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自动驾驶感知能力比试，浪潮信息算法团队再创nuScences成绩新高(2023-04-25 10:25)
驾驶车辆通过广泛车载传感器的信息输入，实现精准的目标检测。以Lidar为例，它可以有效精准地捕捉空间信息，点云数据所具备的天然3D优势，最大程度地提升了检测目标的测距精度、速度及方向；而Camera的优......
自动驾驶感知能力比试，浪潮信息算法团队再创nuScences成绩新高(2023-04-25)
驾驶车辆通过广泛车载传感器的信息输入，实现精准的目标检测。以Lidar为例，它可以有效精准地捕捉空间信息，点云数据所具备的天然3D优势，最大程度地提升了检测目标的测距精度、速度及方向；而Camera的优势则在于，它具......
端到端自动驾驶的基石在哪里？(2024-02-28)
行横道上向骑自行车的人让行，在绿灯变绿之前保持停车。它甚至可以很好地处理一些长尾场景，比如门控停车场。
限制和未来方向
多模态基础模型显示了自动驾驶任务所需的空间和视觉推理能力。与传统的目标检测相比，在闭......
端到端自动驾驶的基石到底是什么？(2024-02-22)
行横道上向骑自行车的人让行，在绿灯变绿之前保持停车。它甚至可以很好地处理一些长尾场景，比如门控停车场。
限制和未来方向
多模态基础模型显示了自动驾驶任务所需的空间和视觉推理能力。与传统的目标检测相比，在闭......
黑芝麻智能：BEV感知将成为车载感知的主流发展方向(2023-06-27)
征生成，包含空间的融合和时间的融合；第三部分是目标检测。
整体而言，黑芝麻智能开发的BEV技术有诸多亮点：上下文感知增强的BEV投影，可自适应时空采样，可学习车道结构的码本，基于"BST渲染器"的实......
黑芝麻智能：BEV感知将成为车载感知的主流发展方向(2023-06-27 14:53)
征生成，包含空间的融合和时间的融合；第三部分是目标检测。整体而言，黑芝麻智能开发的BEV技术有诸多亮点：上下文感知增强的BEV投影，可自适应时空采样，可学习车道结构的码本，基于"BST渲染器"的实......
黑芝麻智能：BEV感知将成为车载感知的主流发展方向(2023-07-02)
部分是特征提取，对每一路输入的图像，提取其图像特征；第二部分是BEV的特征生成，包含空间的融合和时间的融合；第三部分是目标检测。
整体而言，黑芝麻智能开发的BEV技术有诸多亮点：上下文感知增强的BEV投影，可自......
浅析自动驾驶视觉感知算法(2023-08-04)
的方式有先后两个过程，一是提取物体区域；二是对区域进行CNN分类识别；因此，“两阶段”又称基于候选区域（Region proposal）的目标检测。代表性算法有R-CNN系列（R-CNN、Fast R-CNN......
深度学习下高光谱图像目标检测技术研究(2023-03-20)
同时，基于深度学习理论的目标检测算法快速发展，检测速度、特征提取等方面取得了突破性进展，在人脸识别、交通监控等领域，图像目标检测的准确率、实时性不断提升，对小目标、复杂背景目标的探测能力也显著增强。一方面是基于深度学习的目标检测......
汽车安全完整性等级要求和设计实施流程(2023-04-25)
制器可以假定为安全元件。以下是规格：
预期用途：描述 SEooC 的目标、设计原因以及如何使用
预期功能：描述 SEooC 的设计目的以及它应该做什么
使用上下文：描述如何在整个系统/项目中使用 SEooC 来执......
如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢(2023-08-09)
如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢;说到纯视觉的自动驾驶方案，大家第一个想到的就是Tesla吧。的确，早在2021年，Tesla就已经实现了纯视觉的BEV检测方案，而且......
如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢？(2024-06-18)
如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢？;说到纯视觉的自动驾驶方案，大家第一个想到的就是Tesla吧。的确，早在2021年，Tesla就已经实现了纯视觉的BEV检测方案，而且......
