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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HDMapNet: An Online HD Map Construction and Evaluation
2022-09-16 09:07:37 13MB BEV
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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
2022-07-04 15:47:52 18.58MB Python
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破解BEV新能源汽车海量监控数据采集存储难题.pdf
2022-05-28 11:05:05 17.3MB 数据库技术 IOTE
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)
2022-02-21 09:28:46 938KB 自动驾驶 目标检测 平面 深度学习
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
2021-11-09 10:38:26 14.64MB bev semantic-mapping avp semantic-matching
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