自动驾驶路沿标注案例

最新推荐文章于 2024-05-01 09:30:00 发布
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分类专栏： 多边形标注 自动驾驶 数据标注 文章标签： 自动驾驶 人工智能 目标检测 计算机视觉
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版权

路沿标注属性细分规则

类型标签：路缘石、护栏、混凝土路障、绿化带等

路标标注属性细分规则

类型标签：方向指示、限速等

标注要求

1.当长宽小于15像素且无法识别标志时，无需标注

2.褪色或严重变形的指示牌无需标注

3.各类标志应按顺时针方向标注。以左上角为起点，序号从0开始，标注整个图像中的位置

4.框/折线/多边形的边界需要与目标的轮廓紧密匹配

输出结果
ByteBridge自动驾驶路沿标注案例

ByteBridge是⼀个数据标注和采集平台，为⼈⼯智能企业提供数据处理服务
您专注于产品，我们专注于您的数据
我们提供试标试采服务，欢迎联系我们
邮箱：support@bytebridge.io
官网链接

实战教程 | 车道线检测项目实战，霍夫变换 & 新方法 Spatial CNN
迈微AI研习社 · 号主
05-11 1963
在本教程中，我们将学习如何使用计算机视觉技术来编写车道线实时检测程序。我们将通过两种不同的方法来完成这项任务，从实际的算法编写流程带领大家从实现到优化的过程。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】自动驾驶中的自动泊车功能
qq_36130719的博客
06-23 2608
搭载有自动泊车功能的汽车可以不需要人工干预，通过车载传感器、处理器和控制系统的帮助就可以实现自动识别车位，并自动完成泊车入位的过程。伴随着驾驶自动化系统内等级的提升，泊车功能从一个辅助的角色逐渐提升至完全自主，传感器配置越发豪华，系统复杂程度不断加深，下图介绍了现在市场上L0~L4级别典型的泊车功能。泊车场景是用户面对频次高的场景，其用户痛点感受最深，技术实现难度中等，量产落地机会大，用户买单倾向性高，是主机厂和自动驾驶供应商兵家必争之地。不同L0~L4级别下泊车功能的简单介绍如下表所示。
OpenCV——道路边缘检测
m0_48748418的博客
04-15 877
在这个示例中，我们首先使用霍夫变换检测直线。然后，对于每个检测到的直线，我们计算其倾斜度并检查它是否位于图像的左侧或右侧。最后，我们将选择的道路边缘线画在图像上。请注意，这只是一个基本的流程，您可能需要根据您的应用程序进行修改和优化。2. 道路边缘线应该有一定的倾斜度，以表明它们是车道线而不是其他线（例如建筑物）。1. 道路边缘线通常位于图像的左侧或右侧。3. 道路边缘线应该与其他车道线相对应。4. 道路边缘线应该与道路中心线相对应。
自动驾驶TPM技术杂谈 ———— 路沿石/路缘石
永远的菜鸡小詹的博客
12-25 3064
常见的曲线半径系列为0.5、0.75、1、1.25、1.5、1.75、2、2.25、2.5、2.75、3、3.5、4、4.5、5、5.5、6、6.5、7、7.5、8、10、12、15、20、25、30、35m。2. 按照路缘石截面尺寸分类为H型、T型、R型、F型、L型和RA型路缘石和P型平面石，同时扩充有便于石材加工制作的TF型和TP型路缘石。3.3.2 内倒角曲线路缘石：本文介绍的规格为至少满足最小半径为6.0m的Ⅱ型曲线型路缘石，曲线弦长为500mm。曲线型路缘石可配合直线型路缘石选用。
论文研究 | 多车道线检测和分类算法—基于滤波图像，多个约束因子，叠加角度直方图和截距约束等
Bella_zhang0701的博客
12-13 925
本文首先对图像进行裁剪有效检测区域、Gamma校正和像素值增强等预处理，目的在于突出梯度的同时保证多车道线信息不丢失；然后基于多相位 Gabor 滤波器进行滤波叠加合成 Gabor 滤波叠加图，留下与车道线相关的纹理信息；接着使用多变量因子的 Hough 变换算法将车道线转化为多条直线段，减少无关干扰；最后基于叠加直方图和双截距约束的方法实现快速分类。通过少量关键点完成拟合。
2D车道线检测算法总结
