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车道线检测是自动驾驶与计算机视觉领域中的重要研究方向,3D车道线任务更是近几年的研究热点,下面为大家盘点下近三年的一些工作!
第三章 第二个七天阅读训练 阅读是易事,思索是难事,但两者缺一,便全无用处。——富兰克林 ---- 如何阅读,轻松进入别人的话题 虽然我的读书风格是广泛大量地阅读,但如果在满员的电车上发现了动人心弦的句子,我就会直接在书本上标记,然后再让秘书记录在文字处理机(当时)上,这让我成功地从书本的世界中获得了不少积累 ---- 如何阅读,建立未来规划 当读书渐渐变成了我生活的一部分,我的内心发生了某种变化——我变得能看到“人生鸟瞰图”了 通过读书,我的大脑和越来越多的人的大脑碎片相结合,鸟瞰图才出现的,这个说法比较
文章:M^2BEV: Multi-Camera Joint 3D Detection and Segmentation with Unified Bird’s-Eye View Representation
在嵌入式系统上运行的高效点云3D目标检测对于许多机器人应用(包括自动驾驶)都非常重要。大多数以前的工作试图使用基于Anchor的检测方法来解决它,这有两个缺点:后处理相对复杂且计算量大;调整Anchor点参数非常棘手,并且是一个tricky。本文是第一个使用AFDet( anchor free and Non-Maximum Suppression free one stage detector)来解决这些缺点的公司。借助简化的后处理环节可以在CNN加速器或GPU上高效地处理整个AFDet。并且,在KITTI验证集和Waymo Open Dataset验证集上,AFDet无需花哨的技巧,就可以与其他Anchor-based的3D目标检测方法竞争。
文章:AVM-SLAM: Semantic Visual SLAM with Multi-Sensor Fusion in a Bird’s Eye View for Automated Valet Parking
介绍一篇今年的车道线检测论文 SUPER: A Novel Lane Detection System,作者来自密歇根大学和SF Motors 公司。
文章:Hybrid Bird’s-Eye Edge Based Semantic Visual SLAM for Automated Valet Parking
要实现完全自动驾驶,尚未解决的关键问题之一是预测自动驾驶汽车附近物体的行为。使用我们的 Prediction 数据集和 L5Kit 工具包,即使你之前没有自动驾驶相关经验,也可以在一个空闲的下午或周末开始构建运动预测模型。如果成功的话,你可以帮助推动自动驾驶行业作为一个整体向前发展,如果你的解决方案在 Kaggle 竞赛中名列前茅,你甚至可以获得我们3万美元奖金池的一部分。
前面总结了几种基于激光雷达点云数据的3D目标检测算法,还有一些算法不再单独列出,这里做个简单总结来分享下!
靠一个摄像头拍下的图像做3D目标检测,究竟有多难?目前最先进系统的成绩也不及用激光雷达做出来的1/10。
在解释自适应的IPM模型之前,首先需要了解使用相机的物理参数来描述IPM的基本模型[1](这篇文章虽然有点古老,但是从数学层面上阐述了IPM的数学模型)下图展示了相机坐标系,图像坐标系,以及世界坐标系之间的关系,其中(u,v)是像素单位,(r,c)和(X,Y,Z)是米制单位。
所有人在开车时都要注意识别车道,确保车辆行驶时在车道的限制范围内,保证交通顺畅,并尽量减少与附近车道上其他车辆相撞的几率。对于自动驾驶车辆来说,这是一个关键任务。事实证明,使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部,计算车道的曲率,甚至估计车辆相对于车道中心的位置。 为了检测和绘制一个多边形(采用汽车当前所在车道的形状),我们构建了一个管道,由以下步骤组成: 一组棋盘图像的摄像机标定矩阵和畸变系数的计算 图像失真去除; 在车道线路上应用颜色和梯度阈值; 通过
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与:杜伟、楚航、罗若天 本周重要论文包括 ACM SIGGRAPH 2022 最佳博士论文及五篇最佳论文。 目录: Acquiring Motor Skills Through Motion Imitation and Reinforcement Learning Image Features Influence Reaction Time: A Learned Probabilistic Perceptual Model for Sacc
想象这样一个场景,无人机驾驶员远程操控一架四旋翼飞行器,用机载摄像头进行导航和着陆。不熟练的飞行动态、陌生的地形和网络延迟都会影响这个系统,使得人很难对其进行控制。解决这个问题的方法之一便是训练自主智能体,使其在没有人工干预的情况下,执行巡查和绘图之类的任务。只有当任务描述明确,且代理能观察到所有它需要的信息时,这种策略才会有效。
文章:Fisheye Camera and Ultrasonic Sensor Fusion For Near-Field Obstacle Perception in Bird’s-Eye-View
