03 2020 档案
摘要:Camera HDR Algorithms HDRI是High-Dynamic Range(HDR)image的缩写,也就是高动态范围图像。它就是为了解决更好的存储高动态范围图像这个问题而发明出来的。简单地说,HDRI是一种亮度范围非常广的图像,它比其它格式的图像有着更大亮度的数据贮存。而且它记录亮
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摘要:噪声标签的负训练:ICCV2019论文解析 NLNL: Negative Learning for Noisy Labels 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Kim_NLNL_Negative_Learning_
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摘要:无监督域对抗算法:ICCV2019论文解析 Drop to Adapt: Learning Discriminative Features for Unsupervised Domain Adaptation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_IC
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摘要:字符识别OCR原理及应用实现 文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。 工业场景的图像文字识别
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摘要:4D雷达成像技术 当我们谈及3D捕捉时,总是先想到光学传感器。当我们讨论在第四维度(时间)讨论视觉数据时,倾向于考虑场景数据调度。这些是我们多年来关注激光雷达(LiDAR)和摄影测量,以及用户针对缓慢移动的大型项目,在时间尺度上将这些技术应用于静态物体所造成的偏见。 对自动驾驶汽车不可思议的需求推动
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摘要:大型图像数据聚类匹配:ICCV2019论文解析 Jointly Aligning Millions of Images with Deep Penalised Reconstruction Congealing 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_I
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摘要:深度学习数据特征提取:ICCV2019论文解析 Goal-Driven Sequential Data Abstraction 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Muhammad_Goal-Driven_Seque
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摘要:深度学习常见问题解析 计算机视觉与自动驾驶 今天 一、为什么深层神经网络难以训练? 1、梯度消失。梯度消失是指通过隐藏层从后向前看,梯度会变得越来越小,说明前面层的学习会显著慢于后面层的学习,所以学习会卡主,除非梯度变大。 梯度消失的原因:学习率的大小,网络参数的初始化,激活函数的边缘效应等。在深层
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摘要:如何挑选深度学习 GPU? 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2020年,如何选择合适的GPU呢?这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息,希望能作为你的购买决策的参考。
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摘要:视频动作定位的分层自关注网络:ICCV2019论文解析 Hierarchical Self-Attention Network for Action Localization in Videos 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019
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摘要:三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers
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摘要:摄像头定位:ICCV2019论文解析 SANet: Scene Agnostic Network for Camera Localization 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Yang_SANet_Scene_
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摘要:深度学习扫地机器人 如今,家电的智能化是行业大趋势,从解放人类的双手到成为用户的人工智能伴侣,家用电器的应用场景不断拓展。 在这其中,扫地机器人已成为家电行业中逆势增长的一个突出品类。扫地机器人进入中国市场较晚,但是到2018年市场规模已经达到了577万台。近6年来,该品类的市场规模翻了10倍。根据
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摘要:细粒度语义分割:ICCV2019论文解析 Fine-Grained Segmentation Networks: Self-Supervised Segmentation for Improved Long-Term Visual Localization 论文链接: http://openacce
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摘要:目标形体形状轮廓重建:ICCV2019论文解析 Shape Reconstruction using Differentiable Projections and Deep Priors 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/pap
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摘要:2-2.5-3D的室内场景理解 主要内容 摘要随着低成本、紧凑型2-2.5-3D视觉传感设备的出现,计算机视觉界对室内环境的视景理解越来越感兴趣。本文为本课题的研究提供了一个全面的背景,从历史的角度开始,接着是流行的三维数据表示和对可用数据集的比较分析。在深入研究特定于应用程序的细节之前,简要介绍了
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摘要:无人驾驶汽车发展需要激光雷达和V2X技术
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摘要:图像超分辨率与天气预报 虽然我们每天都看天气预报,但是你知道我们所看到的天气预报是怎么预测出来的吗?气象预报按天气预报的时效长短,可粗略分为:短时天气预报、短期天气预报、中期天气预报和长期天气预报。数值模式预报是天气预报的主要预测手段。 气象数值预报 数值模式预报是根据大气运动的数学模型,利用当前天
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摘要:点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_20
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摘要:人脸真伪验证与识别:ICCV2019论文解析 Face Forensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ross
