凸轮2BEV 该存储库包含我们的方法的官方实现，该方法用于在语义上分割的鸟瞰图（BEV）图像的计算中，给出了多个车载摄像机的图像，如本文所述： 一种Sim2Real深度学习方法，用于将图像从多个车载摄像头转换为鸟瞰视图中的语义分割图像（ ， ） ， 和 摘要—准确的环境感知对于自动驾驶至关重要。 当使用单眼相机时，环境中元素的距离估计带来了重大挑战。 将相机透视图转换为鸟瞰图（BEV）时，可以更轻松地估算距离。 对于平坦表面，反透视贴图（IPM）可以将图像准确地转换为BEV。 这种转换会使三维物体（如车辆和易受伤害的道路使用者）变形，从而使得很难估计它们相对于传感器的位置。 本文介绍了一种方法，该方法可从多个车载摄像机获得的图像中获得校正后的360°BEV图像。 校正后的BEV图像被分割成语义类别，并且包括对遮挡区域的预测。 神经网络方法不依赖人工标记的数据，而是在合成数据集

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3D检测套件 此仓库包含几个有用的脚本，这些脚本可用于3D检测算法开发。 包括： 在激光雷达点云上加载和可视化； 生成bev地图（鸟瞰图）； 在点云上显示3D边界框； 在带有calib参数的图像上投影3D边界框； 在bev影像角度上显示bbox； 更新 2020- ：将会继续。 2019-02-27 ：更新vis_3d，它现在可以使用具有3D边界框的mayavi可视化点云。 用法 直接使用： python3 show_pc.py 您会看到点云。 您还应该先使用以下命令安装open3d ： sudo pip3 install open3d-python 讲解 要获取更多信息，您可以访问我们的社区论坛进行交谈： : 将点云转换为bev地图 获取点云的bev地图。 它应该构造一个具有一定宽度和高度的图像，然后每个像素值应为z，如果在顶视图中没有点，则z应该为0，这样bev图像

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包含的功能： 1. 车道线检测+车道线拟合； 2. 2D目标检测+目标跟踪； 3. 道路可行驶区域分割； 4. 目标深度估计； 5. 图像视野到BEV空间映射（Normal View -> Top View）； 6. 像平面到地平面映射（image plane -> ground plane in world coordinate system）

AVP-SLAM-SIM 基本实现仿真 。 尊重AVP-SLAM项目->童琴，陈同庆，陈以伦和苏青 AVP-SLAM-SIM 基本实现仿真！ ·· 目录 关于该项目 代码结构 怎么跑 怎么跑 路线图 贡献 执照 接触 致谢 关于该项目 这个项目只是我对Paper的实现，而不是正式发布，我们仅发布我们的仿真代码。 Other Code will be released soon 代码结构 我们发布了基本的代码结构，对于整个项目，您至少需要calib ， segmentation ， avp-bev ， sync part等。avp-bev是该项目的核心部分之一，该结构如图所示： 如果您对此项目感兴趣，则可以遵循***.h文件来关联您的实现。 怎么跑 这个项目提供了一个凉亭世界。 因此，如果您想测试代码，则需要准备仿真世界。 该项目需要一个凉亭环境，通常加载凉亭模型需要很长时