项目地址:https://github.com/ika-rwth-aachen/Cam2BEV
特斯拉是本人盈利倍数第二高的股市投资,财务数据和产品路线都比较熟悉,但是具体的技术却了解不多,因为保密以及DNA等原因,特斯拉公开的paper和技术细节资料都挺少的。有个朋友跳到特斯拉,印象最深的倒是她对加班之猛丝毫不输国内996的各种吐槽...... 吐槽归吐槽,几年了也没见她跑路,可见再大的困难,也没有什么是有理想加持的Money克服不了的。
标题:TransGeo: Transformer Is All You Need for Cross-view Image Geo-localization
本文推荐浙大团队的一项研究成果:LPCG:Lidar Point Cloud Guided Monocular 3D Object Detection,该论文被ECCV2022接收。
在自动驾驶和计算机视觉领域,单目3D物体检测是一项极具挑战性的任务。以前大多数的工作都是手动标注的3D标签框,标注成本很高。
文章:Monocular Localization with Semantics Map for Autonomous Vehicles
三维目标检测是自动驾驶系统的一个关键组成部分,旨在准确识别和定位汽车、行人以及三维环境中的其他元素[49, 58]。为了鲁棒和高品质的检测,当前的实践主要遵循像BEVFusion[29, 34]这样的多模态融合范式。不同的模态通常提供互补的信息。例如,图像含有丰富的语义表示,但缺乏深度信息。相比之下,点云提供了几何和深度信息,但却是稀疏的且缺乏语义信息。因此,有效利用多模态数据的优势同时减轻其局限性,对于提高感知系统的鲁棒性和准确性至关重要[58]。
日前,在自动驾驶权威评测集 nuScenes 上,鉴智机器人凭借提出的纯视觉自动驾驶 3D 感知新范式 BEVDet,以绝对优势获得纯视觉 3D 目标检测世界第一的成绩。BEVDet 是首个公开的同时兼具高性能、扩展性和实用性的 BEV 空间 3D 感知范式,以 BEVDet 为核心的系列技术将有希望解决视觉为主自动驾驶解决方案中视觉雷达、4D 感知、实时局部地图等关键问题,未来将应用于鉴智机器人以视觉雷达为核心的高级别自动驾驶等产品和解决方案中,为自动驾驶的大规模量产发挥关键的作用。
在潮流以闪电般的速度起起落落的创意产业中,通常很难全面了解客户当前正在寻找的插图。是的,我们都被视觉媒体所包围,因此您很可能会在不尝试的情况下至少发现一些最新趋势。但考虑到我们的文化正在变得多么多样化和分裂,以及我们在自己的回声室里度过了多少时间,我们也很容易完全错过一些最大的趋势,或者至少低估了它们的重要性。
计算机视觉在自动化系统观测环境、预测该系统控制器输入值等方面起着至关重要的作用。本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程,并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC 和估计车道中心距离的步骤。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 风和日丽的午后,你走在马路上。 一个人型机器人迎面走来,点头,微笑,挥手,和你擦肩而过。 你回头望去,街头绿灯下,机器人正小跑穿过人行横道,步伐轻盈,体态自然。 机器人渐行渐远…… 你停下脚步,浮想联翩。“我和它究竟有何分别?” “不,那只是算法做得好一点的人工智能罢了。”你如此安慰自己。 随着机器人消失在道路尽头,你陷入了深深的沉思。 算法是什么? 人工智能又是什么? 人工智能和算法有什么关系? 围棋程序为什么可以战胜人类棋手? 人工智能是否会替代
引言 如今人们出行都离不开手机,都通过手机接触过互联网地图,手机地图凭借着可手势直观操作、地图可快速迭代、信息可实时更新的优势,形成了成熟的地图交互体验。在解析手机地图的体验设计前,让我们先看看地图的发展历程。 一、地图的发展 地图拥有着古老的历史,记录了人类对世界认知的演进过程,经历过泥板、壁画、羊皮、纸张等载体,依据使用和文化需要拥有着丰富多样的美术形式。不同时期、材质、美术形式的地图见证人们认识世界的过程。 随着照相机和飞机的发展,出现了航空摄影测量技术,让地图的测绘精准度达到顶峰。交通、
中华文明浩浩五千年,在这光辉灿烂的历史长河中,各时代的先哲圣人们留下了大量的文学典籍,这些文学作品极大地丰富了我们的精神世界。而《三国演义》、《水浒传》、《西游记》、《红楼梦》这四部作品更如皇冠上的明珠,俨然已经成了中国古代文学的象征。这四部文学作品历久不衰,是汉语文学史中不可多得的经典作品,其中的故事、场景、人物已经深深地影响了中国人的思想观念、价值取向,是中国文学史上的四座伟大丰碑。
文中有数据派THU福利哦 在纷乱的信息时代,人们好像已经失去一种认知和辨别能力,被动接受着各种数据的信息“攻击”。虽然统计数据很容易撒谎,但没有统计数据,撒谎更容易。 2020年初新冠疫情肆虐全球之时,严谨、及时和真实的统计数据的重要性一下子凸显出来。所有人每天都会打开社交网站和新闻媒体,关注过去24小时病例的新增数据、死亡数据。各国政要不得不迅速做出几十年来最重要的决策。其中许多决定都有赖于流行病学家、医学统计学家和经济学家竞相进行的数据调查工作。新冠病毒威胁着千万人的生命,几十亿人的生活受到严重影响
