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搜索资源列表

  1. 自动驾驶动态目标检测的环境模型

  2. 自动驾驶动态目标检测的环境模型，可扩展的高级融合架构，对自动驾驶各个传感器数据进行融合

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2018-04-01
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：a351922698

  1. CVPR2018论文合集一

  2. SLAM DNN CNN 目标检测与目标识别 视频目标分割 图像分割 自然语言处理 自动驾驶

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-04
    • 文件大小：90177536
    • 提供者：algofei

  1. CVPR2018论文合集三

  2. CVPR论文合集--SLAM DNN CNN 目标检测与目标识别 视频目标分割 图像分割 自然语言处理 自动驾驶

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-05
    • 文件大小：88080384
    • 提供者：algofei

  1. CVPR-2018论文合集四

  2. CVPR-2018论文合集--SLAM DNN CNN 目标检测与目标识别 视频目标分割 图像分割 自然语言处理 自动驾驶

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-05
    • 文件大小：135266304
    • 提供者：algofei

  1. CVPR-2018论文合集五

  2. CVPR论文合集--SLAM DNN CNN 目标检测与目标识别 视频目标分割 图像分割 自然语言处理 自动驾驶

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-05
    • 文件大小：126877696
    • 提供者：algofei

  1. 在线目标跟踪算法设计与实现

  2. 实际生活里，因为许许多多的视觉方面的信息大多是来自运动的，所以目前针对在线目标的检测方面，已经广为流传。比如：在军事领域的飞行器自动驾驶、目标在线跟踪导航、医学领域的生物组织分析，包括对微观细胞的在线跟踪导航等；银行，机场、商店和政府重要机构等安全场所的智能监控等等，在线目标检测已经深入人们的日常生活，产生了不可替代的作用。随着科技各个研究领域的迅速发展，在各种不同的应用场合，人们对在线目标检测的现实要求越来越高，只有不断的提高在线目标检测的实时性、准确性才能不断地满足现实生活的需求。 现今业

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-11
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：programmer0000

  1. kitti数据集百度网盘地址

  2. 已经下载好了的kitti数据集，用于自动驾驶、目标检测、深度学习

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-22
    • 文件大小：67
    • 提供者：u011983997

  1. 3D目标检测进展综述

  2. 文中首先对基于深度学习的2D目标检测算法进行概述;其次根据图像、激光雷达、多传感器等不同数据采集方式,分析目前具有代表性和开创性的3D目标检测算法;结合自动驾驶的应用场景,对比分析不同 3D 目标检测算法的性能、优势和局限性;最后总结了3D目标检测的应用意义以及待解决的问题,并对 3D 目标检测的发展方向和新的挑战进行了讨论和展望。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：syp_net

  1. NAVYA-自动驾驶安全报告.pdf

  2. 此文章详细描述了NAVYN关于自动驾驶的安全报告，包括可行驶区域ODD、定位、目标检测、HMI人机交互等

  3. 所属分类：系统安全

    • 发布日期：2020-04-14
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：TY20141117

  1. 自动驾驶多目标检测.7z

  2. 自动驾驶感知软件中，使用卡尔曼滤波和匈牙利算法实现的matlab多目标融合的一个例子。里面使用了相机和毫米波雷达的数据来进行融合

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2020-04-11
    • 文件大小：86016
    • 提供者：a417478a

  1. apollo-自动驾驶-安全白皮书.pdf

  2. 百度apollo-自动驾驶-安全白皮书，关于地图相关的介绍；更新时间2019/11安全可靠的自动驾驶地图 1前言……5 2摘要 5 3高可靠地图:使用案例. 3.1扩展传感器范围. 6 32传感器工作不足时提供支持 33传感器无法提供的基于位置的信息 34车辆定位 4安全领域之间的关系 5地图的安全要求分解… 77889 5.1迭代一:对主要功能进行Sotf分析 5.2迭代2:对主要功能进行“使用安全”分析 10 5.3迭代3:技术安仝要求阶段进行 Otif分析 :::::::.a:::日 5.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-31
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_41204464

