鸟瞰第8页

无人驾驶：制作鸟瞰图，路径规划，路径跟踪，调试摄像头，测速度，测角度

无人驾驶路径规划路径规划之前1、制作并生成鸟瞰图（Python）：内参标定（1_intrinsic_calibrate.py），获得相机参数：注：找到14张有效的相机标定图片；DIM：大小；rms：均方根

繁锦@wwh·2023-01-12 14:10

目标跟踪综述

从9个关键方面总结了基于深度学习方法的基本特征、主要动机和贡献:网络架构、网络开发、视觉跟踪的网络训练、网络目标、网络输出、相关滤波器开发、鸟瞰跟踪、长期跟踪、在线跟踪。

嗯呢嗯呢·2023-01-11 13:21

使用Transformer融合时空信息的自动驾驶感知框架

引言TL;DR:本文提出了一套基于Transformer和时序模型在鸟瞰图视角下优化特征的环视物体检测方案，即BEVFormer。

OpenDriveLab·2023-01-07 11:15

YOLO系列专题——Complex-YOLO

文章链接：AnEuler-Region-ProposalforReal-time3DObjectDetectiononPointClouds核心思想：本文基于YOLOv2版本的变异，通过把3D点云降维到2D鸟瞰图的方式

思绪零乱成海·2023-01-06 07:26

unity Camera控制（上帝视角）

在实际的操作过程中，水平的鸟瞰移动，比视口发上下移动更为快捷。针对某地某建筑绕点旋转比自身旋转观测更

小生云木·2023-01-05 09:07

点云 3D 目标检测 - SECOND（Sensors 2018）

点云3D目标检测-SECOND（Sensors2018）摘要1.引言2.相关工作2.1基于前视图和图像的方法2.2基于鸟瞰图的方法2.3基于3D的方法2.4基于融合的方法3.SECOND检测器3.1网络架构

77wpa·2022-12-31 10:28

激光雷达点云投影到俯视鸟瞰图（附 python代码）

（附open3dpython代码）思路很简单，就是把每个三维的点坐标投影到图像坐标上面去，注意点：1.投影的时候有一个分辨率的参数，也就是每隔多少米投影一个点2.坐标不要溢出图像的坐标范围即可。效果如下：defpoint_cloud_2_top_v2(points,res=0.05,range=None,indices=None):"""Createsanbirdseyeviewrepresent

点云处理·2022-12-30 12:06

panoptic polarnet 笔记

我们在一个单一的推理网络中使用极鸟瞰视图(BEV)表示学习了语义分割和类别不可知的实例聚类，使我们能够规避城市街道

AIchiNiurou·2022-12-25 11:04

Cylinder3D:一个有效的三维框架用于驾驶场景激光雷达语义分割

投影方法包括球面投影、鸟瞰图投影等。虽然这个过程使得点云适用于基于cnn的二维网络，

阮扬才·2022-12-25 11:04

【论文速递】PolarNet: An Improved Grid Representation for Online LiDAR Point Clouds Semantic Segmentation

我们的极鸟瞰图表示法不是使用

冯子材·2022-12-25 11:32

三十五.智能驾驶之基于PolarNet的点云语义分割及ROS系统实践

从多年前基于传统的点云聚类和分割,到近些年基于深度学习的点云语义分割方法,技术逐渐成熟已经进入实时端到端的阶段.前有基于球面投影映射出二维深度图的SqueezeSeg,后又百度的Apollo和Autoware中开源的基于鸟瞰图二维网格的

okgwf·2022-12-25 11:26

Lift, Splat, Shoot 翻译

摘要自主车辆感知的目标是从多个传感器中提取语义表示，并将这些表示融合到单个“鸟瞰”坐标框架中，供运动规划使用。

zzzzz忠杰·2022-12-24 15:25

【论文精读】Hybrid Bird‘s-Eye Edge Based Semantic Visual SLAM for Automated Valet Parking

