资讯
一种改进的YOLOv4-tiny车辆目标检测方法(2024-07-18)
一种改进的YOLOv4-tiny车辆目标检测方法;0 引言
伴随近几年人工智能的快速发展，以及深度学习技术的不断突破创新，智能交通系统已经成为社会的发展趋势。国家......
巍泰技术毫米波雷达如何助力道路车辆预警？静态目标检测是关键(2024-02-28)
巍泰技术毫米波雷达如何助力道路车辆预警？静态目标检测是关键;首先我们要明确一个概念：毫米波雷达可否检测静态目标？
实际上，毫米波雷达，以及所有波段的雷达都可以识别静态目标。这是电磁波传感器（雷达......
“中国芯”新一代超距毫米波雷达发布(2023-02-13)
离的实时跟踪。
新一代高频高性能超距毫米波雷达进一步扩大了检测视角，横向覆盖范围达50m，同时增加俯视探测能力，可满足大场景无盲区目标检测要求。
其采用复杂波形编码、目标......
填补国内技术空白！“中国芯”新一代超距毫米波雷达发布(2023-02-13)
视角，横向覆盖范围达50m，同时增加俯视探测能力，可满足大场景无盲区目标检测要求。
其采用复杂波形编码、目标参数高分辨估计等技术，有效解决了复杂交通场景、超密......
30元如何实现车辆防后撞(2024-09-11)
要求 DC 5V，供电能力>300mA
— 平均工作电流 107mA
— 调制方式 FMCW
— 接口 2个GPIO、IO电平3.3V
1个UART
— 目标应用 室外车辆目标检测
— 探测......
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，其中事故产生的大部分原因是由于车辆......
填补国内技术空白！“中国芯”新一代 94GHz 高频高性能超距毫米波雷达发布(2023-02-13)
的高精度、远距离的实时跟踪。
新一代高频高性能超距毫米波雷达进一步扩大了检测视角，横向覆盖范围达 50m，同时增加俯视探测能力，可满足大场景无盲区目标检测要求。
新一......
基于图像处理的智能交通信号系统设计(2024-07-15)
将形状提取出来。二值化图像如图2 所示、腐蚀膨胀结果如图3 所示：
3.2 车流量检测设计
1）车辆目标跟踪
车辆目标跟踪采用帧差分法进行目标跟随通过cv2.cvtColor()函数......
解读自动驾驶的AI感知技术发展(2022-12-15)
维时空体系。自动驾驶车辆需要在三维空间中判断周围的人、车、物的距离远近，在此基础上还要判断他们是静态或者动态的，以及移动的方向和速度等信息，我们一般称之为3D目标检测任务。3D目标检测......
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)
移动的方向和速度等信息，我们一般称之为3D目标检测任务。3D目标检测任务可以看作是自动驾驶中最核心的感知任务。当然，除此之外，其他的感知任务还包括识别红绿灯、交通标识、车道线、斑马线等道路信息。
长期以来，激光雷达一直被认为是自动驾驶车辆......
浅析自动驾驶视觉感知算法(2023-08-04)
知识或者一些额外信息（比如深度估计）来辅助解决。本次将从实现自动驾驶的两个基本任务（3D目标检测和深度估计）出发进行相关算法介绍。
1.1 3D目标检测表示转换（伪激光雷达）：视觉传感器对周围其他车辆等的检测......
智能泊车系统感知网络的基本处理机制原理(2023-10-09)
网络集成到一个统一的端到端解决方案中，能够通过障碍物底点估计、路缘检测和二维多尺度目标检测联合划定自由驾驶区域，以获得低复杂度的解决方案。这种通过底点估计和路缘检测的方式可以精确的划定驾驶车辆......
AI应用大咖说：多相机的时空融合模型架构算法优化(2022-12-23 14:13)
器融合模型等四类，并各有其优缺点。自动驾驶感知的关键是3D目标检测任务，又分为基于相机、Lidar的3D目标检测，以及相机、Lidar、Radar融合等技术。尽管目前对于3D目标检测......
AI应用大咖说：多相机的时空融合模型架构算法优化(2022-12-23)
和不同类）传感器融合模型等四类，并各有其优缺点。
自动驾驶感知的关键是3D目标检测任务，又分为基于相机、Lidar的3D目标检测，以及相机、Lidar、Radar融合等技术。尽管目前对于3D目标检测......
浅析自动驾驶行业的视觉感知主流框架设计(2024-03-08)
也能够给出抽象层面的语义信息。所以道路交通的感知功能主要包括以下三个方面：
动态目标检测（车辆、行人和非机动车）
静态物体识别（交通标志和红绿灯）
可行驶区域的分割（道路区域和车道线）
这三......