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摘要:人体姿态和形状估计的视频推理:CVPR2020论文解析 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf Code and pretrain
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摘要:FPGA最全科普总结 FPGA 是可以先购买再设计的“万能”芯片。FPGA (Field Programmable Gate Array)现场可编程门阵列,是在硅片上预先设计实现的具有可编程特性的集成电路,它能够按照设计人员的需求配置为指定的电路结构,让客户不必依赖由芯片制造商设计和制造的 ASIC
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摘要:深度人脸识别:CVPR2020论文要点 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.11841.pdf 摘要 识别狂野的面孔是极其困难的,因为它
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摘要:视频教学动作修饰语:CVPR2020论文解析 Action Modifiers: Learning from Adverbs in Instructional Videos 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.06617.pdf 摘要 我们提出了一种从结构视频中学习副词表达
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摘要:分层条件关系网络在视频问答VideoQA中的应用:CVPR2020论文解析 Hierarchical Conditional Relation Networks for Video Question Answering 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10698.pd
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摘要:慢镜头变焦:视频超分辨率:CVPR2020论文解析 Zooming Slow-Mo: Fast and Accurate One-Stage Space-Time Video Super-Resolution 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.11616.pdf The
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摘要:模糊视频帧插值:CVPR2020论文点评 Blurry Video Frame Interpolation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.12259.pdf 摘要 现有的工作主要通过帧去模糊和帧内插两种方法来降低运动模糊和上变频帧率。然而,很少有研究涉及到联合视频增
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摘要:实时实例分割的Deep Snake:CVPR2020论文点评 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.01629.pdf 摘要 本文提出了一种基于轮廓的深度snake方法用于实例的实
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摘要:给手绘图着色(添加颜色或色彩):CVPR2020论文点评 Learning to Shade Hand-drawn Sketches 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.11812.pdf 摘要 本文提出了一种全自动的方法来产生详细和准确的艺术阴影对线素描和照明方向。本文
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摘要:图像分类:CVPR2020论文解读 Towards Robust Image Classification Using Sequential Attention Models 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.02184.pdf 摘要 在这篇文章中,我们提出用一个受人类感
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摘要:CVPR2020论文解读:OCR场景文本识别 ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network∗ 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10200.pdf 摘要 场景文本的检测与
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摘要:CVPR2020论文解读:手绘草图卷积网络语义分割 Sketch GCN: Semantic Sketch Segmentation with Graph Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.00678.pdf 摘要 介绍了一
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摘要:汽车芯片综述 智能驾驶涉及人机交互、视觉处理、智能决策等,核心是 AI 算法和芯片。伴随汽车电子化提速,汽车半导体加速成长,2017 年全球市场规模 288 亿美元(+26%),远高于整车销量增速(+3%),其中占比最高的为功能芯片 MCU(66 亿美元,占比 23%),随后还包括功率半导体(21%
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摘要:CVPR2020论文解析:视觉算法加速 GPU-Accelerated Mobile Multi-view Style Transfer 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.00706.pdf 摘要 据估计,2018年售出的智能手机中,有60%配备了多个后置摄像头,从而实
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摘要:CVPR2020无人驾驶论文摘要 无人 导读/ Starsky是一种比较独特的方案。它是在高速上自动驾驶,第一公里最后一公里采用远程驾驶的模式,Starsky的卡车可以由人类远程操作。没有使用较为昂贵的激光雷达,而是选择了摄像头+毫米波雷达的传感器配置。 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是I
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摘要:CVPR2020论文解析:视频语义检索 Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.00392.pdf 摘要 随着视频在网络上的迅速出现,视频与
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摘要:视觉SLAM技术应用 SLAM技术背景 SLAM技术全称Simultaneous localization and mapping,中文为“同时定位与地图构建”。SLAM可以在未知的环境中实时定位自身的位置,并同时构建环境三维地图,是计算机视觉领域以及机器人领域中非常关键的一项技术,有着非常广泛的应
