基于深度连续融合的多传感器三维目标检测 / 开普饭

本文总结于深圳元戎启行公司点云感知方向技术负责人邹晓艺,在深蓝学院的关于无人驾驶中感知的挑战与尝试的公开课演讲内容. 主讲人邹晓艺来自深圳元戎启行公司,曾在百度IDL和ADU部门工作过,是百度 apo ...

标题:3D Vehicle Detection Using Camera and Low-Resolution LiDAR Zhang, Rui Huang, Le Cui, Siyu Zhu, an ...

导读:这几天偷懒,也确实没有时间来进行更新(更新频率越来越低了),这里接着一篇去年的综述来开始中断的学习之旅<Deep Learning for Image and Point Cloud Fu ...

每天一分钟,带你读遍机器人顶级会议文章标题:Learning 2D to 3D Lifting for Object Detection in 3D for Autonomous Vehicles ...

文章:Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review 作者:Yaodong Cui, IE ...

在[首届焉知汽车年会]上,苏州毫米波雷达董事长白杰教授临时有事情,由同济大学的李森代表其以"毫米波雷达和相机融合技术与进展"为主题,介绍了针对ADAS.自动驾驶和智能座舱应用的传感 ...

文章目录 12.1 分类器 12.1.1 分类的基础知识 12.1.2 MLP分类器 12.1.3 SVN分类器 12.1.4 GMM分类器 12.1.5 k-NN分类器 12.1.6 选择合适的分类 ...

0 基本信息论文来源:2021 CVPR 1 Abstract Voxel-based方法可以有效地提取目标特征,但不能保存目标细粒度的3D结构:Point-based特征可以更准确地表示3D结构, ...

文章:LiDAR point-cloud processing based on projection methods: a comparison 作者:Guidong Yang , Simone M ...

标题:Efficient LiDAR Odometry for Autonomous Driving 作者:Xin Zheng, Jianke Zhu, Senior Member, IEEE 排版: ...

众所周知,可靠地环境状态感知的能力,尤其是潜在对象的存在及其运动行为,对于自动驾驶至关重要.在自动驾驶系统运行过程中比较重要的是对其行驶的周边环境进行态势评估.这需要通过多个车载摄像机图像.激光点云. ...

文章:3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey 作者:Rui Qian, Xin Lai, and Xirong Li 编译:点云PCL ...

EETOP EETOP创芯网(易特创芯):国内著名的老牌电子工程师社区及半导体行业门户网站(150万会员) www.eetop.cn bbs.eetop.cn blog.eetop.cn edu.ee ...

作者 / Aimee 出品 / 焉知知圈 / 进"汽车软件社群",请加微信13636581676,备注软件自动驾驶系统的设计中,需要充分考虑到对于正常工况下进行的汽车控制及状态 ...

作者丨Z 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市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. >>加入极市CV技术交 ...

作者丨元气满满的打工人来源丨CV研习社文章导读导读:在自动驾驶的技术中,3D目标检测能够提更加丰富的信息,如:目标的类别.位置和姿态.因此,与2D检测相比,3D目标检测的难度更大.目前很多的方法 ...

当前众多主机厂针对下一代自动驾驶产品搭载的必备传感器包含有激光雷达.成像4D毫米波雷达.侧视摄像头等等.这一系列传感器需要自动驾驶中央控制器具备较高的算力.数据传输带宽等,同时,这些传感器本身也在其环 ...

西班牙Zaragoza大学的研究人员提出的最新3D点云语义分割的深度学习方法,网络分为两大部分,提出新的滑动框搜索球形投影后的"像素点",接着使用改进的MiniNetV2网络进行分 ...

基于深度连续融合的多传感器三维目标检测