一种多层特征融合的道路场景实时分割方法

道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在MobileNetV2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。     

车道线检测中自适应图像预处理算法研究

针对传统车道线检测中图像预处理算法易受光照、遮挡以及阴影等环境因素影响的问题,提出了一种自适应灰度处理算法,并与全局二值化组合用于车道线检测的图像预处理.算法结合R和G通道对车道线的敏感性自适应选取灰度处理阈值,并结合逆透视变换和全局二值化算法实现高质量预处理图像生成.为了验证本文算法实际性能,分别在Tusimple、KITTI、CULane和Caltech-lanes 4个数据集上进行了测试实验.实验结果表明:所提算法能够有效降低光照、遮挡和阴影等环境因素对预处理效果的影响,相比于传统预处理方法检测精度更高,鲁棒性与普适性更优.     

四维标注在智能驾驶BEV感知中的应用

感知是智能驾驶应用中的重要一环,随着BEV感知算法的推进,对数据标注的质量和数量级提出更高的要求。本文深入研究BEV感知算法对数据标注的详细需求,并结合当前主流数据标注业务形态,提出一种基于向量空间的四维数据标注方法,将标注结果实时投影至图像空间,真正做到标注一次,输出海量样本。实践结果表明,四维标注不仅可以提升标注效率百倍以上,还能从本质上保障数据标注质量,应对BEV感知需求。     

搭便车出车祸该谁赔

去年秋天．重庆市大渡口区的刘华与熊小敏等几个朋友商量后．决定到九寨沟风景区旅游。因刘会驾驶．他们选择自驾游．并借来一辆长安之星面包车。     

高精准度智能导航数据产品质量评价系统构建与示范

本文针对高精度智能导航地图数据产品的质量控制及评价检测率先开展技术研究,提出了针对车道及智能导航地图的精度评价方法,建立了理论模型和评估体系;研制了对公路要素数据分类分级精度验证模型和方法,解决了HAD和ADAS数据空间绝对精度和相对精度检测的难题;研发了高精度智能导航数据评价系统软件,实现了程序化、标准化和批量化。     

西非曼迪人的丛林生活（上）

我乘坐的恐怕是世界上最破、最小的民航飞机了。机上有15个座位,只坐了七八个人。没有独立的驾驶仓,也没有扩音设备。飞行员与乘客之间只有一小块如同面板大的木制挡板,乘客随时能听到飞行员讲话。机上也没有乘务员,行李统统被堆在门口。这是一架飞往西部非洲的塞拉利昂的飞机。飞机飞得很低,从机窗往下看,一片茫茫绿海,全是热带丛林。     

浅析高精度地图发展现状及关键技术

随着国家对智能汽车创新发展战略任务的推进,作为其关键保障技术的高精度地图在近几年已经成为测绘等多个领域的研究重点.针对当前高精度地图综述性理论研究相对缺乏的问题,本文从高精度地图数据结构、数据生产和功能应用3个方面,对高精度地图相关的主要研究内容及现状进行阐述和总结.从数据结构层面,高精度地图描述内容可划分为静态地图数...