LintCode 957: Radar Detection

探讨了在二维平面上,一系列雷达如何检测一辆沿y=0到y=1直线行驶且长度为1的车辆。通过计算每个雷达的检测范围上下限,判断车辆是否能躲避所有雷达的检测。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. Radar Detection
    There is a bunch of radars on a 2D plane(Radar has x, y coordinates, and a radius r which is the range can be detected). Now, there is a car that passes through the range of y = 0 and y = 1 and cannot be detected by the radar. If the car is detected, return YES, otherwise NO.(You can consider that the car is a line segment of length 1 and goes straight from x = 0 to the right)

Example
Given coordinates = [[0,2]], radius = [1], return “NO”.

Explanation:
There is a radar at (0,2) that can detect a circle with a radius of 1 centered on (0,2) and the car will not be detected.
Given coordinates = [[0,2],[1,2]], radius = [1,2], return “YES”。

Explanation:
There is a radar at (0,2) that can detect a circular area with a radius of 2 with a center of (0,2). Radars at (1,2) can detect (1,2) as Center, circular area with 2 radius. The No. 2 radar can detect the passing of the car.
Notice
The number of radars is n,n <= 1000。
The radar’s coordinate x is a non-negative integer, y is an integer, and r is a positive integer.

解法:
遍历radar list,找出所有雷达的扫描的上界和下界。如果上界<1或下界>0,小车就可以通过,否则通不过。

/**
 * Definition for a point.
 * struct Point {
 *     int x;
 *     int y;
 *     Point() : x(0), y(0) {}
 *     Point(int a, int b) : x(a), y(b) {}
 * };
 */

class Solution {
public:
    /**
     * @param coordinates: The radars' coordinate
     * @param radius: Detection radius of radars
     * @return: The car was detected or not
     */
    string radarDetection(vector<Point> &coordinates, vector<int> &radius) {
        int lenC = coordinates.size();
        int lenR = radius.size();
        if (lenC == 0) return "NO";
        
        int minY = INT_MAX, maxY = INT_MIN;
        int upperbound, lowerbound;
        
        for (int i = 0; i < lenC; ++i) {
            upperbound = coordinates[i].y + radius[i];
            lowerbound = coordinates[i].y - radius[i];
            
            if (upperbound > maxY) maxY = upperbound;
            if (lowerbound < minY) minY = lowerbound;
        }
        
        if ((minY > 0) || (maxY < 1)) return "NO";
        
        return "YES";
    }
};
<think>好的,用户想复现RRPN(雷达区域提议网络)在自动驾驶车辆目标检测中的研究或实现。我需要先理解RRPN的基本原理,然后考虑如何分步骤指导复现。首先,RRPN结合了雷达数据和图像数据,可能涉及多模态融合,所以需要处理雷达点云和摄像头图像的融合。接下来,用户可能需要知道数据准备、网络架构、训练流程和评估方法。 首先,数据准备方面,可能需要用到像nuScenes这样的自动驾驶数据集,里面包含雷达和图像数据。需要将雷达点云投影到图像坐标系,并标注目标边界框。数据预处理可能包括坐标转换、数据增强等。 然后是网络架构部分。RRPN可能基于Faster R-CNN,但加入了雷达分支。需要构建两个分支:一个处理图像,另一个处理雷达点云。雷达数据可能需要转换为BEV(鸟瞰图)或前视图表示,再通过卷积层提取特征。接着是区域提议网络(RPN),生成候选区域,并结合雷达和图像特征进行目标检测。 训练流程方面,用户需要定义损失函数,包括分类损失和边界框回归损失。可能需要交替训练两个分支,或者设计联合训练策略。超参数调整也很重要,比如学习率、优化器选择等。 代码实现部分,可能需要使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow。可以建议用户参考已有的开源实现,比如GitHub上的RRPN项目,但需要检查是否适用于他们的数据集和任务。如果没有现成的代码,可能需要自己构建网络结构,处理数据输入,并实现训练循环。 潜在的问题可能包括多模态数据对齐困难,雷达数据稀疏性处理,以及计算资源限制。用户可能需要使用GPU加速训练,并确保数据预处理步骤正确无误。 另外,用户可能对如何评估模型性能感兴趣,比如mAP(平均精度)指标,以及在真实场景中的推理速度。还需要考虑实际部署到自动驾驶系统时的优化,比如模型压缩或硬件加速。 最后,我应该推荐相关的论文和开源项目,帮助用户深入理解RRPN的细节,并指导他们逐步复现。需要提醒用户注意代码实现的正确性和数据处理的准确性,以确保复现结果可靠。</think>### RRPN复现步骤与实现要点 RRPN(Radar Region Proposal Network)是用于多模态目标检测的关键技术,结合雷达与视觉数据提升自动驾驶系统的鲁棒性[^1]。以下是关键复现步骤: --- #### 一、数据准备与预处理 1. **数据集选择** - 使用nuScenes或RADIATE数据集,需包含同步的雷达点云(如$(\rho, \theta, v)$)与摄像头图像 - 标注格式转换:将3D边界框投影到2D图像坐标系$$x_{img}=K \cdot T_{radar}^{cam} \cdot x_{radar}$$ 2. **雷达数据编码** - 将稀疏点云转换为密集特征图: ```python def radar_to_bev(points, grid_size=0.1): # 将极坐标转换为笛卡尔坐标 x = points[:,0] * np.cos(points[:,1]) y = points[:,0] * np.sin(points[:,1]) # 生成BEV栅格 bev = np.histogram2d(x, y, bins=(int(100/grid_size), int(100/grid_size))) return bev ``` --- #### 二、网络架构实现 1. **双分支特征提取** ```python class RRPN(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 视觉分支 self.visual_backbone = resnet50(pretrained=True) # 雷达分支 self.radar_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 64, 5), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(64, 128, 3) ) def forward(self, img, radar): vis_feat = self.visual_backbone(img) radar_feat = self.radar_conv(radar) fused_feat = torch.cat([vis_feat, radar_feat], dim=1) return fused_feat ``` 2. **区域建议生成** - 使用RPN网络生成候选框: $$L_{reg} = \sum_i smooth_{L1}(t_i - v_i)$$ --- #### 三、训练流程 1. **损失函数设计** - 多任务损失:分类损失 + 回归损失 ```python def compute_loss(cls_pred, reg_pred, gt_labels, gt_boxes): cls_loss = F.cross_entropy(cls_pred, gt_labels) reg_loss = F.smooth_l1_loss(reg_pred, gt_boxes) return cls_loss + 0.5*reg_loss # 平衡系数参考原论文 ``` 2. **训练技巧** - 渐进式训练:先单独训练视觉分支,再联合训练 - 数据增强:雷达点云随机丢弃(模拟噪声)、图像颜色抖动 --- #### 四、代码实现建议 1. **参考资源** - 官方实现:https://github.com/kaist-avelab/K-Radar - 改进版本:https://github.com/TUMFTM/CameraRadarFusionNet 2. **部署优化** - 使用TensorRT加速推理: ```bash trtexec --onnx=rrpn.onnx --saveEngine=rrpn.engine --fp16 ``` ---
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