自动驾驶

ASAM：自动驾驶仿真测试标准引领者

从目前的发展态势看，中国汽车技术研究中心有限公司（以下简称“中汽中心”）深入研究的由ASAM（德国自动化及测量系统标准协会）制定并推广的OpenX标准正引领自动驾驶
小白菜的点滴成长·2022-11-29 08:20

智能网联汽车自动驾驶仿真技术学习笔记（一）

智能网联汽车自动驾驶仿真技术学习笔记（一）绪论一、自动驾驶汽车分级二、先进驾驶辅助系统三、环境感知传感器四、自动驾驶仿真系统的构成五、自动驾驶功能测试绪论一、自动驾驶汽车分级以下是由美国汽车工程师学会给出的智能网联汽车自动驾驶分级表
Szu_Loosen·2022-11-29 08:20

童欣 室内三维场景的理解与建模

无人驾驶——室外场景RGB-D相机浙大张国锋老师有研究室内的自动驾驶——机器人扫地机器人家居机器人对室内场景做建模、装饰三种方法：1、geometrybasedmethods恢复场景中的几何和颜色信息，
菜园狸花喵·2022-11-29 08:13

【观察】PowerMax：为企业存储装上AI“大脑”

“申斯基，听说以后汽车都能自动驾驶了，是不是我就不用考驾照了？”，自觉驾照无望之后，这位朋友对自动驾驶满怀希望。我并不想戳破这个美丽的肥皂泡，但还是耐心的给她解释了什么是自动驾驶，以及自动
申耀的科技观察·2022-11-29 06:01

降低AI开发门槛，飞桨重启“软件定义硬件”浪潮

为何越来越多的互联网大户开始追造车的“风口”，不排除一些玩家借机推高估值的嫌疑，但互联网造车浪潮的出现离不开两个诱因：一是自动驾驶正在成为汽车行业的新赛点，二是“软件定义汽车”已经是行业的新共识。
Alter1230·2022-11-29 06:29

大数据24小时：京东启动“人工智能加速器”项目，网传王劲因“家庭原因”离开景驰

亿美元……以下为您奉上更多大数据热点事件编辑|abby官网|www.datayuan.cn微信公众号ID|datayuancn一、王劲因“家庭原因”离开景驰，原CTO韩旭接任CEO一职据媒体报道，近日自动驾驶创企
数据猿·2022-11-29 05:14

百度公开专利：可自动检测交通违法；谷歌训练AI写代码；腾讯股东考虑出售美团股份|每日大事件...

‍‍数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智·改变商业01.百度公开城市道路异常事件识别专利可自动检测交通违法等行为11月24日消息，近日，百度公开了一项城市道路异常事件识别专利，可将自动驾驶汽车的感知数据运用到城市道路巡检管理中
数据猿·2022-11-29 05:43

基于OpenVINO部署PaddlePadle-YOLOE模型—1.项目介绍

OpenVINOTM部署PP-YOLOE模型实现1.PP-YOLOE模型 目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶
爱码一万年·2022-11-29 02:31

保障汽车行业的软件供应链安全

最近，它在安全、车辆连接、半自动驾驶等领域取得了显著的技术进步。而且，这一革新时代远未结束。根据全球领先的管理咨询公司麦肯锡所言：“未来十年，汽车行业将面临一个世纪以来从未见过的巨大变化。”
GitMore·2022-11-29 00:50

智能网联汽车网络安全浅析（下）

本文由李玉峰，陆肖元，曹晨红，李江涛，朱泓艺，孟楠联合创作1网络安全威胁与防御技术自动驾驶和联网使汽车变成非常复杂的网络物理系统21,也使攻击者看到了新网络空间的更多攻击面，本文总结了CAV的攻击向量，
SAUTOMOTIVE·2022-11-29 00:19

如何加速自动驾驶SoC芯片的功能安全验证

自动驾驶汽车是数十个高度复杂系统的集大成者，它将最先进的技术融入电子硬件、传感器、软件等。构思和设计这些系统无疑是当今工程师面临的最大挑战之一。
NewCarRen·2022-11-29 00:18