slamer111的博客
05-17 3264
2D车道线论文整理
怎么样利用激光雷达检测车道线？这上面提供了4个方法---凯利讯半导体
财经小二的博客
12-05 1866
通过理论分析和实验验证可知一二两层返回的信息主要包括路面、车道线、少量障碍物和边界数据;三四两层主要返回道路边界、障碍物和少量路表信息，所以在特征种子点提取阶段需要重点分析一二两层的雷达数据，这部分数据中对于车道线检测最大的干扰在于路面，提取车道线种子点特征的重点就是分离车道线特征与路面特征。 　　基于视觉系统的车道线检测有诸多缺陷。 　　首先，视觉系统对背景光线很敏感，诸如阳光强烈的林荫道，
自动驾驶~BEV自动或半自动标注系统
whaosoft143ai的博客
12-16 1260
2）一方面，在“视图变换”模块中，将特征图投影到BEV上，其中组合了特征聚合器和特征编码器，然后在BEV空间中进行BEV解码，划分成两个头：一个头检测“Map Ele Det”模块中道路地图元素的关键点和类别（即回归和分类），例如车道标记、斑马线和道路边界，其结构类似于基于Transformer架构的DETR模型，同样使用可变形注意力模块，输出关键点的位置及其所属元素的ID；1）当多相机图像和LiDAR点云同时存在时，将图11中的“光流”模块替换为“场景流”模块，该模块基于深度学习模型估计3D点云的运动；
未来之路：大模型技术在自动驾驶的应用与影响
lvaolan8888的博客
05-01 2565
大模型泛指具有数十亿甚至上百亿参数的深度学习模型，而大语言模型是大模型的一个典型分支（以ChatGPT为代表）Transformer架构的提出引入了注意力机制，突破了RNN和CNN处理长序列的固有局限，使语言模型能在大规模语料上得一方面，开启了大语言模型快速发展的新时代；另一方面奠定了大模型技术实现的基础，为其他领域模型通过增大参数量提升模型效果提供了参考思路。复杂性、高维度、多样性和个性化要求使得大型模型在自动驾驶、量化交易、医疗诊断和图像分析、自然语言处理和智能对。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】精准定位RTK（最终篇）
qq_36130719的博客
06-08 1383
高精度定位与高精度地图紧密联系，为自动驾驶汽车路线规划，道路感知，驾驶控制提供支持，首先，高精度地图数据的采集、处理、以及地图的建模都需要以高精度的位置坐标作为框架。高精度地图中道路和场景是自动驾驶汽车感知和决策的数据基础，若在制图过程中位置标定出现误差，就有可能造成自动驾驶系统的判断失误。其次，以高精度地图为基础，结合感知匹配实现高精度的自主导航定位，在定位信号中断或不稳定的情况下，保证自动驾驶汽车仍明确知晓车辆在当前环境中的准确位置。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】FMCW 雷达（最终篇）
qq_36130719的博客
06-28 1934
网上介绍毫米波的内容很多，百度给的定义是：波长为1～10毫米的电磁波称毫米波，它位于微波与远红外波相交叠的波长范围，因而兼有两种波谱的特点。从定义中可提取出以下信息：短波长，不可见，电磁波。回忆一下高中物理中对波的一些原理，波长越短，绕过障碍物的能力越差，传播距离短，衰减不多，相对的反射能力就好一些。电磁波的速度是光速，约为3.0e8 m/s，如下图（参考2）所示：电磁波是由正交的电场和磁场相互作用而产生并以波的形式传播的，如上图中，蓝色的是磁场的振动方向，橙色的是电场的振动方向，电场与磁场是正交的。
多模态路沿检测与滤波方法
小白学视觉
05-08 333
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文章：Multi-modal curb detection and filtering作者：Sandipan Das , Navid Mahabadi , Saikat Chatterjee , Maurice Fallon编译：点云PCL来源：arXiv 2022摘要稳定可靠的道路路沿先验信息对于自动驾驶车辆导航是至关重要，本...
自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测（代码开源）