自动驾驶行业的视觉感知主流框架设计(2023-01-03)
也能够给出抽象层面的语义信息。所以道路交通的感知功能主要包括以下三个方面：
动态目标检测（车辆、行人和非机动车）
静态物体识别（交通标志和红绿灯）
可行驶区域的分割（道路区域和车道线）
这三......
机器视觉算法的局限性有哪些方面(2024-05-30)
会产生额外时间延迟。
Radar
优势：
总体对环境的适应性高。
对周围车辆检测准确率高，可以提供目标的速度信息。
4D Radar还可以提供目标高度的可靠信息。
不足：
不适合做小目标检测。
不能检测......
道路车辆轨迹级联预测系统的开发与应用(2023-08-02)
道路车辆轨迹级联预测系统的开发与应用;摘要：车辆检测与追踪系统的应用环境是动态复杂的，其待检测目标种类多样。环境中的建筑物、广告牌、树木等都会使车辆检测与追踪系统的背景图像复杂难分，天气、光线等因素突变的影响都会使对目标检测......
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)
多模态融合架构的思路，将Lidar与Camera形成有效的交互融合。Lidar与Camera的多模态交互融合，面临巨大挑战3D目标检测作为自动驾驶至关重要的核心任务，面向强大的环境感知，自动驾驶车辆......
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)
态融合架构的思路，将Lidar与Camera形成有效的交互融合。
Lidar与Camera的多模态交互融合，面临巨大挑战
3D目标检测作为自动驾驶至关重要的核心任务，面向强大的环境感知，自动驾驶车辆......
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......
AI算法加码纯视觉方案，自动驾驶会否迎来新转折？(2022-12-26)
。
3D目标检测任务是自动驾驶感知性能的关键指标
在NuScenes数据集中，相关评测任务包括了3D 目标检测、3D 目标跟踪、预测轨迹 、激光雷达分割、全景分割和跟踪。其中......
深度学习下高光谱图像目标检测技术研究(2023-03-20)
深度学习下高光谱图像目标检测技术研究;成像光谱技术在农业、环境检测、国防军事等领域都得到了广泛应用。高光谱成像能够获取物体在各个波段内电磁波发射或者反射的光亮度值，所得到的更为精细且具有特异性的光谱数据为目标......
AMD为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持,通过AI目标检测增强汽车安全性(2023-09-06)
自动驾驶及高级驾驶辅助系统（ ADAS ）的重要组成部分。前视摄像头在这些系统中发挥着关键作用，使车辆能够可靠地检测目标和行人。由 AMD 提供支持的日立安斯泰莫系统将立体摄像头图像处理算法与人工智能相结合，从而提供了目标检测......
自动泊车感知的基础原理解析(2024-03-25)
我们将介绍一种环视鱼眼单目失真不敏感多任务框架FPNet（如下图所示）。
FPNet的整个网络架构实现了三个维度的感知检测融合：包括一个2D目标标检测头、一个3D 目标检测头和一个深度估计头。
其中，2D目标检测主要集中在寻找图像中目标......
荣膺金辑奖-最佳技术实践应用奖 华锐捷Hi-Pilot前视一体机再创佳绩(2024-10-25)
奖颁奖典礼现场
华锐捷前视一体机基于全栈自研的硬件、软件、算法方案，产品核算软件功能采用先进的深度学习卷积神经网络算法和传统机器学习算法相结合的方案，对输入视频中的车道线、车辆目标、行人目标、二轮车目标等道路元素进行检测......
aiSim5仿真场景重建感知置信度评估（三）(2024-09-23)
aiSim5 召回率98.45
2、 多目标检测算法相关性分析
检测对象：Ego周围的车辆
传感器配置：5×Camera+2×Radar
召回率指标能：
在真实世界的数据中，召回率为68.8......
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)
改进的检测算法：用于高分辨率光学遥感图像目标检测;前景概要本文引用地址：目前，难以在检测效率和检测效果之间获得适当的平衡。我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法......
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......
登场即王炸！木牛4D成像雷达迭代升级，挑战高阶智驾感知最高性能(2023-09-25)
积累了上万次的多场景实测检验和数十万公里的路测数据，在检测过程中持续创新和迭代着硬件和软件，确保满足车规级量产要求。
在实测中，木牛4D成像雷达I79展示出如下突出的性能表现：
静止目标检测（静止车、小目标......
AMD 为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持，通过 AI 目标检测增强汽车安全性(2023-09-06 15:04)
）的重要组成部分。前视摄像头在这些系统中发挥着关键作用，使车辆能够可靠地检测目标和行人。由 AMD 提供支持的日立安斯泰莫系统将立体摄像头图像处理算法与人工智能相结合，从而提供了目标检测功能，并实......
