标签:自动驾驶

  • 如何利用立体视觉实现距离估计?

    / 导读 / 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。

    2021年7月1日 813 0
  • 世界半导体大会上英飞凌的声音:聚势求新,趋变共赢

    2021世界半导体大会(WSCE 2021)于6月9日-11日在南京盛大召开。今年的大会以“创新求变,同‘芯’共赢”为主题,进一步聚焦半导体行业新动态、新趋势和新产品。出席大会的嘉宾有工业和信息化部、江苏省、南京市有关领导,以及国内外半导体产业、学术、科研、投资、服务等各领域专家及代表,参会企业达到800多家。

    2021年6月27日 499 0
  • 计算机视觉中主要的五大技术

    摘要:本文主要介绍计算机视觉中主要的五大技术,分别为图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割以及实例分割。针对每项技术都给出了基本概念及相应的典型方法,简单通俗、适合阅读。

    2021年6月18日 840 0
  • 什么是3D视觉感知底层技术全图?

    3D视觉感知技术是AIOT时代的关键共性基础技术,其应用前景和商业价值正在日益凸显。与此同时,要满足各领域智能化升级对3D视觉感知技术的需求,仍有大量技术难点和瓶颈亟待解决和突破。

    深度学习 2021年6月16日 408 0
  • 麻省理工学院利用机器学习技术对激光雷达数据进行更好的实时处理

    据麦姆斯咨询介绍,激光雷达(LiDAR)是光探测和测距的缩写,目前越来越普遍地应用于我们日常生活和工作之中,例如苹果iPhone、iPad,以及服务机器人,它们利用激光测量距离,从而实现对周围空间的精确测绘。此外,在卫星上,激光雷达被用来测量海拔高度;在自动驾驶汽车中,激光雷达被用于绘制道路和探测障碍物等。现在,麻省理工学院(MIT)的研究人员正在利用机器学习技术对激光雷达数据进行更好的实时处理。

    眼前的问题:简而言之,激光雷达功能强大,但数据处理速度慢。一款典型的激光雷达每秒可以产生数百万个深度数据点,这很快就超出了汽车内置的数据处理能力,因此汽车上的系统将三维激光雷达数据压缩为二维数据,在转换过程中丢失了很多细节。

    相比之下,麻省理工学院的研究人员正在使用端到端的机器学习框架,利用低分辨率的GPS地图和原始的3D激光雷达数据。为了快速处理针对大量激光雷达数据进行深度学习的繁重计算负载,以实现实时自动驾驶,麻省理工学院的研究人员为深度学习模型设计了新的组件,从而更好地利用GPU。“我们已经从算法和系统两个角度优化了解决方案,与现有的3D激光雷达方法相比,累计加速提高了大约9倍。”麻省理工学院博士生、该论文的共同主要作者Zhijian Liu在接受麻省理工学院Adam Conner Simons采访时介绍说。

    2021年6月11日 667 0
  • 三维数据的问题何时才能解决呢?

    本文的作者是 Mihir Garimella 和 Prathik Naidu,他们是斯坦福大学计算机专业大二的学生,其研究领域包括机器人学、计算机视觉和机器学习等,还分别在 Facebook 的 Connectivity Lab 和亚马逊的 CoreAI 团队积累了行业经验,也是 Fire.Autonomy(一个早期的初创公司,专注于制造用于室内测绘和工业检查的无人机)的联合创始人。

    深度学习 2021年6月8日 882 0
  • 剖析华为和博世L4级代客泊车系统

    博世与奔驰在2018年推出第一代全自动代客泊车AVP系统,以场端为核心,第一代AVP系统在地面上部署了几十个激光雷达,不仅成本高且施工与部署也不太方便。2020年中期,第二代AVP系统用立体双目取代激光雷达,博世也在欧洲汽车电子杂志ATZ上发表文章Safety and Security Concept for an Automated Parking Service,强调新系统的安全性比激光雷达进一步提高,不过要花35欧元才能浏览文章,https://link.springer.com/article/10.1007/s38311-020-0327-5。同时博世、福特与底特律地产开发商Bedrock合作,在Bedrock开发的项目中部署其AVP系统。

    2021年5月31日 727 0
  • 摄像头传统视觉算法与深度学习算法区别

    引言 摄像头传统视觉技术在算法上相对容易实现,因此已被现有大部分车厂用于辅助驾驶功能。但是随着自动驾驶技术的发展,基于深度学习的算法开始兴起,本期小编就来说说深度视觉算法相关技术方面的资料,让我们一起来学习一下吧。

    2021年5月28日 651 0
  • 物联网在数字公司的数字化转型2.0的作用

    如果您的智能手表感受到您在开车时焦躁不安,并给汽车收音机发信号播放舒缓心情的音乐呢?如果您的吸尘器可以识别出家里某些地方容易积聚过敏微粒,并能更频繁地清理它们呢?如果办公室里的员工彼此处在不到两米的距离内时被提醒,这样他们就可以保持社交距离呢?

    2021年5月16日 764 0
  • 安谋中国发布全栈“山海”S12安全解决方案

    人工智能(AI)出现已久,例如在远程数据中心,AI能够收集和检查海量数据,并通过分析算法来了解数据中心的运行情况。随着技术的发展,AI与其它应用的交集越来越多,其中最主要的是物联网(IoT),它使从前彼此独立的机器可以进行“对话”,生成数据,并创建新的操作模式。

    2021年5月16日 1.02K 0
  • 如何通过云存储实现数字化转型?

    根据研究机构Twilio公司最近发布的一份调查报告,97%的企业决策者表示,这场疫情促使他们加快了数字化转型。同样,IBM公司商业价值研究院对企业高管的调查发现,由于发生的疫情,62%的企业高管计划在未来两年内加快完成数字化转型工作。

    2021年5月16日 476 0
  • 韩华系统将参与开发基于红外热成像仪的高性能夜视技术

    据麦姆斯咨询报道,韩华子公司韩华系统(Hanwha Systems)将参与开发基于红外热成像仪的高性能夜视技术,主要面向汽车自动驾驶应用。夜视体现在弱光条件下的视觉能力,其通常使用远距离红外传感器。

    2021年5月13日 654 0
  • OpenCV使用深度学习做边缘检测的流程

    导读 分析了Canny的优劣,并给出了OpenCV使用深度学习做边缘检测的流程。 在这篇文章中,我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测,它比目前流行的canny边缘检测器更精确。边缘检测在许多用例中是有用的,如视觉显著性检测,目标检测,跟踪和运动分析,结构从运动,3D重建,自动驾驶,图像到文本分析等等。

    2021年5月10日 810 0
  • 人工智能是真的那么有价值吗?

    新技术会造成巨大的经济和政治混乱。海军舰队投射力量、电力、蒸汽机和铁路都会产生这种效果。

    深度学习 2021年5月10日 450 0
  • 研究人员提出将深度学习技术引入细胞成像和分析中

    近日,研究人员提出,希望将深度学习技术引入细胞成像和分析中,可以将混乱的生物学问题转化为可解决的计算。该研究以「Small images, big picture: Artificial intelligence to revolutionize microscopy」为题发表在《Science》杂志上。

    深度学习 2021年5月6日 1.05K 0

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