本文提出了一种利用鸟瞰图像的混合边缘信息的语义SLAM框架。为了从鸟瞰图和自由空间轮廓的合成图中提取有用的边缘信息用于SLAM任务，设计了不同的分割方法来消除合成视图中由

dulu_202·2022-12-22 18:45

百亿级分布式文件系统之元数据设计

前言在上一篇《如何实现支持百亿级文件的分布式文件存储》中，我们简单“鸟瞰”了实现支持海量文件的分布式文件存储的关键思路，本文我们开始讨论各个模块的设计思路和部分细节。

YAN_RONG_TECHNOLOGY·2022-12-21 13:34

BEVSegFormer：任意摄像头配置的BEV语义分割方法demo

BEV（鸟瞰图）下的语义分割是自动驾驶中一项十分重要的任务。尽管已经吸引了大量的研究投入，灵活处理车辆上安装的任意相机配置（单个或多个摄像头），仍旧是一个不小的挑战。

StrongerTang·2022-12-19 08:41

【Complex-YOLO: 点云实时目标检测】

Complex-YOLO:点云实时目标检测前言要点分析具体算法分析点云转化鸟瞰图提取特征B-Box损失回归前言Complex-YOLO，论文中介绍是一种仅在点云上进行的最先进的实时3D目标检测网络。

城市黎明的烟火·2022-12-18 13:04

【PointPillars:工业界中一种三维点云检测对象的快速编码方法】

（2：投影到前视图或者鸟瞰图，转化为二维的问题。虽然时间较快，但是点云的稀疏性

城市黎明的烟火·2022-12-18 13:33

【OpenCV】透视变换应用——实现鸟瞰图与贴图

透视变换是3D转换，透视变换的本质是将图像投影到一个新的视平面；据此，我们可以使用透视变化来实现鸟瞰图和图形贴图的效果；一、鸟瞰图实现前：实现效果：1.准备一个空的mat对象用于保存转换后的图Matimage

logani·2022-12-18 07:20

Carla学习1:获取carla的俯视图/鸟瞰图

文章目录键盘视角导航：（大小写输入法均可）启动服务器端：鼠标回到Carla界面，大致把鼠标放在界面正中心位置（或者其他你想要当做视点中心的位置，也可以调整显示界面与地面某些线垂直/水平），按住左键，一直往下拖，直到视角垂直地面松开鼠标，键盘按下s键，后退；一直后退到觉得显示界面能够装下地图图像按Q或E或A或D式地图图像在显示界面中央，这里按E。期间也可以按其他按键调整视角键盘视角导航：（大小写输入

biter0088·2022-12-17 17:30

【3D目标检测】Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection

隐式学习的方法会出现特征涂抹的问题，导致生成的鸟瞰图表示质量不高。提出的方法：实现了端到端的

可乐大牛·2022-12-17 12:21

《因果科学周刊》第3期：因果助力 Stable Learning

智源社区·2022-12-14 11:26

3D视觉感知新SOTA BEVFormer复现nuscenes数据集测试demo

1.概述对于自动驾驶而言，BEV（鸟瞰图）下的目标检测是一项十分重要的任务。尽管这项任务已经吸引了大量的研究投入，但灵活处理自动驾驶车辆上安装的任意相机配置（单个或多个摄像头），仍旧是一个不小的挑战。

码农打工人CV感知·2022-12-12 01:52

自动驾驶之行人轨迹预测数据集

750pedestriansexhibitingcomplexinteractionsUCY:Zara01,Zara02andUni.780pedestrians单应性矩阵，SLAM中的当用多个不同相机拍摄同一个三维平面需要考虑的矩阵，适应场景为平面情况商场这个数据集是用双鸟瞰相机对平面拍摄将成群行走的人标出

mathlxj·2022-12-11 17:12

使用 OpenCV 对图像中的区域进行透视变换

在文章中我提到可以使用透视变换来得到自上而下的“鸟瞰”图，前提是要能找到参考点。这篇文章继续讨论自上而下的“鸟瞰”图，但是这次我将

javastart·2022-12-11 13:16

【点云】M3DeTR: Multi-representation, Multi-scale, Mutual-relation 3D Object Detection with Transformers