AUTOSAR基础篇之CanTsyn

随着自动驾驶的浪潮日
汽车小T·2022-11-28 23:28

CVPR2022车道线检测SOTA工作CLRNet在Tusimple数据集测试demo，助力自动驾驶早日落地

CVPR2022车道线检测SOTA工作CLRNet在Tusimple数据集测试demo，助力自动驾驶早日落地CVPR2022车道线检测SOTA工作CLRNet在Tusimple数据集上测试demo，性能可以
StrongerTang·2022-11-28 23:19

关于车载 时间同步 的理解

CAN消息的实际用法4.基于Autosar以太网时间同步4.1Autosar以太网时间同步说明4.2Autosar以太网时间同步原理4.3Autosar以太网时间同步消息格式1.时间同步的应用场景考虑自动驾驶
AgingMoon·2022-11-28 22:07

AUTOSAR时间同步

本文为大家详细介绍了AUTOSAR时间同步，主要分为以下5个部分为什么需要时间同步AUTOSAR时间同步StbM模块介绍CanTSync同步机制介绍EthTSync同步机制介绍总结为什么需要时间同步考虑自动驾驶
钢琴上的汽车软件·2022-11-28 22:06

前端代码为什么会有低代码及无代码

另一种观点则是把低代码/无代码看作一个方法的两个阶段，就像对自动驾驶的L0~L5共6个不同阶段一样，人机协同编程的概念，划分为低代码/无代码两个阶段
大哥手下留情·2022-11-28 21:06

机器学习从零开始系列01：机器学习概述

机器学习已经广泛应用于数据挖掘、搜索引擎、电子商务、自动驾驶、图像识别、量化投资、自然语言处理、计算机视觉、医学诊断、信用卡欺诈检测、证券金融市场分析、游戏和机器
锦雩·2022-11-28 21:34

强化学习之混合动作空间

在游戏ai，自动驾驶等一些领域中有时动作空间可以是混合动作空间，因此我阅读了一些相关的文献，资料和代码，计划整理一下混合动作空间中的一些基础知识（主要介绍parameterizedactionspace
Serendipity-Wu·2022-11-28 20:43

一文详解自动驾驶BEV感知，景联文科技提供数据标注支持

在自动驾驶汽车行驶过程中，决策规划作为关键部分之一，需要依靠多个感知、预测任务模块以提供精准的汽车周围环境信息，其中感知任务不仅需要检测场景中的汽车、行人等动态物体，还需要识别道路布局、车道线等静态元素
景联文科技·2022-11-28 19:00

一文尽览 | 计算机视觉中的鱼眼相机模型及环视感知任务汇总！

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！
自动驾驶之心·2022-11-28 19:58

自动驾驶与CV算法工程师成长打怪路线图

自动驾驶是未来出行的趋势，将会彻底改变社会的生产和生活结构，无论是国家层面还是企业层面都投入巨资研发，期望计算机视觉与AI能够改变出行，推动人类社会进步！
自动驾驶之心·2022-11-28 19:58

Yolov5不止于目标检测，在图像分类上的落地应用！

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述！
自动驾驶之心·2022-11-28 19:58

轻量级多模态3D检测新思路！PointSee：使用图像增强点云

作者|王汝嘉编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/586824434点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D
自动驾驶之心·2022-11-28 19:58

实例分割最全综述（上）：二阶段实例分割和一阶段实例分割

作者|fresher原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/533568152点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取1.实例分割简介实例分割是结合目标检测和语义分割的一个更高层级的任务
自动驾驶之心·2022-11-28 19:57

ST-P3：首篇基于环视相机的端到端自动驾驶框架！（ECCV2022）

作者|PerceptionX编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/544387122点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取论文地址:
自动驾驶之心·2022-11-28 19:27

首篇！无相机参数BEV感知！（北航、地平线）

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！
自动驾驶之心·2022-11-28 19:27

自动驾驶传感器---毫米波雷达原理（测距、测速、角速度测量），毫米波雷达系统构成

毫米波雷达：ADAS/自动驾驶核心传感器毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点：1）同厘米波导引头相比，毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点；2）与红外、
打怪升级ing·2022-11-28 19:54