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摘要:Waymo的自主进化 3月初,Waymo在推特上宣布,共获得了22.5亿美元(约合人民币156亿元)融资,由Silver Lake(银湖资本)、Canada Pension Plan Investment Board(加拿大养老金计划投资委员会)、Mubadala investment(阿布扎比的主
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摘要:自动驾驶传感器产业链 智能驾驶的发展将大幅提升对传感器的需求量。超声波雷达、毫米波雷达和多摄像头系统已经在高端汽车上应用;随着智能驾驶发展势如破竹,环境感知技术将快速发展,进一步发挥协同作用。虽然传感器仅仅是自动驾驶汽车的一部分,但是市场前景十分广阔。 据法国权威市场分析机构 Yole Dévelo
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摘要:激光雷达目标检测 激光雷达,是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目
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摘要:嵌入式系统综述 嵌入式系统由硬件和软件组成.是能够独立进行运作的器件。其软件内容只包括软件运行环境及其操作系统。硬件内容包括信号处理器、存储器、通信模块等在内的多方面的内容,相比于一般的计算机处理系统而言。嵌入式系统存在较大的差异性, 它不能实现大容量的存储功能,因为没有与之相匹配的大容量介质,大部
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摘要:单目相机测距 单目测距的小项目,大概需要就是用单目相机,对一个特定的目标进行识别并测算相机与该目标的距离。所以便去网上找了一堆教程,这里给大家总结一下,希望给小白们一个参考。 首先是基本需求了 opencv自然要会的,这咱就不多说了,会一点就行 需要一个摄像头,我用的是一个畸变很大的鱼眼免驱动摄像头
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摘要:CVPR2020论文解析:视频分类Video Classification Rethinking Zero-shot Video Classification: End-to-end Training for Realistic Applications 论文链接:https://arxiv.org
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摘要:ICCV2019论文点评:3D Object Detect疏密度点云三维目标检测 STD: Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1907.10471.pdf 本文在LITTI数据集
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摘要:CVPR2020论文解读:3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 本
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摘要:CVPR2020论文介绍: 3D 目标检测高效算法 CVPR 2020: Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud 随着CVPR2020入选论文的曝光,一篇关于自动驾驶的文章被录用,该论文提出了一个通用、高性能
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摘要:自动驾驶感知系统盘点 Perception(感知)系统是以多种传感器的数据与高精度地图的信息作为输入,经过一系列的计算及处理,对自动驾驶车的周围环境精确感知的系统。 它能够为下游模块提供丰富的信息,包括障碍物的位置、形状、类别及速度信息,也包括对一些特殊场景的语义理解(例如施工区域,交通信号灯及交通
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摘要:CVPR2020论文解析:实例分割算法 BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.00309.pdf 摘要 实例分割是基本的视觉任务之一。近年来,全卷积实
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摘要:CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的
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摘要:图像去雾的算法历史与综述 1. 前言 其实之前对图像去雾也没有什么深入的理解,只是了解,实现过一些传统的图像去雾方法而已。个人感觉,在CNN模型大流行的今天,已经有很多人忽略了传统算法的发展,以至于你今天去搜索10年前的传统去雾算法或许根本找不到相关资料了,或许这就是网络中的围城吧。今天周六有空来整
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摘要:CVPR2020论文解读:CNN合成的图片鉴别 《CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now》 论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.11035 代码链接:https://peterwang51
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摘要:3D重建算法原理 三维重建(3D Reconstruction)技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题。早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入,重建出场景中的三维模型。但是,受限于输入的数据,重建出的三维模型通常不够完整,而且真实感较低。随着各种面向普通消费者的深度相机(depth
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摘要:CVPR2020论文点评: AdderNet(加法网络) 论文原文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13200.pdf 源码链接:https://github.com/huawei-noah/AdderNet 简要 与简单的加法运算相比,乘法运算具有更高的计算复杂度。深度神
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摘要:3D-camera结构光原理 目前主流的深度探测技术是结构光,TOF,和双目。具体的百度就有很详细的信息。 而结构光也有双目结构光和散斑结构光等,没错,Iphone X 的3D深度相机就用 散斑结构光。 我用结构光模块做过实验,主要考虑有效工作距离,精度和视场角是否满足需求。 本文对结构光(Stru
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摘要:CVPR2019论文看点:自学习Anchor原理 原论文链接:https://arxiv.org/pdf/1901.03278.pdf CVPR2019的一篇对anchor进行优化的论文,主要将原来需要预先定义的anchor改成直接end2end学习anchor位置和size。首先anchor的定义
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摘要:CVPR2018论文看点:基于度量学习分类与少镜头目标检测 简介 本文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1806.04728.pdf 距离度量学习(DML)已成功地应用于目标分类,无论是在训练数据丰富的标准体系中,还是在每个类别仅用几个例子表示的few-shot场景中。在中,提出