Mutual-relation3DObjectDetectionwithTransformers论文简介：基本思路：具体实现：实验结果：论文简介：本文提出了一种新的三维目标检测架构，M3DETR，它将不同的点云表示（原始、体素、鸟瞰图

BIT可达鸭·2022-12-10 18:02

zzzzz忠杰·2022-12-10 07:22

【单目标轨迹预测】VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics fromVectorized Representation（翻译+笔记）

比较主流的做法是将智能体的轨迹以及道路的上下文信息渲染为鸟瞰图像，并使用卷积神经网络对其进行编码，VectorNet则是将所有信息转化为向量表示，在向量上进行操作。

光光同学·2022-12-10 07:17

【CVPR 2020】Learning RoI Transformer for Oriented Object Detection in Aerial Images

介绍这篇文章是针对旋转框任务的；摘要由于鸟瞰视角、高度复杂的背景和多变的物体外观，航拍图像中的目标检测是计算机视觉中一项活跃但具有挑战性的任务。

songyuc·2022-12-09 20:28

演讲译文：鸟和青蛙——数学之两翼

是像青蛙一样深入本质的研究，还是像鸟一样鸟瞰全局发现进而发现新大陆开辟新领域。就我所在的工程学科领域，恐怕更偏重与前者。因为工程上更多的是对数学的应用，而且大都是已经成熟的数学工具。

weixin_30491641·2022-12-09 10:48

BEV图像处理对自动驾驶系统的性能优化

原理是对于车身周围的整个环境的探测描述，以获得校正后的360度鸟瞰图BEV（BirdsEyeViews）图像。校正的BEV图像可被分割

智能交通技术·2022-12-02 15:53

双目摄像头三维坐标 python_uNetXST：将多个车载摄像头转换为鸟瞰图语义分割图像...

作者：Longway来源：3D视觉工坊公众号链接：uNetXST：将多个车载摄像头转换为鸟瞰图语义分割图像项目地址：https://github.com/ika-rwth-aachen/Cam2BEV论文地址

weixin_39889544·2022-12-02 15:22

利用车载摄像头了解道路语义的鸟瞰图

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文##开源代码#UnderstandingBird’s-EyeViewofRoadSemanticsusinganOnboardCamera论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.03040作者单位：苏黎世ETH计算机视觉实验室开源代码：https://github.co

计算机视觉life·2022-12-02 14:46

论文阅读：BEVSegFormer: Bird’s Eye View Semantic Segmentation FromArbitrary Camera Rigs

题目：BEVSegFormer:Bird’sEyeViewSemanticSegmentationFromArbitraryCameraRigs中文：BEVSegFormer基于任意相机的鸟瞰图语义分割原文

shiyueyueya·2022-12-01 23:53

经典文献阅读之--PON

0.简介作为Transformer在机器视觉领域的爆火，在自动驾驶领域目前很多工作都集中在前视转鸟瞰图的方法中，这里我们来讲2020年一篇经典的论文《PredictingSemanticMapRepresentationsfromImagesusingPyramidOccupancyNetworks

敢敢のwings·2022-11-30 06:15

PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud论文解读

(1)将点云投影到鸟瞰图或者正面图，又或者投射到体素中，效率比较低下,并且在量化过程中会遭受信息损失。

Abel_____·2022-11-29 14:41

一文详解自动驾驶BEV感知，景联文科技提供数据标注支持

BEV感知系统将多个摄像头或雷达得到的视觉信息转换至鸟瞰视角，然后进行相关感知任务，这样既能为自动驾驶感知提供更大的视野，也能同时完成多

景联文科技·2022-11-28 19:00

End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in Lidar Point Clouds论文笔记

End-to-EndMulti-ViewFusionfor3DObjectDetectioninLidarPointClouds谷歌2019先验知识：1).在鸟瞰图BEV中，物体保持其规范的三维形状信息

Rolandxxx·2022-11-26 22:22

【论文笔记】PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds

本文通过鸟瞰图（BEV）来表示场景，从而更有效地利用3D数据，并且提出PIXOR模型，一种无建议的单级检测器，基于像素级神经网络进行三维物体估计。文章在输入的表示、网络结