自动驾驶－毫米波雷达系列基础篇－测距原理

毫米波雷达的测距原理１．毫米波雷达的测距原理1.1单目标的测距原理1.2多个目标测距过程1.3距离分辨率1.4雷达的最远测距1.5小结１．毫米波雷达的测距原理问题思考：1）单个目标雷达如何测距？2）有多个目标时如何测距？3）2个目标最近可分辨距离（即距离分辨率）？4）雷达的最远测距由什么决定？1.1单目标的测距原理一、FMCW工作原理：如下图，由合成器（1）产生一个chirp，经发射天线（2）发射
齿轮人生·2022-11-28 19:24

毫米波雷达系统构成、测量原理（测距、测速、角速度）

毫米波雷达：ADAS/自动驾驶核心传感器毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点：1）同厘米波导引头相比，毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点；2）与红外、
肥嘟嘟的左卫门·2022-11-28 19:47

【强化学习论文合集】专栏介绍（订阅前必读）

评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题，常用于控制决策领域，应用场景包括：机器人、无人机、自动驾驶
Allenpandas·2022-11-28 19:17

深度学习领域的论文应该怎么写，有哪些方向？

目前了解了CVNLP机器学习方向的：##CV方向多模态，学习分享-深度之眼多模态情感识别目标检测，语义分割自动驾驶遥感应用点云配准点云感知三维
AI致力·2022-11-28 19:04

电商业务中的五大机器学习问题！

机器学习正在从曾经的“科幻”，走向大众生活，比如：高铁站的人脸识别系统、小区门口的无人化测量体温，还有这些年很火的自动驾驶，再到电商的精准推荐系统...等等，背后都是机器学习。
夕小瑶·2022-11-28 17:37

Apollo Udacity自动驾驶课程笔记——高精度地图、厘米级定位

前言：目前Apollo内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景，帮助解决林荫道路GPS信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。1高精度地图1、高精地图与传统地图1.1定义：高精地图是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助信息，最重要是包含道路网的精确三维表征，例如交叉路口布局和路标位置。1.2高精地图还包含很多语义信息，地图上可能会报告
查里王·2022-11-28 14:36

APOLLO UDACITY自动驾驶课程笔记——规划、控制

1、路径规划使用三个输入，第一个输入为地图，Apollo提供的地图数据包括公路网和实时交通信息。第二个输入为我们当前在地图上的位置。第三个输入为我们的目的地，目的地取决于车辆中的乘客。2、将地图转为图形该图形由“节点”(node)和“边缘”(edge)组成。节点代表路段，边缘代表这些路段之间的连接。我们可以对一个节点移动到另一个节点所需的成本进行建模。3、路径查找算法A*从初始节点开始，我们需要确
查里王·2022-11-28 14:36

APOLLO UDACITY自动驾驶课程笔记——感知、预测

1、计算机视觉无人驾驶车有四个感知世界的核心任务：检测——指找出物体在环境中的位置；分类——指明确对象是什么；跟踪——指随时间的推移观察移动物体；语义分割——将图像中的每个像素与语义类别进行匹配如道路、汽车、天空。2、Camera图像RGB图像，深度为33、Lidar图像激光雷达传感器创建环境的点云表征，提供了难以通过摄像头图像获得的信息如距离和高度。点云中的每个点代表反射回传感器的激光束，可以告
查里王·2022-11-28 14:03

机器学习与数据挖掘期末复习

数据源—（数据整合）—整理过的数据—（筛选与预处理）—准备好的数据—（选择函数、算法，进行数据挖掘）—模型—（数据评估）—专业知识2.数据挖掘应用目标检测、文本分类、语音识别、数据建模、自动驾驶、用户自定义学习
AAquiloo·2022-11-28 14:03

M3D-RPN: Monocular 3D Region Proposal Network for Object Detection（2019.7）

摘要将世界进行三维描述是现代自动驾驶领域的重要部分。目前，昂贵的雷达和立体RGB成像的结合对于成功进行三维目标检测算法至关重要，而单目的方法则大大降低了性能。
skycrygg·2022-11-28 13:24

