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自动驾驶课程资料和技术文档

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颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术，如相机校准、颜色阈值和图像包装，已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位，计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类， Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN（卷积神经网络）用于交通标志分类，可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后，识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。

车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述

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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；

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