激光点云语义分割第10页

目标检测基础-RCNN系列模型

开头先感谢可爱的小姐姐的细心讲解，视频网址如下：目标检测基础——RCNN系列模型（理论和代码复现）_哔哩哔哩_bilibili目录RCNN过程非极大值抑制（NMS）Bounding-boxregressionRCNN对语义分割的尝试

Hzt_dreamer·2024-01-23 07:38

（三）ros 点云格式转PCL点云格式

（1）sensor_msgs::PointCloud2是ROS点云数据rosmsgshowsensor_msgs/PointCloud2显示std_msgs/Headerheaderuint32seqtimestampstringframe_iduint32heightuint32widthsensor_msgs

DSZS123·2024-01-23 07:59

奇点云自研第一代数据云操作系统StartDT SimbaOS发布

12月12日，以“Data@Future”为主题，由StartDT（奇点云、GrowingIO）主办的2023StartDTDay数智科技大会暨数据云操作系统产品发布会召开。

奇点云·2024-01-23 07:27

奇点云SimbaMetric打破协作壁垒，为指标管理提效

针对上述常见问题，奇点云把业内经典的方法论沉淀到了SimbaMetric（指标全生命

奇点云·2024-01-23 07:27

喜报|超维防爆轮式智能巡检机器人荣获防爆合格证书

此次防爆测试的产品部件包括：防爆激光雷达、防爆型无线充电器、防爆拾音器、防爆TOF探测器、防爆按钮、隔爆声光报警器、AGV动

超维机器人·2024-01-23 07:26

奇点云数据安全产品DataBlack更新，提供全域安全合规能力

近日，全域数据安全管理平台DataBlack推出三大产品版本——“智能治理”的数据云标准版、“高效合规”的分析云标准版、“全域全场景”的专业版，及产品实施包、数据安全咨询等多款服务，攻克数据安全合规落地过程中的种种痛点，满足客户不同阶段、不同类型的数据安全合规需求。DataBlack最新产品版本&服务包速览#DataBlack数据云标准版，智能治理数据云标准版内置了多种智能算法，为数据安全治理各环

奇点云·2024-01-23 07:23

PSEUDO-LIDAR++：自动驾驶中 3D 目标检测的精确深度

现有方法很大程度上依赖昂贵的激光雷达传感器来获取准确的深度信息。虽然最近推出了伪激光雷达作为一种有前

飞大圣·2024-01-23 07:53

目标检测系列——Faster R-CNN原理详解

后面可能会更新语义分割MaskRCNN，当然这都是后话啦。现在就和我一起来学

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

骄傲地活着

舟车劳顿为了油盐柴米从一个城市我们奔波到另一个城市只为了梦想纯一点云出岫鹰飞得更高些鸣叫得更清亮一些奔驰的地铁啊载着奔忙的行人请慢一慢让我合张影好让那个城市和这个城市看到有人想掠过的阳台花开得正好于是眺望阳台的人会不由自主昂着头骄傲地活着

永远的潜龙·2024-01-23 04:58

Livox_ros_driver2 消息 (msg) 类型对 SLAM 应用程序的适配

Livox_ros_driver2消息(msg)类型对SLAM应用程序的适配文章目录I前言II.查看ROS消息III.LivoxROS驱动的消息类型IV.适配修改应用程序V.总结I前言有时候,拿到最新的Livox激光传感器

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:01

RTDETR 引入 UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv

大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。1）现有大卷积神经网络的架构主要遵循传统ConvNets或变压器的设计原则，而针对大卷积神经网络的架构设计仍未得到解决。2）随着变压器在多个领域的主导地位，有待研究ConvNets在视觉以外领域是否也具有强大的通用感知能力。在本文中，我们从两个方面做出了贡献。1）我们提出了四个设计大卷积神经网络的

