优质答主摘要8.Monocular 3D Object Detection: An Extrinsic Parameter Free Approach 单目 3D 目标检测在工业应用中，由于当前的一些开放数据集的方法忽略了摄像机的姿势
CVPR2021论文大盘点
8.Monocular 3D Object Detection: An Extrinsic Parameter Free Approach 单目 3D 目标检测在工业应用中，由于当前的一些开放数据集的方法忽略了摄像机的姿势
3D障碍物感知
高精地图 ROI过滤之后,Apollo得到已过滤、只包含属于ROI内的点云,大部分背景障碍物,如路侧的建筑物、树木等均被移除,ROI内的点云被传递到分割模块。分割模块检测和划分前景障碍物,
IROS2021
任务中,3d-lidar 扫描生成的强度图像有诸如不受外部光照条件和阴影影响等优点。 自动驾驶和自动驾驶汽车的普及推动了 3d-lidar 的改进。在这个应用领域,它们的主要用途是提供
论文阅读综述3DOb
HDNET: Exploiting HD Maps for 3D Object Detection (CoRL2018) 该论文是PIXOR的延续之作，使用了PIXOR的网络框架，加入了高精地图的信息，使得检测更准
无人驾驶感知算法3D障碍物检测系列论文解读
-3D障碍物检测系列论文解读. 感知算法是无人驾驶中的一个重要领域，随着激光雷达等传感器的成本降低，深度学习在计算机视觉的发展，3D障碍物检测吸引了
3D目标检测PointPillars论文和代码解析
1 前言. 前面的相关文章中，我们简单解析了自2017年来相关的 3D视觉/点云 算法。. 本文要解析的模型叫做PointPillars，是2019年出自工业界的一篇Paper。. 该
unity3d课程设计报告共
unity3d课程设计报告(共10篇) 游戏程序设计课程报告 课程:Unity3D课程设计 题目: 班级: 学号: 姓名: 日期: 一、摘要 UNITY游戏是一种新型的IT引擎。我们研究主
3D目标检测BEVDet系列源码解读
前言 本文介绍了BEVDet实现过程中的代码注释，希望能帮助大家更好地理解如何从论文原理到mmdet3d上代码实现BEVDet。 本文转载自自动驾驶之心 作者丨小
丁勇教授团队两篇最新成果入选计
ECCV论文1篇,获CVPR 2022 Waymo纯视觉3D目标检测全球挑战赛第三名;在点云3D目标检测任务上发表ACM MM(ACM Multimedia)国际会议论文2篇、IEEE期刊论文1篇;在点云
8.Monocular 3D Object Detection: An Extrinsic Parameter Free Approach 单目 3D 目标检测在工业应用中，由于当前的一些开放数据集的方法忽略了摄像机的姿势
前方车辆障碍物检测方法的研究. 刘志强，王盈盈，倪 捷，刘 恒. （江苏大学 汽车与交通工程学院，江苏 镇江 212013）. 摘 要：为降低车辆前方障碍物检测的误警率
毕业设计(论文) 题目名称:多传感器障碍物检测系统的软件设计 年级:2003级■本科□专科 学生学号:*** 学生姓名:杨金荣指导教师:胡莉曾毅 学生单位:信息工程学院技术职称:副教
本论文研究了国内外列车障碍物检测的方案和相关技术,结合城市轨道交通的特点,提出了一种接触式障碍物检测方法,在此基础上设计并研制了一套适用于无人驾驶地铁列车的新型障碍
【摘要】:由3D激光雷达采集的3D点云数据已成为无人驾驶汽车获取道路信息的重要来源,在基于点云数据的众多环境感知算法中,障碍物检测与动态障碍物跟踪算法在无人驾驶汽车架构
一站式论文服务，客服一对一跟踪服务。