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摘要:CVPR2019论文观察:感知边缘检测的双向级联网络 BDCN:Bi-Directional Cascade Network for Perceptual Edge Detection 摘要 探索多尺寸表示对解决不同尺寸的目标改进边沿检测是很关键的。 为了提取不同尺度的边沿,提出一种双向级联网络Bi
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摘要:CVPR2019论文解读:单眼提升2D检测到6D姿势和度量形状 ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape 论文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1812.02781.pdf 摘要内
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摘要:CVPR2019目标检测论文看点:并域上的广义交 Generalized Intersection over Union Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for BoundingBox Regression 并域上的广
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摘要:CVPR2019:无人驾驶3D目标检测论文点评 重读CVPR2019的文章,现在对以下文章进行点评。 Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 1. introduction 本文提出了完全自动驾驶3D目标检测方法,包
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摘要:ADAS感知算法观察 如果把一台ADAS车辆比作一个人的话,那么激光雷达、毫米波雷达、摄像头、IMU及GPS等等部件就相当于人的眼睛、鼻子、耳朵、触觉及第六感等器官或系统。 环境感知作为无人驾驶的第一环节,处于车辆与外界环境信息交互的关键位置,其关键在于使无人驾驶车辆更好地模拟人类驾驶员的感知能力,
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摘要:CVPR2020最新论文扫描盘点(下) 最近计算机视觉三大顶会之一CVPR2020接收结果已经公布,一共有1470篇论文被接收,接收率为22%,相比去年降低3个百分点,竞争越来越激烈。这里整理来自Twitter、arXiv、知乎放出来的30篇最新CVPR论文,方便大家抢先阅览!这些论文包括视觉常识、
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摘要:CVPR2020最新论文扫描盘点(上) 最近计算机视觉三大顶会之一CVPR2020接收结果已经公布,一共有1470篇论文被接收,接收率为22%,相比去年降低3个百分点,竞争越来越激烈。这里整理来自Twitter、arXiv、知乎放出来的30篇最新CVPR论文,方便大家抢先阅览!这些论文包括视觉常识、
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摘要:CVPR 2020几篇论文内容点评:目标检测跟踪,人脸表情识别,姿态估计,实例分割等 CVPR 2020中选论文放榜后,最新开源项目合集也来了。 本届CPVR共接收6656篇论文,中选1470篇,“中标率”只有22%,堪称十年来最难的一届。 目标检测 论文题目: Bridging the Gap B
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摘要:CVPR2020 论文解读:具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 目标检测的惯用方法需要大量的训练数据,
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摘要:CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要: 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点,而又关键的技术。过去的研究主要
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摘要:摄像头和相机模型和内参原理 相机的工作过程可总结为: “将三维世界中的坐标点(单位为米)投影到二维图像上(单位为像素)。“我们通常用针孔相机模型来研究这里的投影过程发生了怎样的数值变化。 相机会作中心对称处理,相当于我们拿到了相机前方的“虚拟成像”(上图的灰色平面) ② 物体到成像,发生了第一次缩放
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摘要:摄像头Camera 标定Calibration原理Theory cv2.cameraCalibration Pinhole camera calibration calls camera vision from 3D objects in the real world and transforms
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摘要:目标检测算法进展大盘点 目标检测算法进展大盘点 一.早期的目标检测盘点 将从多个方面回顾对象检测的历史,包括里程碑检测器、目标检测数据集、指标和关键技术的发展。在过去的10年中,人们普遍认为,目标检测的发展大致经历了两个历史时期:“ 传统的目标检测时期 ” ( 2014年以前 ) 和 “ 基于深度学
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摘要:斯坦福大学李飞飞团队图像分类课程笔记 Stanford image classification course notes 这是斯坦福CS231n课程图像分类基础知识。 目标:这一节先介绍图像分类基本特征。 图像分类,简单的来说其实就是一个输入图像,输出对该图像内容分类的描述结果的问题。图像分类是计
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摘要:激光雷达与应用 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车
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摘要:地面标识检测与识别算法 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转
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摘要:坡道场景识别算法 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,
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摘要:摄像头与毫米波雷达(Radar)融合 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)毫米波雷达点云信息(点云坐标位置x,y,浮点型float) (4)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型flo
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摘要:双目摄像头测距算法 输入输出接口 Input: (1)左右两个摄像头采集的实时图像视频分辨率(整型int) (2)左右两个摄像头采集的实时图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初
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摘要:同向逆向、多车道线检测 输入输出接口 Input: (1)左右两个摄像头采集的实时图像视频分辨率(整型int) (2)左右两个摄像头采集的实时图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像
