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
2022-09-22 09:44:37
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车载摄像头标准，规定了汽车用摄像头产品的要求、试验方法及其标志、包装、运输、贮存。
本标准适用于基于可见光成像技术的摄像头产品
2021-09-01 20:54:21
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光学光电子行业动态周报：上海车展亮点汇集 车载摄像头行业迎来发展机遇.pdf
2021-07-08 21:08:13
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20210705-东方证券-电子行业：自动驾驶驶入快车道，车载摄像头迎来_量价齐升.pdf
2021-07-06 12:02:42
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