点云PCL
01-21 7341
点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：Real-Time LIDAR-Based Urban Road and Sidewalk Detection for Autonomous V...
RESA车道线路沿检测
slamer111的博客
02-07 1248
车道线路沿检测
路沿检测算法学习笔记
jacke121的专栏
05-26 1952
目录 路沿检测算法集合 Simple algorithm to detect the curb of road environment using 3D LiDAR 3D激光雷达路沿检测 路沿检测算法集合 GitHub - crankler/awesome-lidar-curb-detection: A list of open source code about point cloud curb detection (processing) Simple algorithm to
自动驾驶路径规划论文解析(4)
gophae的博客
02-04 2583
本文解析论文Runtime-Bounded Tunable Motion Planning for Autonomous Driving 论文的两个点我认为都比较值得应用，接下来有时间我会进行测试，但估计是没时间的，最近很繁忙。 总结一下： 第一，论文依然采用了sampling based的路径规划方法，但是一开始使用的是点的连接，先生成粗糙曲线然后再做平滑处理。 第二，论文再代价函数的调参问题上...
边沿检测与提取，轮廓跟踪与Hough变换(转)
萧萧雨轩－－云计算/网格计算技术/智能仿生算法&算法优化/
07-19 4809
边沿检测与提取，轮廓跟踪首先,引入了模板操作。边沿检测我们给出一个模板 和一幅图象 。不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下： 。可以看出，第3、4列比其他列的灰度值高很多，人眼观察时，就能发现一条很明显的亮边，其它区域都很暗，这样就起到了边沿检测的作用。为什么会这样呢？仔细看看那个模板就明白了，它的意思是将右邻点的灰度值减左
教你操作道路沿线标注
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SuperMap地图技术专栏
10-16 1万+
制作电子地图时，经常要给地图中的道路添加标注，也就是地图制图中常说的沿线标注。地图中的沿线标注要兼顾合理与美观两方面，既要花时间和心思去设计，又要充分利用制图软件的相关功能，才能使理想与现实完美结合。本文将从沿线标注的合理设计以及SuperMap软件支持两方面，介绍道路沿线标注的实践。
自动驾驶 TPV算法
最新发布
03-28
<think>好的，我现在需要回答用户关于自动驾驶中TPV算法的实现原理及应用的问题。首先，我需要明确TPV算法是什么，可能用户指的是某种特定的3D检测或感知算法，但TPV这个缩写可能不太常见。我得先检查一下已有的引用内容，看看是否有相关线索。 查看用户提供的引用内容，引用[1]提到了3D检测方法，包括单目图像、双目图像、点云、多模态数据等，但没直接提到TPV。引用[3]中提到了OCC-VO，这可能与占用网络有关，但不确定是否相关。引用[4]关于ORB特征，可能不直接相关。引用[2]中的关键词如Transformer、CNN可能与模型结构有关，但同样没有TPV的信息。 考虑到TPV可能是指某种视角转换或三维表示方法，比如在自动驾驶中常见的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰图）算法。可能TPV是类似的概念，或者用户可能有拼写错误，比如TPV可能是指Tri-Perspective View（三维透视视角）？例如，在BEVFormer等模型中，有时会使用多视角融合。或者TPV可能是指一种多视角表示方法，将三维空间划分为不同的平面视图，如横向、纵向、垂直方向，从而形成三个正交的平面视图，用于更全面地描述三维场景。 