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......
加特兰Alps-Pro前雷达方案，赋能新汽车主动安全系统(2023-12-23)
方向上角度分辨能力优异（2.8°），在角分辨稳定性上也有更出色的表现。
Ÿ 更精确的目标刻画能力：Alps-Pro前雷达方案可输出高密度的丰富点云数据，实现对车辆目标的精确刻画。
Alps-Pro前雷......
AMD 为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持，通过 AI 目标检测增强汽车安全性(2023-09-06)
AMD 为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持，通过 AI 目标检测增强汽车安全性;AMD 汽车车规级 Zynq UltraScale+ MPSoC 搭载于日立安斯泰莫立体摄像头平台，能提......
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......
基于深度学习的交通场景中行人检测方法(2024-07-19)
基于深度学习的交通场景中行人检测方法;0 引言
行人检测是目标检测领域中重要的研究课题，其在智能驾驶系统、视频监控、人流量密度监测等领域有广泛应用[1-2]。但由......
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......
毫米波雷达道路交通目标检测(2023-10-12)
毫米波雷达道路交通目标检测;1. 简介
一般来说，已经提出了一些提高交通场景中雷达性能的方法，主要可分为两类：（1）围绕信号处理方向，尽可能减少或消除干扰信号，以保证目标信号的纯度。（2）设计......
Alps-pro雷达带来更远、更精准的视野：驾驶安全新标准(2023-12-23)
达方案在水平方向上的角度分辨能力优异（2.8°），角分辨稳定性出色，还能输出高密度的丰富点云数据，实现对车辆目标的精确刻画。
Alps-Pro前雷达方案基于加特兰Alps平台的车规级77/79 GHz......
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ARM的嵌入式智能监控系统设计思路分享(2023-03-24)
安装和 OpenCV 计算机视觉库的移植。在此基础上完成了对于服务器的测试、Web 网页登录与注册的测试、视频采集测试、视频网络传输与视频播放测试。通过OpenCV计算机视觉库完成了对于图像中目标检测......
汽车雷达向超级传感器演化，打开无限想象力(2024-07-30)
雷达技术的优点和当前的局限性
虽然汽车雷达技术有许多优点，但也存在需要工程师们克服的局限性。多年来，提高雷达的分辨率对于工程师而言一直是一项重要挑战，不过近年来的创新技术正在发挥作用，使得雷达在目标检测......
汽车雷达向超级传感器演化，打开无限想象力(2024-07-30)
雷达技术的优点和当前的局限性
虽然汽车雷达技术有许多优点，但也存在需要工程师们克服的局限性。多年来，提高雷达的分辨率对于工程师而言一直是一项重要挑战，不过近年来的创新技术正在发挥作用，使得雷达在目标检测......
汽车雷达向超级传感器演化，打开无限想象力(2024-07-30)
汽车雷达技术有许多优点，但也存在需要工程师们克服的局限性。多年来，提高雷达的分辨率对于工程师而言一直是一项重要挑战，不过近年来的创新技术正在发挥作用，使得雷达在目标检测......
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)
算法人员会将点云数据分别进行感知和定位层面的处理。
在感知层面的流程中，点云数据主要是用于3D目标检测，即自动驾驶系统需要识别检测出车辆感知区域内的障碍物，从而采取避障等措施。
在点云预处理工作完成后，感知......
深度解析Waymo的自动驾驶训练数据集(2023-05-23)
练和评估两部分，主要在凤凰城、山景城和旧金山采集，大部分为白天，天气晴好。训练集解压缩后大小为812.7GB，验证集为204.9GB。
感知WOD分4大类，3D目标检测与追踪，2D目标检测......
洛伦兹MEMS振镜类半固态激光雷达满足车规可靠性(2024-06-03)
于市面产品100多米的实际探测距离有很大提升。在高速场景下，保证车辆拥有足够的反应时间。即使雨雪雾等天气下，探测距离有所衰减，也能满足目标检测的需求。
3. 更小高度更小体积
洛伦兹E系列......
端到端自动驾驶的基石在哪里？(2024-02-28)
作用。大型语言模型有助于AD的规划和模拟，特别是通过其在推理、代码生成和翻译方面的熟练程度。与此同时，视觉基础模型越来越适用于关键任务，如3D目标检测和跟踪，以及为仿真和测试创建逼真的驾驶场景。多模......
端到端自动驾驶的基石到底是什么？(2024-02-22)
研究论文进行了全面回顾，展示了基础模型在增强AD中的作用。大型语言模型有助于AD的规划和模拟，特别是通过其在推理、代码生成和翻译方面的熟练程度。与此同时，视觉基础模型越来越适用于关键任务，如3D目标检测......
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