迪菲赫尔曼·2024-01-23 00:48

机器人世界

例如，无人驾驶汽车使用视频、雷达与激光雷达来观察周围的世界。

徐凯_xp·2024-01-22 18:19

4D毫米波雷达——RADIal数据集、格式、可视化 CVPR2022

采集设备包括：摄像头、激光雷达和高清雷达等，并且还包括了车辆的GPS位置和行驶信息。总共有91个视频序列，每个视频时长从1分钟到4分钟不等，加起来一共是2小时。

一颗小树x·2024-01-22 16:22

制冷培训一

常用制冷方法1相变制冷：汽液、液固2气体膨胀制冷：节流膨胀、膨胀机膨胀3半导体制冷：4涡流管制冷：5磁制冷：6稀释制冷：7激光制冷：汽液相变制冷1蒸汽压缩制冷2蒸汽吸收制冷3吸附制冷蒸汽压缩制冷循环四大部件

制冷技术咨询与服务·2024-01-22 13:10

3D目标检测（教程+代码）

以下是该技术的介绍：1.技术原理：3D目标检测使用激光雷达、摄像头等传感器采集场景信息，并将其转换为点云数据。通过对点云数据进行处理和分析，可以检测出场景中的物体，并确定其位置和姿态信息。

毕设阿力·2024-01-22 10:28

仿真机器人-深度学习CV和激光雷达感知(项目2)day5【作业1与答案1】

文章目录前言作业1答案1前言你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业本文内容是我为复试准备的第二个项目欢迎大家的关注，我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容预置知识：基本Python语法，基本linux命令行使用以下的几个专栏是本人比较满意的专栏(大部分专栏仍在持续更新)，欢迎大家的关注：ACM-ICPC算法汇总【基础篇】ACM-ICPC算法汇总【提高篇】AIoT(人工智能+物联网

辰chen·2024-01-22 06:03

PCL1.12.1+VTK9.1+Qt5.14.2VS创建Qt项目在widget上显示点云

在完成VTK9.1源码的编译和VS2019相关配置之后，就可以开始使用Qt5.12进行点云显示了。

Meditation-·2024-01-22 05:50

VS2019+PCL1.12.1+Qt5.14.2编译VTK9.1（苦尽甘来系列）

花了两天时间编译VTK9.1，然后通过VS所创建的Qt项目来显示点云。根本目的VS创建Qt项目，在ui设计界面中添加一个widget，用于显示点云。

Meditation-·2024-01-22 05:20

CASS11.0功能与生俱来：南方地理信息数据成图软件SouthMap（超越经典，绘算俱佳）

南方地理信息数据成图软件SouthMap是通过南方测绘20余年软件研发经验，基于AutoCAD和国产CAD平台，集数据采集、编辑、成图、质检等功能于一体的成图软件，主要用于大比例尺地形图绘制、三维测图、点云绘图

GeoBase·2024-01-22 04:32

乡村女孩逆袭记

想逛街得坐一个半小时的客车回城，闲着就容易折腾自己，拿着一个月工资跑去激光祛了斑。幻想着一

敏妹妹的生活日记·2024-01-22 00:37

激光雷达标定入门（2）安装Autoware

这里以docker版本为例，在新版本下会更加稳定1安装Docker首先，你需要按照Docker官方的教程，安装dockerhttps://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/autoware/-/wikis/docker-installation不想看的话直接看这里#####OldDockerCleanup$sudoapt-getremovedock

马上到我碗里来·2024-01-21 22:33

激光雷达标定入门（5）Docker网络配置

1前言这一步是对之前专栏中一键安装介绍的一点扩展，是因为在后续的部署中，特别是雷达的驱动中，发现在docker的容器中无法接到雷达的数据，但是在容器外功能包能正常收到雷达的信号，后面发现是容器的IP没有在雷达的IP网段，即使主机设置的网段跟雷达一致！根本原因：这是因为使用的小鱼一键配置是从网络端直接拉过来的，所以在配置完了之后其实已经在系统里生成好了容器，并且这个容器会一直在，后面dockerst

马上到我碗里来·2024-01-21 22:33

激光雷达标定入门（3）Autoware官方Demo运行

============================================================这一步可以根据自己情况省略============================================================1ROSBAGDemo之前搜了一些教程，发现那些数据包都不能下载，还是官方教程靠谱。链接如下https://gitlab.com/au