一种改进的YOLOv4-tiny车辆目标检测方法(2024-07-18)
驾驶技术被广泛重视并推向了商业化，高级驾驶辅助系统（ADAS）得到了广泛的应用，ADAS 可以实现道路检测与车辆目标检测等多种功能。因此，高效准确的车辆目标检测技术对智慧交通系统的发展起到了至关重要的作用。目前，基于计算机视觉的目标检测算法分为传统的目标检测算法和基于深度学习的目标检测......
改进的检测算法：用于高分辨率光学遥感图像目标检测(2024-04-29)
技术传统上在精度和速度方面具有较差的记录。基于卷积神经网络的目标检测算法明显比传统的目标检测方法更高效。由于社会的需要和深度学习发展的支持，在光学遥感图像中使用神经网络进行目标检测是必要的。
目前结合深度学习分析光学遥感照片的目标检测......
基于Transformer的目标检测算法难点(2024-05-30)
基于Transformer的目标检测算法难点;说到纯视觉的自动驾驶方案，大家第一个想到的就是Tesla吧。的确，早在2021年，Tesla就已经实现了纯视觉的BEV检测方案，而且效果非常好。
细心......
小米自动驾驶技术：算法篇(2024-08-12)
，以及多帧融合(Multi-frame Fusion)来提高目标检测效果和运动速度估计。任务级用反卷积和MLP输出语义分割网络占用或目标检测Bounding Box。
再来......
基于多目标检测的交通监测反馈系统(2022-12-23)
基于多目标检测的交通监测反馈系统;本文引用地址：1 研究背景及意义
中国经济实力的快速发展使中国汽车持有量大幅增加，但伴随而来的是交通拥堵、交通事故等一系列交通安全问题，其中......
自动泊车感知的基础原理解析(2024-03-25)
的边界框，其检测效率较高，速度较快能很快检出特征目标物。而单目3D 目标检测则尝试定位目标的3D位置，并回归目标的尺寸和方向，显然这种方式对于还原场景中的目标物将更加精确。为了......
基于ARM的嵌入式智能监控系统设计思路分享(2023-03-24)
算法以及跌倒算法的测试。
（3）对于人体异常行为算法的优化与改进。结合混合高斯模型目标检测算法和YOLO目标检测算法解决环境复杂及有遮挡物等原因下得出更加准确的目标检测算法，针对目标确定后的对象本身，加入......
基于LAformer的车道感知场景约束自动驾驶轨迹预测(2023-05-05)
的轨迹预测对于在涉及与各种道路智能体交互的各种交通场景中实现自动驾驶至关重要。由于智能体的随机行为及其相互影响，加上环境场景上下文的变化，轨迹预测仍然是一项极具挑战性的任务。因此，这项......
智能泊车系统感知网络的基本处理机制原理(2023-10-09)
的纹理）使得在场景理解过程中，只训练典型目标检测网络和道路分割网络不切实际。
智能泊车依靠主要是基于环视摄像头和超声波感知的系统，特别是环视监控 (AVM) 系统，可以......
毫米波雷达道路交通目标检测(2023-10-12)
了一种新的CFAR检测算法，以提高雷达对目标检测的灵敏度、多目标检测能力，降低时延，希望为增强雷达在城市交通监测中的适应性提供独特的参考。
3. 交通场景雷达背景噪声分析
基于雷达芯片（CAL77S244）的射......
AI助力工业领域，给机器装上“眼睛”(2024-05-22)
方法需要大量的人力和时间成本，并且无法处理复杂多变的场景。相比之下，基于深度学习算法的目标检测方法利用神经网络模型对图像进行特征提取和分类，在准确性和效率上取得了巨大进步。并且通过深度学习算法，机器......
新品发布 | 感知随芯而动，More than ONE(2022-11-22)
实用的S5KM312CL SoC为核心，XenP系列将复杂的目标轨迹跟踪、区间划分技术用于多目标探测。XenG系列基于轻巧易用的S3KM111L SoC，将手势识别与定位测距算法结合，优化......
在MT2712实现基于VOsySmonitor的车载信息娱乐和实时操作系统(2024-01-26)
，VOSySmonitor 已被开发用于最小化此开销，如下文的测量所示；事实上，总冷启动时间保持在 265 毫秒以下，以 VOSySmonitor 选择的用于调度安全关键操作系统（即 FreeRTOS......
