自动驾驶感知第8页

apollo-client源码分析

文章目录Apollo-Client1、基础客户端1.1、客户端获取配置流程1.1.1、初始化1.1.2、获取配置1.1.3、感知远程配置更新1.1.4、ConfigRepository监听器更新数据2、

肥牛火锅·2025-02-04 06:09

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中，我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术，介绍其发展历程、核心原

人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

县域智慧城市（城市大脑）建设方案

核心能力感知层：全域物

百态老人·2025-02-03 16:07

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

恰人陈·2025-02-03 14:56

【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记

GRNet:LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络

phy12321·2025-02-03 14:26

第三篇：模型压缩与量化技术——DeepSeek如何在边缘侧突破“小而强”的算力困局

第一章算法层创新：结构化压缩与动态稀疏化1.1非均匀结构化剪枝技术DeepSeek提出**“敏感度感知通道剪枝”（SAC

python算法(魔法师版)·2025-02-03 05:43

基于深度学习的基于视觉的机器人导航

基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统（如摄像头、LiDAR等）实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。

SEU-WYL·2025-02-03 03:29

第二篇：多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界

——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段，DeepSeek通过自研的多模态融合框架，在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。本文将从技术实现层面，解构其跨模态表征学习、动态融合机制与因果推理能力的内在创新。1.跨模态对齐革命：时空一致性建模传统多模态模型常面临模态割裂问题，DeepSeek提出「时空同步对比学习」（ST-CL）框架：视觉-语言对

python算法(魔法师版)·2025-02-03 02:51

计算机视觉：解锁智能时代的钥匙与实战案例

它不仅让机器拥有了“看”的能力，更是推动了自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、智能制造等多个领域的革新。

我的运维人生·2025-02-03 01:07

电子电器架构 --- 智能座舱现状和质量

喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强

车载诊断技术·2025-02-02 22:44

axios 登录后设置header_axios如何利用promise无痛刷新token

需求最近遇到个需求：前端登录后，后端返回token和token有效时间，当token过期时要求用旧token去获取新的token，前端需要做到无痛刷新token，即请求刷新token时要做到用户无感知。

weixin_39648430·2025-02-02 16:37

Tesla Autopilot技术架构整理(引用自EatElephant)

1.FSDOverview通过8台相机(36HZ)采集数据(960*1280的RGB图像)在自研的2颗*FSDchip(72TOPS(int8))上进行超过1000种不同任务的感知预测包括但不限于下面的超过

Aikun7777777·2025-02-02 16:03

AI大模型基于LLM的Agent架构图解

AIAgent的确定义：基于人工智能（尤其是大模型）技术，能够感知和理解环境，并采取行动以完成目标的智能实体。Agent能干什么？

AI产品经理·2025-02-02 14:51

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

应用使用场景交通标志分类在智能驾驶、车道辅助系统等领域有重要应用，可以帮助自动驾驶车辆识别道路上的各种交通标志，从而进行相应的决策，提高行车安全性。原理解释LeNe

鱼弦·2025-02-02 13:42

全局光照：物理基础教程_2024-07-21_16-33-18.Tex

这些现象决定了我们如何感知物体的颜色和质感。反射光线在物体表面的反射遵循反射定律，即入射角等于反射角。反射可以分为镜面反射和漫反射两种类型。

chenjj4003·2025-02-01 22:34

探讨实时操作系统（RTOS）在嵌入式设备中的调度机制与效能优化

在嵌入式设备中的调度机制与效能优化探讨实时操作系统（RTOS）在嵌入式设备中的调度机制与效能优化引言实时操作系统概述定义应用场景调度机制分类常见算法死锁预防效能优化减少上下文切换开销内存管理功耗控制成功案例分析自动驾驶车辆智能家居面临的问题及解决方案系统复杂

借口·2025-02-01 17:24

Gateway API：Kubernetes中的动态基础设施配置与流量路由

GatewayAPI提供了动态基础设施配置和高级流量路由功能，通过可扩展、面向角色和协议感知的配置机制使网络服务可用。

大大宝的博客·2025-02-01 15:29

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统，深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。

eso1983·2025-02-01 12:37

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出一种新的检测头，称为“动态头”，旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。

挂科边缘·2025-02-01 04:30

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用，广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域，广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战，如低光照、复杂背景、遮挡等问题。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

面向算网的数字孪生关键技术研究及应用探讨

摘要为了解决算网运营中面临的感知实时精度高、融合管控智能程度高、系统场景复杂度高、新技术部署难度高等问题，从宏观政策、行业标准化及运营商实践等方面对数字孪生网络发展现状进行分析，提出面向算网的数字孪生网络体系架构

