Camera-Radar Fusion

最新推荐文章于 2024-11-18 21:11:00 发布
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本文分享了一段视频，展示了汽车雷达与摄像头两种不同视角的数据融合应用实例。通过这项技术可以实现更准确的环境感知，为自动驾驶提供强有力的支持。

[转] http://image-sensors-world.blogspot.com/2017/06/camera-radar-fusion.html


TI publishes a nice video showing a fusion between so different views from an automotive radar and a camera:


论文速览 | CVPR 2024 | RCBEVDet: Radar-camera Fusion in Bird‘s Eye View for 3D Object Detection | 雷达-摄像头
NLOS的博客
06-21 847
本文提出的RCBEVDet通过结合多视角摄像头和毫米波雷达，实现了高精度、鲁棒的3D目标检测。我们设计了用于有效的雷达BEV特征提取，并引入CAMF模块实现动态对齐和融合。实验结果表明，RCBEVDet在nuScenes和VoD数据集上均达到了最新的最先进结果，同时具有较高的实时性和鲁棒性。
CRKD: Enhanced Camera-Radar Object Detection with Cross-modality Knowledge Distillation
最新发布
2401_89699435的博客
04-02 621
3D目标检测任务中，目前性能最优的传感器配置为激光雷达+摄像头（LC），但激光雷达的成本较高。毫米波雷达与摄像头（CR）目前已被广泛部署在车辆上，但其性能不及LC。本文提出摄像头-雷达知识蒸馏（CRKD）以减小LC与CR的性能差距。使用BEV作为共享特征空间，提出4种蒸馏损失，进行知识蒸馏。
CRFNet(CameraRadarFusionNet)代码测试
AI训练师中的点滴
04-07 3572
经过对原作者的代码修改，可以用到3080平台。 环境: GPU: NVDIA Geforce RTX3080 x 2 System: Windows10 python: 3.6.13 tensorflow: 2.4.1 keras: 2.2.4 https://github.com/nacayu/CRFNet_reproduce_on_tensorflow2.4.4_3080 感谢作者提供了一个非常棒的融合模型！ 修改不易，欢迎star原作者的工作（和我的修改代码） ...
People Tracking by Cooperative Fusion of RADAR and Camera Sensors
weixin_42444577的博客
07-24 442
Abstract 在本文中，我们提出了一种用于人在地平面上跟踪的协作式雷达/摄像机融合方法。 使用平均人员身高，通过将摄像机的检测反投影到雷达距离-角坐标系上，计算了joint detection likelihood。 代表候选目标的联合似然峰值将馈入粒子过滤器跟踪器。 根据关联结果，使用关联的检测（通过检测进行跟踪）或通过采样原始可能性本身（在检测之前进行跟踪）来更新粒子。 利用原始似然数据的优势在于，即使摄像机或RADAR信号低于检测阈值，也可以连续跟踪丢失的目标。 我们表明，在单一目标，无杂波的环境
赶工读文章（2）— Radar-Camera Sensor Fusion for Joint Object Detection and Distance Estimation in AV
weixin_44596312的博客
12-08 2926
Radar-Camera Sensor Fusion for Joint Object Detection and Distance Estimation in Autonomous Vehicles (2020) 作者：Ramin Nabati, Hairong Qi 单位：The University of Tennessee Knoxville, USA 介绍：和之前的 Radar region proposal network （RRPN） ...
雷达相机融合：CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection
泠山的博客
03-09 3438
雷达相机融合：CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection1. Abstract2. Introduction3. Preliminary3.1 CenterNet4. CenterFusion４.1 Radar Association三级目录 CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection 1. A