Apollo 8.0 技术新特性详细解读(2023-05-12)
提供了最新SOTA的算法模型实现，包括单目相机检测，激光雷达点云目标检测和多模态的目标检测模型，开发者开箱即用，不需要再苦于自己复现模型。同时，我们还提供模型的Benchmark，包括速度、精度......
Arm：从低端应用杀入机器学习市场(2022-12-28)
-A/Cortex-M CPU与Mali GPU，Project Trillium平台还带来了全新的机器学习专用IP核，即面向通用机器学习应用的机器学习处理器（ML Processor），以及监控、视频识别场景专用的目标检测......
激光点云系列之一：详解激光雷达点云数据的处理过程(2023-02-21)
层面的处理会有两个分支：一个是应用传统的3D目标检测方法，包括点云分割、目标物的聚类分析等；另一个是直接应用深度学习模型来完成3D目标检测。
下文将分别拆解基于两种不同方法下的点云3D目标检测......
地平线Sparse4D与特斯拉对比(2023-11-20)
是第一个端到端的目标检测模型，不需要众多手工设计组件，如anchor、固定规则的标签分配策略、NMS后处理等），也是首先将tranformer引入目标检测的。DETR3D模型包含3个关键组件。第一，遵循......
基于Jetson TX2视觉识别的取放一体平衡机器人(2023-08-20)
] 阮激扬. 基于YOLO的目标检测算法设计与实现[D].北京:北京邮电大学,2019.
[4] 王伟,张晶涛,柴天佑. PID参数先进整定方法综述[J].自动化学报,2000,38(3):347......
解读自动驾驶的AI感知技术发展(2022-12-15)
雷达一直被认为是自动驾驶车辆不可或缺的零部件之一，因为激光雷达能提供对车辆周围环境最精确的三维感知。激光雷达采集的点云信息天然就存储了三维空间信息，因此基于激光点云信息的3D目标检测来说，算法设计就简单了许多，也诞......
从浪潮登顶NuScenes榜首解读自动驾驶AI感知技术的发展(2022-12-12)
雷达一直被认为是自动驾驶车辆不可或缺的零部件之一，因为激光雷达能提供对车辆周围环境最精确的三维感知。激光雷达采集的点云信息天然就存储了三维空间信息，因此基于激光点云信息的3D目标检测来说，算法......
基于DNN模型的ADS深度学习算法选型探讨(2023-02-01)
或其它方式定位信息，对应用场景中的交通标识，动态目标属性(位置、速度、方向、高度、行为)，红绿灯状态，车道线，可驾驶区域，进行特征提取共享和多任务的2D/3D目标检测、语义分割、在线地图构建、Occupancy特征......
基于S3C6410处理器和Linux的家居监控运动目标检测系统(2022-12-20)
基于S3C6410处理器和Linux的家居监控运动目标检测系统;选用ARM11(S3C6410)处理器作为硬件平台，嵌入式Linux操作系统作为软件平台，综合运动图像检测......
基于LPC2292硬件平台实现操作系统硬件抽象层的构建方法(2023-04-06)
，CPSR，SPSR。 在进行堆栈初始化以后，OSTaskStkInit （ ） 返回新的堆栈栈顶指针。图2为任务堆栈增长的方向。其初始化过程如下：
图2 堆栈增长的方向
3.4 任务上下文切换
任务上下文管理负责嵌入式操作系统内核中任务管理部分对任务寄存器上下文的......
基于深度学习的交通场景中行人检测方法(2024-07-19)
据输入的图像自主学习特征，提取图像中更丰富和更抽象的特征。目前已有许多基于深度学习的目标检测框架，如R-CNN(Region Convolutional Neural Network) 系列[6-8......
自动驾驶各传感器各有什么优劣势呢(2024-06-17)
扰能力强；基于多普勒效应的探测原理能捕捉到一定运动信息；长波长（毫米波）能够检测到一些corner场景下的目标缺点：精度较低（以点云表达后，数据稀疏且高度信息费城不准；对相对静止的物体检测效果差，并非......
基于视觉的香蕉分级技术的研究*(2023-07-28)
由于香蕉之间不可避免地存在互相遮挡的现象，其对实验效果将产生巨大影响，为了弥补该不足需要对系统增加遮挡目标检测算法，目前主要采取的方法就是将区域卷积神经网络应用到目标检测，但是当前的检测模型大多是针对特定场景或者特定目标进行训练，通用的目标遮挡检测......