罗伯特之技术屋·2025-02-01 00:30

YOLOv10：面向下一代目标检测模型的创新探索

从自动驾驶到智能监控，目标检测的准确性和实时性都直接影响着应用的效果和用户体验。

AgriTube·2025-01-31 20:31

自动驾驶---苏箐对智驾产品的思考

1前言对于更高级别的自动驾驶，很多人都有不同的思考，方案也好，产品也罢。最近在圈内一位知名的自动驾驶专家苏箐发表了他自己对于自动驾驶未来的思考。

智能汽车人·2025-01-31 20:27

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一，正通过各种方式改变我们的出行方式。

Echo_Wish·2025-01-31 20:55

2024-2025自动驾驶技术演进与产业破局的深度实践——一名自动驾驶算法工程师的年度技术总结与行业洞察

一、引言：站在自动驾驶的"技术奇点"2024年是自动驾驶行业从"技术验证"迈向"商业化落地"的关键转折点。

xiaomu_347·2025-01-31 20:54

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具

一键难忘·2025-01-31 20:24

强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战

摘要：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。

电气_空空·2025-01-31 20:54

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。

AI天才研究院·2025-01-31 19:22

以智能驾驶为例，谈谈在AI时代GIS的发展

在智能驾驶领域，AI与GIS的结合正变得尤为重要，尤其是在自动驾驶系统中，GIS不仅仅是用于地图显示，还担负着空间数据分析、路径规划、环境感知等多重任务。

匹马夕阳·2025-01-31 13:53

超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）

深度学习的发展历程可谓波澜壮阔，早期它源于对人工神经网络的研究，从简单的感知机模型开始。在发展初期，由于计算资源的限制以及数据量的不足等因素，发展较为缓慢。然而，随着计算机技术的飞速发展，尤

AI_DL_CODE·2025-01-31 12:49

ROS2---基础操作

例如我们要开发一个机器人，我们可以创建一个工作空间，然后存放这个机器人不同功能的包（感知（雷达，相机等），运动（底盘，云台，发射结构），控制（红外，蓝牙等））。

kyle~·2025-01-31 10:58

从众中取优：开源Agent市场深度调研，近20款主流开源Agent框架的技术亮点与适用场景深度剖析[Multi-Agent 框架详解]

从众中取优：开源Agent市场深度调研，近20款主流开源Agent框架的技术亮点与适用场景深度剖析1.背景代理（Agent）指能自主感知环境并采取行动实现目标的智能体，即AI作为一个人或一个组织的代表，

汀、人工智能·2025-01-31 02:55

【SLAM】SLAM技术详解：同步定位与地图构建

引言在机器人技术、自动驾驶、增强现实（AR）和无人机等前沿领域，SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术扮演着至关重要的角色。

steamedobun·2025-01-30 22:53

Cursor AI

主要特性1.AI智能补全Tab智能补全：通过AI预测并补全多行代码上下文感知：理解整个项目结构和编码风格多语言支持：支持所有主流编程语言2.代码

Anjgst·2025-01-30 20:01

计算机视觉：解锁未来智能的钥匙及其代码实践

它不仅让机器“看懂”世界，更在自动驾驶、医疗影像分析、智能制造、安防监控等众多领域展现出巨大的应用潜力。

我的运维人生·2025-01-30 07:16

自动驾驶（Automated Driving）系统组成和主要技术--以思维导图形式介绍

一、自动驾驶概念介绍自动驾驶是指汽车依靠传感器、高精度地图和复杂的算法等，不需要驾驶员操作而自动完成驾驶的技术。

大连海事的亲外甥·2025-01-30 04:28

《深度剖析Q-learning中的Q值：解锁智能决策的密码》

其中，Q-learning算法凭借其独特的魅力，在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等众多领域大放异彩。

·2025-01-29 19:51

【面试】【前端】【性能优化】前端性能优化总结

少于1秒：用户感知延迟但不会中断操作。少于10秒：用户会继续等待响应。超过10秒：用户将放弃等待。优化目标：首屏加载时间≤3秒。用户操作响应时间≤

患得患失949·2025-01-29 19:40

ROS中可视化车辆运动路径-采用RVIZ进行显示

一：序言在进行机器人自动驾驶过程中数据分析必不可少，为了更方便我们进行处理和观看这个功能效果，进行可视化是必不可少的，车辆行驶路径往往是以路径点的信息进行保存，为了更直观看到显示的效果，可以将其在RVIZ

m0_46699649·2025-01-29 17:58

机器人介绍

以下是关于机器人的介绍：定义机器人是一种能够自动执行任务的机器系统，它集成了机电、机构学、材料学及仿生学等多个学科技术，可以接受人类指挥，运行预先编排的程序，或根据人工智能技术制定的原则纲领行动，具备感知

max500600·2025-01-29 11:59

Qwen-VL论文解读

Qwen-VL：用于理解、定位、文本阅读等的通用视觉-语言模型摘要在本文中，我们介绍了Qwen-VL系列，这是一组大规模的视觉-语言模型（LVLMs），旨在感知和理解文本和图像。

dream_home8407·2025-01-29 09:10

OpenAI的编程语言和框架，给程序员带来了帮助有哪些

OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域，并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如，在机器人领域，Open

API技术大佬Anzexi58·2025-01-29 07:46

盘点50个AI大模型企业和典型产品

-GPT-4O：OpenAI的新一代AI模型，在语言理解和生成能力上有进一步提升，能够感知用户的情绪，并针对问题以带有情绪的“嗓音”做出反馈。

大模型玩家·2025-01-29 02:38

大话特征工程：2.特征组合与描述

公元2147年，人类文明站在科技的巅峰，所有决策、发展甚至感知都被“全维计算网络”所掌控。这套系统以高维空间中的数据为基础，试图预测并塑造未来。

nnerddboy·2025-01-28 22:03

SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

电子电气架构 --- 车载电子和软件架构概述