假设TPV指的是Tri-Perspective View，那么其实现原理可能涉及将三维空间投影到三个正交的二维平面（如XY、XZ、YZ），然后通过神经网络处理这些视图，最后融合特征进行3D目标检测或场景理解。应用方面可能包括自动驾驶中的环境感知、障碍物检测、路径规划等。 接下来需要验证这个假设是否正确。由于现有引用中没有直接提到TPV，可能需要依赖外部知识。例如，Tri-Perspective View在近年来的一些论文中被提出，用于更高效的3D表示。例如，通过三个正交的特征平面来编码三维信息，结合可变形注意力机制或Transformer结构来融合多视角特征，从而提升检测精度和效率。 实现原理方面，TPV算法可能首先通过摄像头或激光雷达获取原始数据，然后通过CNN或Transformer提取图像特征，接着将这些特征投影到三个正交平面，形成TPV表示。每个平面负责不同方向的特征编码，最后通过融合这些平面特征来重建三维场景，进行目标检测或语义分割。 应用方面，TPV算法可以用于自动驾驶中的实时环境建模，提供更全面的3D场景信息，帮助车辆进行决策和路径规划。此外，结合多模态数据（如图像和点云），TPV可能提升在复杂场景下的检测鲁棒性。 需要确保回答的结构清晰，分点说明原理和应用，并引用用户提供的相关资料。例如，引用[1]中提到的多模态数据3D检测方法可能与TPV的多视角融合相关，引用[3]中的OCC-VO可能也涉及3D语义地图构建，可间接关联。 最后，生成相关问题，引导用户进一步探讨，如TPV与其他3D表示方法的比较、具体实现中的挑战、实际应用案例等。</think>### 自动驾驶中TPV算法的实现原理及应用 #### 实现原理 TPV（Tri-Perspective View，三维透视视角）算法是一种基于多平面投影的3D场景表示方法，其核心思想是将三维空间分解为三个正交的二维平面（如XY、XZ、YZ平面），通过融合多视角特征实现高效的环境感知[^1]。具体步骤如下： 1. **数据输入与特征提取** 输入多模态数据（如摄像头图像、激光雷达点云），通过CNN或Transformer提取特征。例如，图像数据经ResNet等网络提取高层语义特征，点云数据通过体素化或PointNet编码为稀疏/稠密特征[^2]。 2. **多平面投影** 将三维空间划分为三个正交平面，并通过投影将特征映射到各平面： - **XY平面**（鸟瞰图，BEV）：捕捉水平方向目标的位置与尺寸。 - **XZ/Y平面**（侧视图）：分析垂直方向的结构（如交通灯高度、障碍物高度）。 - **YZ/X平面**（前视图）：补充纵向深度信息。 投影过程可通过可变形注意力机制（Deformable Attention）或几何变换实现，以保留3D几何关系[^1]。 3. **特征融合与3D重建** 使用Transformer或图神经网络（GNN）融合多平面特征，并通过上采样或插值恢复稠密3D表示。例如，通过交叉注意力机制关联不同平面间的特征，生成全局一致的3D场景特征。 4. **目标检测与语义分割** 基于融合后的特征，利用检测头（如Anchor-based或Anchor-free）输出3D边界框、类别及运动状态，或通过分割头生成语义占用网格（Occupancy Grid）[^3]。 #### 应用场景 1. **高精度环境感知** TPV通过多视角互补，提升复杂场景下的目标检测能力（如遮挡车辆、低矮障碍物）。例如，在十字路口，XY平面定位车辆，XZ平面识别交通灯高度。 2. **实时语义地图构建** 结合语义分割结果，TPV可动态构建带语义标签的3D地图（如车道线、路沿），支持自动驾驶的路径规划[^3]。 3. **多模态数据融合** 兼容摄像头、激光雷达、雷达等多源数据，增强算法在光照变化、雨雪天气中的鲁棒性。 4. **端到端决策支持** 直接输出结构化3D信息，为预测模块（如行人轨迹预测）和规划模块提供输入。 #### 性能优化与挑战 - **计算效率**：TPV需平衡平面分辨率与计算开销，常采用稀疏卷积或蒸馏技术压缩模型。 - **标注成本**：依赖3D标注数据，可通过自监督学习或半监督方法缓解[^1]。 - **动态场景建模**：通过时序融合（如LSTM或Transformer）跟踪运动目标。 --- ###
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