机器视觉算法的局限性有哪些方面(2024-05-30)
低照与雨雪雾天气影响，但会受到多径干扰问题影响，总体来说对环境的适应性高，单独或者组合应用对2D/3D目标检测非常有优势，同时还可以提供高精度的目标高度和速度信息，可以有助于ADS的预......
北大CodeShell现身英特尔新品发布会，展现其卓越性能(2023-12-17)
模型训练评估基准无法准确反映其真实能力，评估场景与实际开发环境脱节等问题，CodeShell团队提出了一个包含完整程序上下文的多任务编程模型评估基准，该基准提供了完整的程序上下文信息，涵盖了包括代码生成、测试......
北大CodeShell现身英特尔新品发布会，展现其卓越性能(2023-12-18)
性能还远不止这些。针对模型训练评估基准无法准确反映其真实能力，评估场景与实际开发环境脱节等问题，CodeShell团队提出了一个包含完整程序上下文的多任务编程模型评估基准，该基准提供了完整的程序上下文......
Cognizant 与 Microsoft 合作推出了新一代人工智能创新助手，赋能 Cognizant 员工不断创新(2024-01-17 09:37)
不断发展的数字环境中保持领先地位。"Cognizant 致力于确保人工智能保持最高水平的责任和道德规范，并专注于安全、保障、隐私、透明度和包容性。创新助手能生成基于上下文的创新和解决方案，同时保护敏感信息和客户机密性。有关......
不断发展的数字环境中保持领先地位。"
Cognizant 致力于确保人工智能保持最高水平的责任和道德规范，并专注于安全、保障、隐私、透明度和包容性。创新助手能生成基于上下文的创新和解决方案，同时保护敏感信息和客户机密性。
有关......
Cognizant 与 Microsoft 合作推出了新一代人工智能创新助手，赋能 Cognizant 员工不断创新(2024-01-16 14:03)
不断发展的数字环境中保持领先地位。"Cognizant 致力于确保人工智能保持最高水平的责任和道德规范，并专注于安全、保障、隐私、透明度和包容性。创新助手能生成基于上下文的创新和解决方案，同时保护敏感信息和客户机密性。有关......
红外热成像设备在机器人领域的应用(2024-01-11)
将详细介绍红外热成像设备在机器人领域的应用，包括目标检测和识别、环境感知和导航、故障诊断与维护、搜救以及安全应用。
目标检测和识别
红外热成像设备可用于机器人上的目标检测和识别。通过捕捉物体的热分布图像，机器......
机器视觉方法有哪些类型 机器视觉的基本功能包括哪些方面(2024-07-03)
对抗网络（GAN）等。
4. 目标检测与跟踪方法：这种方法旨在检测并跟踪图像或视频中的目标物体。常见的方法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）、基于深度学习的方法（如Faster R-CNN......
机器视觉基础知识点总结：机器视觉和嵌入式的关系(2024-07-05)
分类、目标检测、图像分割、姿态估计等。机器视觉的目标是从视觉输入中提取出有价值的信息，以支持自动化的决策、控制和处理。
机器视觉通常涉及以下方面的任务和技术：
1. 图像采集和传感器技术：使用相机、摄像......
基于BEV(Birds Eye View)的自动驾驶方案(2022-12-15)
我的开发经验上，尝试做一个解释：以鸟瞰视角为基础形成的端到端的自动驾驶算法和系统。
引言
感知模块是最为重要的自动驾驶模块之一，也是最为复杂的模块。一般的感知模块包含障碍物目标检测，车道线语义分割，可行......
汽车雷达向超级传感器演化，打开无限想象力(2024-07-30)
说法可谓非常贴切，因为雷达感知到的内容和 ADAS 算法对数据的解读都是至关重要的过程，甚至可以说是生死攸关。基于 YOLO 的雷达目标检测方法，希望同时完成对多个物体的精确探测和分割。
在这......
汽车雷达向超级传感器演化，打开无限想象力(2024-07-30)
”的缩写，意思是通过一次网络传递完成目标检测任务。这种说法可谓非常贴切，因为雷达感知到的内容和 ADAS 算法对数据的解读都是至关重要的过程，甚至可以说是生死攸关。基于 YOLO 的雷达目标检测......
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