Elodier·2022-11-26 22:52

Nuscenes SOTA！BEVFormer v2: 通过透视监督使流行的图像Backbones适应BEV识别！

论文主要思路作者提出了一种具有透视监督的新型鸟瞰图（BEV）检测器，它收敛更快，更适合目前的图像主干网络。

自动驾驶之心·2022-11-25 13:33

3D Object Detection——BEV-based methods

bev鸟瞰图基于激光雷达点云（lidar）的目标检测方法之BEVhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/113460440自动驾驶感知中BEV的景物表示方法https://zhuanlan.zhihu.com

AI视觉网奇·2022-11-25 12:46

3D目标检测-BEVFormer、BEVDepth

由于篇幅过于繁杂，重点挑选基于纯视觉的BEV(鸟瞰图)的3D目标检测进行总结归纳，包括BEVFormer、BEVDepth。

帕里亚·2022-11-25 05:22

【点云鸟瞰图BEV】点云鸟瞰图BEV原理与可视化

本节将介绍激光雷达等点云的鸟瞰图生成原理、代码及效果图。1BEV视图原理点云BEV（Bird'sEyeView）视图是指点云在垂直于高度方向的平面上的投影。

Coding的叶子·2022-11-25 01:57

kitti LIDAR点云生成鸟瞰图BEV

importnumpyasnpfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotasplt#点云读取pointcloud=np.fromfile(str("000009.bin"),dtype=np.float32,count=-1).reshape([-1,4])#设置鸟瞰图范围

THE@JOKER·2022-11-25 01:26

吉林大学珠海学院计算机录取分数线,大学介绍 | 吉林大学珠海学院（附录取分数线，重点专业）...

ZhuhaiCollegeofjilinUniversity南海岸边根植一方热土观音山下潜心立德树人学校坐落在环境幽美的观音山下，面朝南海宿舍的住宿环境更不会差吉珠宿舍绿树环绕饭堂里的一桌一椅都用心布置学校可供运动的设备那可是十个手指头都数不完呀鸟瞰部分运动场学校为学生配备

SN和Pulsar·2022-11-24 22:44

(CVPR 2019) PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection From Point Cloud

我们的第一阶段子网络不是像以前的方法那样从RGB图像生成proposals或将点云投影到鸟瞰图或体素，而是通过分割以自下而上的方式直接从点云生成少量高质量的3Dprop

fish小余儿·2022-11-22 08:33

(CVPR 2017)VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

为了将高度稀疏的LiDAR点云与区域proposal网络(RPN)连接起来，现有的大多数工作都集中在手工制作的特征表示上，例如鸟瞰图投影。

fish小余儿·2022-11-22 08:02

【MV-3D】----多视图的3D目标检测网络

MV-3D:多视图的3D目标检测网络一、前言二、整体思路三、算法分析1、3DProposalNetwork鸟瞰图表示前视图表示2、Rregion-basedFusionNetwork3、3D边界框回归4

城市黎明的烟火·2022-11-21 16:57

【3D点云】数据入门（持续更新）

数据格式1.激光雷达数据（data_object_velodyne）可视化2.标注数据label_2.3.图像数据image_24.标定校准数据calib2.KITTI数据集中的三个坐标系：3.点云数据转鸟瞰图

杀生丸变大叔了·2022-11-21 15:32

Stacked Homography Transformations for Multi-View Pedestrian Detection相关工作翻译

摘要多视角行人检测旨在从多个摄像机视角预测鸟瞰图（BEV）占用地图。这项任务面临两个挑战：如何建立从视图到BEV地图的3D对应关系，以及如何跨视图收集占用信息。

zzzzz忠杰·2022-11-21 00:22

迈向BEV的大一统 | 基于纯视觉策略的BEV感知

随着自动驾驶汽车和其他交通代理在道路上移动，大多数时候推理不需要考虑高度，这使得鸟瞰图(BEV)成为一种充分的表示。

自动驾驶之心·2022-11-21 00:07

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