SORT采用卡尔曼滤波来预测目标的运动(得到运动特征),并采用匈牙利算法来计算物体的匹配。 在步骤2中,深度学习的应用主要在于利用CNN提取物体的视觉特征。SORT算法后续采用CNN进行特征提取,这个扩展算法被称为DeepSORT[14]。 DeepSORT中的视觉特征提取网络 深度学习在步骤3和4中的应用较少。其中一个比较典型的方法由Milan
软件上来说算法需要同时处理来自两个摄像头的数据,计算复杂度较高,保证算法的实时性就更加困难。 总的来说,与单目视觉感知相比,双目视觉感知的工作相对较少,下面会挑选几篇典型的文章进行介绍。此外,还有一些基于多目的工作,但是偏向于系统应用的层面,比如说特斯拉在AI Day上展示的360°感知系统。这部分内容之后会在...
视觉感知算法主要包括以下几种: 1.图像处理算法:包括图像增强、滤波、二值化、边缘检测等技术,用于提取图像中的特征信息。 2.特征提取算法:通过对图像中的局部特征进行提取,得到一组特征向量,用于进行目标检测、识别等任务。 3.目标检测算法:通过对图像中目标的位置、大小、形状等特征进行分析,实现目标检测和跟踪。
在城市大脑中,有双智慧的眼睛被称为“城市感知”——依托于百度领先的人工智能技术能力,构建起“城视(CityScope)”城市视觉感知算法引擎,更好地整合城市系统和服务,优化城市管理方式。 十余项顶会冠军、四大核心技术构筑百度城视引擎 要实现“城市感知”,首先需要捕捉城市中的视频化影像,由AI分析出当下正在发生什么,...
本节我们先从广泛应用于自动驾驶的几个任务出发介绍2D视觉感知算法,包括基于图像或视频的2D目标检测和跟踪,以及2D场景的语义分割。近些年,深度学习渗透到视觉感知的各个领域,取得不错的成绩,因此,我们梳理了一些经典的深度学习算法。 01 目标检测 1.1 两阶段检测 ...
前融合于原始数据层进行融合,通过时空同步算法对齐雷达点云与图像像素信息,提升三维重建精度;中融合于特征级进行融合,使用ResNet-FPN网络提取图像“占用体积”特征,并将该特征与之前的特征相融合,产生4D占用网络,最后使用反卷积获得体积及时序等反馈,从而实现动态以及静态的障碍物感知,增强目标属性的预测。多传感器互补,...
之前我们介绍了2D视觉感知算法,本次我们将介绍自动驾驶中必不可少的3D场景感知。因为深度信息、目标三维尺寸等在2D感知中是无法获得的,而这些信息才是自动驾驶系统对周围环境作出正确判断的关键。想得到3D信息,最直接的方法就是采用激光雷达(LiDAR)。但是,LiD...
视觉感知算法是通过计算机技术对图像或视频进行处理，从而实现对图像或视频中物体、场景等内容的感知和理解。视觉感知算法是一种应用广泛的计算机视觉技术，可以应用于人脸识别、图像搜索、自动驾驶、安防监控等领域。视觉感知算法主要分为以下几类：目标检测、目标跟踪、人脸识别、图像分割等。其中，目标检测是指在图像或...
双目视觉可以解决透视变换带来的歧义性,因此从理论上来说可以提高3D感知的准确度。但是双目系在硬件和软件上要求都比较高。硬件上来说需要两个精确配准的摄像头,而且需要保证在车辆运行过程中始终保持配准的正确性。软件上来说算法需要同时处理来自两个摄像头的数据,计算复杂度较高,保证算法的实时性就更加困难。
目前，百度「城视（CityScope）」城市视觉感知算法引擎集成了数据、训练工具、算子以及部署工具四大核心技术，为智慧城市、智能交通提供一站式的视觉算法与应用能力，不仅提升资源利用效率，也为城市居民提供更优质的衣食住行生活体验。在数据方面，城视引擎实现了多场景不同来源数据融合，包括路口与高速监控场景，无人机...