根据埃隆·马斯克(Elon Musk)的说法,截至2020年7月初,特斯拉接近于自动驾驶汽车,也称为5级自动驾驶。无论是真的还是假的,一件事情变得越来越清晰:特斯拉已准备好在其他任何人之前实现完全的自主权。一旦他们这样做,其他人可能很快就会跟进。
社区长期实战元宇宙,前文有总结 “元宇宙空间” 所具备的特质:开放多元的探索方式与创作工具;多维沉浸式的社交身份系统;综合的平台互通生态与机制。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.10656.pdf
Aerial for mac一款高清鸟瞰屏保程序,Aerial里面的每一个航拍都是不可多得的精美作品!配合 Mac 无可挑剔的屏幕能达到很棒的视觉效果。
近些年,3D 自然场景的生成出现了大量的研究工作,但是 3D 城市生成的研究工作还寥寥无几。这主要是因为 3D 城市生成更难,人类对于其中的结构失真更敏感。近日,来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 CityDreamer,专注于生成无边界的 3D 城市,让我们先看一下效果。
两者之间的区别在于,在两个阶段的检测器中,第一阶段使用区域提议网络来生成关注区域,第二阶段使用这些关注区域进行对象分类和边界框回归。另一方面,单级检测器使用输入图像直接学习分类概率和边界框坐标。因此,这些架构将对象检测视为简单的回归问题,因此速度更快但准确性较低。
今天我们来看一篇点云目标检测方面的文章——MV3D,下面是作者提供的Demo演示。
《我的世界》登陆OculusRift 本周,风靡世界的电子游戏《我的世界》测试版本正式登陆了虚拟现实平台Oculus Rift。该版本的最大特点是其新增的跨平台支持,无论是Oculus Rift,Ge
在这个项目中,我使用 Python 和 OpenCV 构建了一个 pipeline 来检测车道线。这个 pipeline 包含以下步骤:
今天和大家分享工作的是自动驾驶中高精度语义地图的动态构建。内容主要是解读我们组最新的论文HDMapNet: A Local Semantic Map Learning and Evaluation Framework。
苹果进军自动驾驶汽车的传闻由来已久,最新的传闻是苹果已经搁置了整车研发的计划,转而开发自动驾驶汽车的软件平台。最近,也有不少路人在苹果总部附近看到过苹果的雷克萨斯路测车。 近日,向来以保密闻名的苹果发表在arXiv上的一篇论文又泄露了其无人车项目的最新进展。这篇论文的主题是“VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection”,作者为Yin Zhou(领英资料显示,Yin Zhou本科毕业于北京交通大学,2015
技术解析是由美团点评无人配送部技术团队主笔,每期发布一篇无人配送领域相关技术解析或应用实例,上期我们讲了激光雷达相关原理和非深度学习的目标检测算法,这一期我们来讲讲基于深度学习相关算法
第1级,APA 自动泊车:驾驶员在车内,随时准备制动,分为雷达感知和雷达+视觉感知两种方式。
美国当地媒体报道,享誉世界的华裔建筑大师贝聿铭2019年5月16日去世,此前的4月26日他刚刚过完102岁生日。
基于鸟瞰图的方法:MV3D将Li-DAR点云投射到鸟瞰图上,并为3D边界框proposal训练一个region proposal网络(RPN)。 然而,该方法在检测诸如行人和骑车人等小物体方面滞后,并且不能容易地适应具有垂直方向上的多个物体的场景。AVOD同样利用点云投影数据,克服了上述缺点。在KITTI竞赛的排行榜上目前排名第2.
来源:Deephub Imba本文约1800字,建议阅读5分钟本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。 本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。 如下所示,输入图像为: 输出: 总结来说我们的任务是获取输入图像,即前方轨道的前置摄像头视图,并构建一个鸟瞰轨道视图,而鸟瞰轨道视图会分割不同的颜色表示赛道和路面的边界。 仅仅从输入图像中提取出关于走向的信息是相当困难的,因为未来的许多轨道信息被压缩到图像的前20个像素行中。鸟瞰摄像头能够以更清晰的格式表达关于前方赛道的
前言图数据可视化是现代 Web 可视化技术中比较常见的一种展示方式,NebulaGraph Explorer 作为基于 NebulaGraph 的可视化产品,在可视化图数据领域,尤其是在图形渲染性能等领域积累了较丰富的经验。本文将系统性分享 NebulaGraph Explorer 在 3D 图数据展示上的一些应用。以下演示皆可在 https://explorer.nebula-graph.com.cn/explorer 在线试用。二维力导图目前业界常用的图数据展示都采用 2D 力导图的逻辑,如下图所示:
【导读】上周,我们在《激光雷达,马斯克看不上,却又无可替代?》一文中对自动驾驶中广泛使用的激光雷达进行了简单的科普,今天,这篇文章将各大公司和机构基于激光雷达的目标检测工作进行了列举和整合。由于文章列举方法太多,故作者将其分成上下两部分,本文为第一部分。
标题:PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds
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