马上到我碗里来·2024-01-21 22:03

Ubuntu1804 使用calibration_camera_lidar 实现激光雷达和相机联合标定【安装calibration教程】

感谢博主的提示Autoware1.10以上的软件都需要单独安装这个calibration标定工具箱1.nlopt安装新开一个终端：gitclonegit://github.com/stevengj/nlopt.gitcdnloptmkdirbuildcdbuildcmake..makesudomakeinstall2.calibration_camera_lidar安装新开一个终端：mkdirca

FYY2LHH·2024-01-21 22:32

激光雷达标定入门（4）Autoware标定工具安装

在最开始我们提一个问题，标定工具也得安装在docker内？思路是这样的，在这里基于docker的autoware，后续的标定包应该放在工作空间，那工作空间是project的，那肯定不能放在docker里面，所以是否意味着每次nlopt这些都得重新安装和编译？在这里，最开始的思路是用docker安装autoware，然后再安装标定工具，但是这样有不少问题：1.比如docker每次关闭容器就会删除，改

马上到我碗里来·2024-01-21 22:01

使用pcl::fromROSMsg()函数报错Failed to find match for field ‘intensity‘

使用LGSVL创建了激光雷达传感器，其中的原始点云PointCloud2类型的话题中含有intensity数据，并且在Rviz中可以将强度信息显示出来。

少年独剑倚清秋·2024-01-21 21:38

ROS接收点云过程中出现Failed to find match for field ‘rgb‘.

标记一下自己的低级错误，最近想做给点云上色，在ROS回调函数接收处理时总会报错说Failedtofindmatchforfield'rgb'.最后发现问题并不在回调上色输出端，是因为雷达发出的点云并不包含

希望coding不秃头·2024-01-21 21:08

Ouster激光雷达使用PTP时间同步

Ouster官方参考链接激光雷达与系统PTP时间同步+-------------------------------------+|Ubuntu18.04System|

晓晨的博客·2024-01-21 21:08

ouster激光雷达数据包丢包问题解决（Linux线程指定CPU，锁定CPU频率）

目录设备及运行环境问题描述问题解决网络速度问题线程绑定CPU核心查看线程/进程运行在哪个CPU核心设置线程/进程运行在指定CPUCPU定频参考设备及运行环境激光雷达：ousterOS1-128硬件平台：

wk930523·2024-01-21 21:07

Ouster OS1-128 雷达调试

文章目录一.硬件连接二.IP配置1.修改电脑ip2.分配雷达ip三.ROS下显示点云1.安装ROS驱动步骤2.显示效果四.使用LeGO-LOAM建图五.TODO在这里记录一下自己使用OusterOS1-

梦醒时分1218·2024-01-21 21:06

【ouster】ubuntun18.04安装ouster三维激光雷达ros版本驱动

1、下载驱动文件需先创建一个ros工作区间，如何将代码下载至src文件夹mkdircatkin_ws_ouster/srccdcatkin_ws_ouster/srccatkin_init_workspacecd..sourcedevel/setup.shsudogedit~/.bashrc#将下列代码添加至打开的文件source~/catkin_ws_ouster/devel/setup.bas

gmf0327·2024-01-21 21:05

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

©作者|小欣01简介自从VisionTransformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之中，如图像分类、目标检测、图像生成和语义分割等任务

CV案例精选·2024-01-21 18:32

仿真机器人-深度学习CV和激光雷达感知(项目2)day04【简单例程】

文章目录前言简单例程运行小海龟仿真启动节点查看计算图发布Topic调用Serviece用Python发布和接收Topic创建工作空间创建功能包，编译编写TopicPublisher节点编写TopicSubscriber节点运行节点自定义消息类型用Python注册和调用Serviece新建功能包在srv文件夹下，创建AddTwoNum.srv文件同上节,修改package.xml和CMakeList

辰chen·2024-01-21 12:07

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云和图像融合的智能驾驶目标检测(中)

摄像头和惯性测量单元：利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力，可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度，但依旧是依靠摄像头数据进行3D目标的检测，受环境及天气状况影响较大；（2）激光雷达和惯性测量单元

格图素书·2024-01-21 08:57

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云配准的无纹理堆叠物体 6D 位姿估计（下）

目录4.3点云精配准4.3.1ICP算法原理4.3.2ICP加速方法4.4堆叠物体位姿估计

格图素书·2024-01-21 08:27

无人机打击激光器

激光器的应用非常广泛，涵盖了多个领域。以下是一些主要的激光器应用：医疗领域：激光器在医疗行业中有着重要应用，比如用于激光手术（如眼科手术）、皮肤治疗、牙科治疗、肿瘤治疗等。