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摘要:图像去雨去雾算法 输入输出接口 Input: (1)摄像头采集的实时图像视频分辨率(整型int) (2)摄像头采集的实时图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初
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摘要:夜晚场景图像ISP增强算法 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的
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摘要:自动驾驶关键技术分解和流程 1. 自动驾驶关键技术分解 图1. 关键技术分解 2. 自动驾驶流程 图2. 自动驾驶可能的流程
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摘要:自动驾驶行业内时间表和技术解析 1. 行业内的时间表 图1. 行业内的时间表 2. 自动驾驶和ADAS技术解析 图2. 自动驾驶和ADAS技术解析
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摘要:自动驾驶架构与实现路径 1.自动驾驶可能的架构 图1. 自动驾驶可能的架构 2.自动驾驶实现路径 表1. 自动驾驶实现路径
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摘要:多目标检测整合算法 输入输出接口 Input:image/video Output:(1)BandingBox左上右下的坐标位置 (2)Type类型:人,车,…,… (3) 执行度:是指判别目标物为某种类型的比率。比如为人,车,…,…的比率。 (4)需要灯光投射控制区域的左上右下的坐标位置 (5)摄
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摘要:道路场景语义分割算法 输入输出接口 Input: (1)左右两个摄像头采集的实时图像视频分辨率(整型int) (2)左右两个摄像头采集的实时图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头
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摘要:TTC测距算法 输入输出接口 Input:(1)人与车(或车与车)的距离 (2)人与车(或车与车)的相对速度 Output:TTC collision time 算法介绍和设计方案 TTC是Time-To-Collision的缩写,直译为碰撞时间。海沃德(1972)将TTC定义为:“如果两个车辆以现
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摘要:TSR交通标志检测与识别 说明: 传统图像处理算法的TSR集成在在ARM+DSP上运行,深度学习开发的TSR集成到FPGA上运行。 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数
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摘要:Mobileye_EyeQ4功能和性能 一.硬件平台 图丨 Mobileye EyeQ4 架构(Mobileye EyeQ4使用了多MIPS处理器) 为确保 L3 级别以上的自动驾驶汽车市场,Mobileye在 2018 年正式推出支持 L3 的 EyeQ4 方案,其基本架构与 EyeQ3 相当类似
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摘要:ADAS摄像头图像环视拼接算法 输入输出接口 Input: (1)4个摄像头采集的图像视频分辨率 (整型int) (2)4个摄像头采集的图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始
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摘要:ADAS可行驶区域道路积水反光区域的识别算法 Water logging area reflecting recognition algorithm for ADAS 1. 工程概要 1.1 概述: 随着社会的发展和技术的进步,传统上远、近光灯机械、定向转变的前照灯,已经无法满足人们日益增长的形式安
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摘要:自动驾驶平台,阵营, 主要传感器与场景联系 1. 自动驾驶平台和阵营 表1. 自动驾驶平台 表2. 自动驾驶阵营 2. 自动驾驶常用架构 图1. 三层架构 3. 主要传感器与场景联系 超声波+侧向毫米波 泊车 长距+侧向毫米波+高精地图 高速公路 前后摄像头+前向毫米波 封闭环境 16线激光+前向毫
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摘要:自动驾驶系统关系与自动泊车原理 1. 自动驾驶系统关系 图1. 自动驾驶系统关系 2.关键算法解析——自动泊车 图2. 关键算法解析——自动泊车 外侧转角α和内侧转角β如下关系式 后轮内侧转弯半径R1,后轮外侧转弯半径R2,分别为 根据几何关系,后轴中心点 与前轴中心点 求导得到速度关系 以后轴中心
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摘要:三维目标检测算法原理 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)左右两边的车道线位置信息摄像头标定参数(中心位置(x,y) 和5个畸变系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置
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摘要:车辆变道解决方案 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)左右两边的车道线位置信息摄像头标定参数(中心位置(x,y) 和5个畸变系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三
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摘要:激光雷达与应用 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车
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摘要:红绿灯检测应用 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速
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摘要:CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该
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摘要:同向逆向、多车道线检测 输入输出接口 Input: (1)左右两个摄像头采集的实时图像视频分辨率(整型int) (2)左右两个摄像头采集的实时图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像
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摘要:CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该
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