自动驾驶中图像与点云融合的深度学习研究进展综述 / 开普饭

HALCON 20.11.0.0中,实现了以下深度学习方法: 1. Anomaly Detection(异常检测) 给每个像素分配显示未知特征的可能性.更多信息请参见深度学习/异常检测一章. 异常检测 ...

重磅干货,第一时间送达深度学习在整个自动驾驶技术的各个部分中进行了应用,例如在感知,预测和计划中都有应用.同时,深度学习也可以用于制图,这是高级自动驾驶的关键组成部分. 拥有准确的地图对于自动驾驶至 ...

概述: 深度学习的模型大致可以分为两类,一类是卷积神经网络,另外一类循环神经网络,在计算机视觉领域应用最多的就是卷积神经网络(CNN).CNN在图像分类.对象检测.语义分割等经典的视觉任务中表现出色, ...

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 ...

重磅干货,第一时间送达作者:PRANAV DAR编译:ronghuaiyang导读对于希望学习算法或尝试现有框架的人来说,预训练的模型是一个很好的帮助.由于时间限制或计算资源的限制,不可能总是从头构 ...

重磅干货,第一时间送达概述: · 数据集:distilled Kitti Lidar-Motion dataset · 网络输入:一对相邻的雷达扫描点云,用2D的range和reflectivity ...

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 ...

标题:Review on 3D Lidar Localization for Autonomous Driving Cars 作者:Mahdi Elhousni and Xinming Huang 翻 ...

多传感器融合面临的主要挑战是如何将收集来的大量数据集中在一起,并做出正确决策. 多传感器融合多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用计算 ...

干货第一时间送达最早使用神经网络来检测车道线,分割地面和驾驶的自动驾驶汽车叫 ALVINN,创建于1989年. Autonomous Land Vehicle In a Neural Network ...

应用背景介绍多传感器融合是一项结合多传感器数据的综合性前沿内容,主要包括Camera.激光雷达.IMU.毫米波雷达等传感器的融合,在自动驾驶.移动机器人的感知和定位领域中占有非常重要的地位: 随着A ...

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

激光雷达是利用激光束来感知三维世界,通过测量激光返回所需的时间输出为点云.它集成在自动驾驶.无人机.机器人.卫星.火箭等许多领域. 本文从自动驾驶汽车的角度解释它是如何工作的,然后将探讨如何处理点云, ...

随着自动驾驶作为汽车行业发展趋势以及相关芯片引起高度重视,一下子异构计算芯片成为了行业热点.很多朋友对什么是异构计算芯片很感兴趣,跟着小星详细了解一下异构计算的技术细节.未来趋势和在汽车自动驾驶中的应 ...

自动驾驶中图像与点云融合的深度学习研究进展综述