LittroInno·2024-01-21 07:52

激光无人机打击系统——光束控制和指向系统

激光无人机（UAV）打击系统中的光束控制和指向系统通常包括以下几个关键组件和技术：激光发射器：这是系统的核心，负责生成高能量的激光束。

LittroInno·2024-01-21 07:52

如果我们总在抱怨

6月9日天气：雨今天突然发现自己刚买不久的手机摄像头有点损坏，前置后置都是，心情一下子就跌落谷底，觉得可能是摔到了，也可能是被激光灯烧坏了传感器，总之，坏了已经成为事实，找原因也无济于事。

爱吃樱桃de小丸子·2024-01-21 05:59

毫米波雷达4D点云生成（基于实测数据）

本期文章分享TI毫米波雷达实测4D点云生成的代码，包含距离、速度、水平角度、俯仰角度，可用于日常学习。

调皮连续波（rsp_tiaopige）·2024-01-21 04:50

RF-LIO：面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计（IROS 2021）

面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计单位：西安交通大学针对问题：实际场景中动态因素的引入造成基于静态假设的LIO严重位姿漂移提出方法：提出基于自适应的多分辨率RangeImage的动态点移除算法，并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计

Tom Hardy·2024-01-21 04:11

经纬恒润4D成像毫米波雷达亮相 CES 2024

经纬恒润自主研发的4D成像毫米波雷达LRR610，具备48发48收通道，在方位和俯仰向均具有高分辨能力，可以形成丰富的点云信息，甚至可以对目标进行轮廓的点云成像，能够区分、追踪、识别数百个目标。

经纬恒润·2024-01-21 03:55

【唐宇迪深度学习-3D点云实战系列】学习笔记

课程目录如下：https://download.csdn.net/learn/35500/529919一、3D点云应用领域分析3D点云领域都关注了哪些方向？

_helen_520·2024-01-21 02:45

看风筝

天空无边无际，一点云影都没有。它们那么自由，那么惬意，让我意识到，东北的春天终于来了。十几年前，娃娃小时，也带他在那个江坝上放过风筝，几块钱的小风筝，很容

铅笔芒种·2024-01-21 01:25

3D点云深度学习处理的基本概念

权重矩阵更新学习方法概述1.参数初始化：需要对权重矩阵初始化参数（通常使用随机初始化方法，如正态分布或者均匀分布生成随机数）2.前向传播：前向传播中，模型计算权重矩阵和输入数据的结果，得到输出。3.误差计算：根据模型的输出和标签计算误差。在NLP（自然语言处理）任务中，常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播：利用误差更新权重矩阵。通过链式法则（ChainRule）计算损失函数相对于权重矩阵的

长安海·2024-01-20 23:24

Stereo Matching (Kitti Benchmark)

在2012的版本中，groundtruth是利用ICP从先后五帧的点云中求得相对pose，和积累得到的点云，利用camera的参数信息反投回图像，再人为的移除镜面反射的区域得到。

国民英雄ququ·2024-01-20 21:16

智能汽车如何实现自主感知、决策和控制

以下将分别介绍这些方面：感知环境信息智能汽车通过各种传感器来感知周围环境的信息，包括但不限于：雷达、激光雷达、摄像头、超声波等。

道亦无名·2024-01-20 19:43

实现scan-to-map匹配，使用NDT的C++代码实现（2）

算法原理：ICP：ICP算法通过迭代地匹配两组点云之间最近的点来计算最优

稻壳特筑·2024-01-20 17:01

点云对齐函数icp.align(*result)

icp.align(*result)的含义和用途：icp.align(*result)的返回值：icp.align(*result)的含义和用途：使用PCL（PointCloudLibrary）或类似的库进行点云处理时

稻壳特筑·2024-01-20 17:00

实现scan-to-map匹配，使用ICP的C++代码实现（1）

目录加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。执行ICP匹配。判断是否收敛获取最优位姿。计算匹配误差。输出匹配结果。实现的主要步骤如下：加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。