激光雷达与纯视觉方案,哪个才是自动驾驶最优选?

纯视觉方案是指通过摄像头采集道路及周围环境的视觉信息,结合计算机视觉技术进行图像处理和目标识别,以实现自动驾驶感知功能的技术路线。纯视觉方案的核心在于利用车载摄像头捕捉多角度、多光谱的图像数据,通过深度学习算法对图像数据进行解析和理解,进而实现对道路、车辆、行人以及交通标志等目标的识别和追踪。纯视觉方案...

自动驾驶汽车的环境感知技术:精准识别,安全驾驶

其中,激光雷达被认为是最核心的感知设备,它可以精准测量目标物体的距离和位置,为车辆规划行驶路径提供可靠数据。此外,多传感器融合技术的应用进一步提升了环境感知的准确性和可靠性,确保了自动驾驶汽车的安全性。道路识别是自动驾驶汽车感知系统的基础模块。它通过对车载摄像头捕获的图像进行分析,准确识别道路边界、车道线...

某型雷达图像海面目标识别算法及软件竞争性谈判公告

某型雷达图像海面目标识别算法及软件采购项目的潜在供应商应在青岛市市北区周口路97号中航工业青岛科技园20号楼一楼获取采购文件,并于2024年08月27日09点30分(北京时间)前提交响应文件。一、项目基本情况项目编号:2024-JHQYHH-F3003项目名称:某型雷达图像海面目标识别算法及软件采购方式:竞争性谈判预算金额...

智能网联汽车的环境感知系统综述

最常见的有车辆高精度定位、障碍物识别及目标追踪、自动泊车系统、车道保持辅助系统、防撞及行人保护、车道偏离预警、自动紧急制动等。激光雷达(图片来源网络)④视觉传感器视觉传感器主要由光源、镜头、图像传感器、模/数转换器、图像处理器、图像储存器等组成,其主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的原始图像。视...

基于红外相机和毫米波雷达融合的烟雾遮挡无人驾驶车辆目标检测与...

图1毫米波雷达与红外相机融合系统框架在并行信息融合前,需要分别获得毫米波雷达和红外图像的检测与跟踪结果。具体步骤为:1)针对毫米波雷达数据进行预处理,初步筛选有效目标;2)对输出结果进行聚类,提取有效的毫米波雷达目标;3)对提取的有效目标实现持续检测和跟踪;4)引入迁移学习方法对改进的YOLOv4网络进行训练,利用...

激光雷达的泡沫终于破了,面对现实,国产车悄悄转向视觉识别

在众多公司中，也就特斯拉对光学系统情有独钟，这两年特斯拉已经放弃了激光雷达，而是选择了基于图像的智能，特斯拉在这方面的研究还受到了一定的争议，不过在最新的终端到终端科技的加持下，已经可以达到预期的效果，双方最终达成了一致(www.e993.com)2024年11月1日。另外，在国外，谷歌（Google）已经在无人驾驶领域进行了缩减，包括大众和现代在内...

干货|自动驾驶系统中感知传感器实物仿真测试环境构建

图1视觉摄像头识别车辆前方场景图(图片来源:车元素)基于上述摄像头图像采集和目标处理的原理,针对视觉摄像头的场景目标模拟仿真可以采用视觉场景再现的方式进行实现。最简单便利的方式是利用投影的方式,对提前录制好的视觉场景视频进行播放,视觉摄像头可以非常轻易的采集到模拟场景中目标,从而完成对摄像头目标的模拟。

中国一汽申请多目标轨迹检测方法、装置、设备和存储介质专利,增强...

所述方法包括:获取时间对准后的雷达点云序列和相机图像序列;针对雷达点云序列和相机图像序列中同一时刻的雷达点云和相机图像,对所针对雷达点云和所针对相机图像进行特征融合,得到特征融合图像;对所述特征融合图像进行目标识别,得到第一观测集;对所针对相机图像进行目标识别,得到第二观测集;对所述第一观测集和所述第...

AI大模型感知进阶过程中的特征融合与目标融合,你看懂了吗?

而基于目标融合要求芯片能够检测和识别图像中的目标,然后将不同目标的信息进行融合。这种方法适用于需要对整个图像中的目标进行分析和处理的场景,如目标跟踪、目标识别等。思考1:基于特征融合和目标融合的优劣势基于特征融合的方式,首先可以利用不同特征的多样性,能够更全面地捕捉目标的不同属性和特征,提高检测和跟踪...

合成孔径雷达(SAR)与光学、红外、高光谱和激光雷达的对比

受环境温度影响:红外成像的质量容易受到环境温度的影响,如高温环境可能导致图像失真。五、高光谱遥感(一)优势信息丰富:高光谱遥感能够获取地表物体的连续光谱信息,反映物体的精细结构和化学成分。目标识别准确:通过对光谱信息的分析,高光谱遥感能够准确识别地表物体的类型和性质。