 将他们横向排列(图片太麻烦, 我就css画了...div class="swiper-item">4 5 这样, 样式部分就搞定了 2.轮播JS...在构造器里新建了一些常量, 轮播的DOM, 轮播图片的DOM数组, 轮播的个数(注意是没有初始化前的图片个数), 以及赋值延时(默认是1000ms) 随后调用初始化函数 constructor (delay...随后, 将轮播显示的位置定在第一张图片位置, 即1的位置 currentPosition变量用于标记当前滚动的图片 init () { // 将轮播第一项克隆, 并放在最后 const cloneFirst

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Nest.js 实战 (四):利用 Pipe 管道实现数据验证和转换

什么是管道(Pipe)?在 Nest.js 中,管道(Pipelines) 是一种强大的功能,用于预处理进入控制器方法的请求数据,如请求体、查询参数、路径参数等。...管道允许开发者在数据到达控制器方法之前对数据进行转换、验证、清理或执行其他预处理任务。这使得 Nest.js 应用更加健壮、可维护和一致。...以下是 Nest.js管道的一些主要用途:数据转换:管道如 ParseIntPipe、ParseFloatPipe、ParseArrayPipe 等可以将原始输入数据转换为应用内部所需的类型,如将字符串转换为整数或浮点数...Nest.js 自带九个开箱即用的管道:ValidationPipe:验证和转换传入的数据。...总结Nest.js 中的 管道(Pipelines) 不仅简化了数据处理流程,还提升了应用的健壮性和安全性,是现代 Web 开发中不可或缺的工具。

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