  1. 3D目标检测 车辆检测 自动驾驶

  2. 3D目标检测，车辆检测的立体检测，自动驾驶前沿技术。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-08-12
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：Yang_yang121

  1. 基于计算机视觉和深度学习的自动驾驶方法研究.caj

  2. 自动驾驶是指车辆通过传感器感知周围环境，在没有人为干预的情况下，实时 改变驾驶行为，完成驾驶任务。自动驾驶可以减少交通事故的发生，提高道路交通 资源的使用率，节约居民的出行成本，因此对自动驾驶技术的研究具有重要意义。 基于计算机视觉的自动驾驶技术使用视觉传感器的观测图像作为输入，驾驶 动作作为输出。现有方法主要分为间接感知型（ Mediated Perception ）方法、直接 感知型（ Direct Perception ）方法和端到端控制（ End-to-End Control ）方法。其

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-05
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：qq_39818885

  1. 吴恩达deeplearning自动驾驶目标检测-附件资源

  2. 吴恩达deeplearning自动驾驶目标检测-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. automatic_driving：计算机视觉，目标检测等方面的python练习-源码

  2. 自主驾驶 完整的自动驾驶汽车课程-Udemy的应用深度学习期间研究的代码集 Python在计算机视觉，目标检测等领域的练习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_42149145

  1. 吴恩达deeplearning自动驾驶目标检测-附件资源

  2. 吴恩达deeplearning自动驾驶目标检测-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 自动驾驶中的3D目标检测

  2. 2D目标检测在自动驾驶领域存在很多问题，因为自动驾驶的空间首先是在3D层面上的，而且需要使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云，输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息。这一类检测称为3D目标检测。随着Faster-RCNN的出现，2D目标检测达到了空前的繁荣，各种新的方法不断涌现，百家争鸣，但是在无人驾驶、机器人、增强现实的应用场景下，普通2D检测并不能提供感知环境所需要的全部信息，2D检测仅能提供目标物体在二维图片中的位置和对应类别的置信度，但是在真实的三维世界中，物体都是有三

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：632832
    • 提供者：weixin_38723192

  1. CarND-Capstone：端到端自动驾驶汽车软件-源码

  2. 项目：端到端无人驾驶汽车软件 该机器人深度学习应用程序的目标是通过系统集成使用感知，路径规划和控制模块，在虚拟高速公路周围安全地操纵汽车，同时在红色交通信号灯处停车。 该机器人深度学习应用程序还具有一个交通信号灯分类器，可在模拟器中检测和识别交通信号灯。 这是一个识别红色交通灯的交通信号灯分类器的示例： 这是识别黄色交通信号灯的交通信号灯分类器的示例： 这是识别绿色交通灯的交通信号灯分类器的示例： 我们主要关心红色交通信号灯，因为这会告诉汽车停止行驶，红色以外的其他交通信号灯颜色会告

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42129005

  1. 车道检测系统-OpenCV：用于自动驾驶汽车车道和车辆检测的OpenCV图像处理管道-源码

  2. 车道和车辆检测系统 OpenCV图像处理管道，用于自动驾驶汽车的车道和车辆检测 图像处理管道 添加自动调整（自动亮度和对比度）以消除颜色不规则 转换为灰度并隔离黄色和白色 运行Canny边缘检测器 创建感兴趣的区域以减少周围的噪音 运行概率霍夫线变换 平均左车道线和右车道线成1条凝聚力车道 自动调整 为了使图像清晰，我们可以使用对比度优化和直方图裁剪自动调整亮度。 然后，该算法将根据削波百分比自动生成α和β（可以通过增加百分比来增加目标亮度）。 蓝色（调整前）橙色（调整后） 与以前的混合方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：253755392
    • 提供者：weixin_42120550

  1. 自动驾驶中的3D目标检测

  2. 2D目标检测在自动驾驶领域存在很多问题，因为自动驾驶的空间首先是在3D层面上的，而且需要使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云，输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息。这一类检测称为3D目标检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：635904
    • 提供者：weixin_38662213
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