青云霍秉杰：云原生函数OpenFunction在自动驾驶领域的应用

嘉宾|霍秉杰整理|王新出品|CSDN云原生2022年5月10日，在CSDN云原生系列在线峰会第4期“ApacheSkyWalking峰会”上，青云科技资深架构师霍秉杰分享了SkyWalkingv9如何帮助OpenFunction实现函数可观测。戳观看霍秉杰分享视频利用SkyWalking监测函数性能，实现可观测性随着技术的发展，人们越来越少关注底层技术栈的一些细节，越来越多关注自己应用的商业逻辑。
CSDN云原生·2022-11-28 12:15

李宏毅机器学习笔记——回归

回归笔记回归使用场景预测步骤第一步——确定模型的集合第二步——模型好坏的判断第三步——梯度下降改进模型回归使用场景股票预测：输入：历史股票价格等输出：明日或以后股票的价格或平均值自动驾驶：输入：场景信息
Brandon1017·2022-11-28 07:04

智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展项目工可研报告（附下载）

包括区域信号协调优化、智能网联交通信息服务系统、出行即服务系统MaaS、交通数字孪生与自动驾驶、基于大数据的智能决策、应急指挥调度和运维系统等九个云端应用系统。（3）一套边缘计算应用。
智能交通技术·2022-11-28 07:40

一文详解Robotaxi商业化三阶段和运营服务三大内容

关注公号回复“221121”下载报告原文罗兰贝格和如祺出行共同推出《自动驾驶出租车（Robotaxi）商业化前景展望》重磅报告。
5G行业应用·2022-11-28 07:39

标准解读系列之三：智慧高速建设需要什么样的技术架构？

智慧高速公路的自动驾驶附属设施包括哪些？全文
5G行业应用·2022-11-28 07:38

智能网联汽车数据安全管理研究

文/邱彬摘要智能网联汽车大数据已经成为推动自动驾驶技术迭代更新，促进产业生态创新发展的基础性战略资源，随之而来的用户隐私和数据安全问题受到了社会各界的广泛关注。
汽车知识分享·2022-11-28 07:31

实时视频动作检测(action detection)

该技术可以广泛应用于视频监控、视频搜索与检索、自动驾驶、人机交互、视频内容推荐等。行为检测任务可以分为时序行为检测(t
tf_q568897492·2022-11-28 04:41

Transformer赋能产业级实时分割！NeurIPS 2022顶会成果RTFormer带你一探究竟！

图像分割作为计算机视觉的三大任务之一，是智慧城市、工业制造、自动驾驶等领域的一项关键技术。相比图像分类和目标检测任务，图像分割预测输出目标在像素级别的精细信息，在计算机视觉任务中具有不可替代的作用。
百度大脑·2022-11-28 04:05

F-Cooper: 基于 3D 点云特征的自动驾驶车辆边缘计算系统的协作感知

自动驾驶汽车感知存在的挑战：1）严重依赖传感器来完善对周围环境的感知，但是车辆使用的数据仅限于来自其自身传感器的数据；2）车辆（和/或边缘服务器）之间的数据共享受到网络带宽和自动驾驶应用程序的实时约束。
superbzhoucc·2022-11-27 20:45

python 点云处理稀疏_基于VSLAM的3D稀疏点云到2D栅格图的实现方法与流程

slam技术在室内移动机器人、自动驾驶、增强现实(ar)等领域应用明显。室内移动机器人的出现，为物流运输、仓储盘点、港口
weixin_39590601·2022-11-27 20:44

机器学习算法应用场景实例

基于运营商数据的个人征信评估1.5商品图片分类1.6广告点击行为预测1.7基于文本内容的垃圾短信识别1.8中文句子类别精准分析1.9P2P网络借贷平台的经营风险量化分析1.10国家电网客户用电异常行为分析1.11自动驾驶场景中的交通标志检测
令狐公子·2022-11-27 19:25

一个国产图像分割项目重磅开源！

支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么？那就要说到顶顶重要的图像分割技术。
逛逛GitHub·2022-11-27 18:28

BEV语义分割新SOTA！CoBEVT

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取arXiv论文“CoBEVT:CooperativeBird’sEyeViewSemanticSegmentationwithSparseTransformers
自动驾驶之心·2022-11-27 18:53
上一页 92 93 94 95 96 97 98 99 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他