【radar_camera_fusuion】毫米波雷达与摄像头时间戳对齐数据融合简单实现
ponnyao学习笔记
02-15 1988
此方法使用基于距离和位置的算法来匹配毫米波雷达和相机的目标，将雷达和摄像头统一到一个坐标系，再对数据在时间戳上进行对齐操作，然后遍历所有相机目标，计算雷达目标和相机目标中心位置之间的距离。如果距离小于匹配半径，就将这个匹配结果保存到一个匹配结果列表中。
【camera-lidar-radar】基于卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的相机、激光雷达、毫米波雷达多传感器融合
02-26
在自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）领域，传感器融合技术...在"camera-lidar-radar-sensor-fusion"这个压缩包文件中，很可能包含了实现这一融合技术的相关代码、算法解释和示例，为深入理解与实践提供了宝贵的资源。
CRAFT: Camera-Radar 3D Object Detection with Spatio-Contextual Fusion Transformer
chaoqinyou的博客
04-09 843
radar, camera fusion, aaai2022
Autonomous-RC-car-Adaptive-cruise-with-Radar-and-Camera-fusion-in-ROS-Python
03-31
该项目建立在Jetson Nano开发人员套件，RC Car，Logitech USB Cam和Perception SSR 2.0 Radar的基础上。 我在以下环境中测试了该项目：（如果您未使用ROS环境，请删除代码中的ros命令） Ubuntu 18.04，Python，ROS...
Radar and Camera Data Association Algorithm for Sensor Fusion.pdf
11-18
Radar and Camera Data Association Algorithm for Sensor Fusion——用于传感器融合的雷达与摄像机数据关联算法
Radar-Vision Fusion for Vehicle Detection
11-26
高级驾驶辅助系统ADAS, 基于雷达和摄像头的传感器融合算法
【camera-radar】相机-毫米波雷达联合标定方案介绍+实现
02-26
【camera-radar】相机-毫米波雷达联合标定方案介绍+实现
Radar-RGB-Attentive-Multimodal-Object-Detection:雷达传感器和RGB摄像机图像上的目标检测。 https
05-25
雷达+ RGB注意融合技术在自动驾驶汽车中进行稳健的目标检测（ICIP 2020） 描述： 该代码用于两个健壮的多模式两阶段目标检测网络BIRANet和RANet。 这些体系结构中使用的两种模式是雷达信号和RGB摄像机图像。 这两个网络具有相同的基础架构，但锚点生成和RPN目标生成方法有所不同，本文对此进行了说明。 在NuScenes数据集[ ]上进行评估，并将结果与​​带有特征金字塔网络的Faster R-CNN进行物体检测（FFPN）进行比较[ ]。 与FFPN相比，两个提议的网络都被证明是健壮的。 BIRANet的性能优于FFPN，并且被证明更强大。 RANet经过评估，具有很强的鲁棒性，并且仅基于雷达点，使用较少的锚就可以正常工作。 有关更多详细信息，请参阅我们的论文（ ）。 包装清单： 该存储库包括： 源代码（基于Mask RCNN代码基础结构构建，但没有mask /
基于MATLAB的激光雷达与相机联合标定原理及实现方法——以标定板为例
A1828776499的博客
11-18 3129
激光雷达提供精准的三维距离信息，而相机捕捉丰富的纹理和颜色，通过联合标定可以结合两者优势，弥补单一传感器的不足。标定过程确定激光雷达与相机之间的相对位置和姿态，支持多传感器融合任务，如目标检测、三维重建和语义分割，提高系统的感知精度和鲁棒性，是自动驾驶和机器人导航中不可或缺的一环。t3x1​: 平移向量，表示物体在三维空间的平移，R3x3​: 旋转矩阵，表示物体在三维空间的旋转。例如，这里的值为表示沿 x,y,z 轴的平移。9， 之后会提示找不到标定板数据，不要慌，这是正常的，裁剪设置之后就可以了。
【在手机上使用相机融合的高效混合变焦】
weixin_45914567的博客
01-12 3794
单反相机可以通过改变镜头距离或交换镜头类型来实现多个变焦级别。然而，由于空间限制，这些技术在智能手机设备上是不可能的。大多数智能手机制造商都采用混合变焦系统：通常是低变焦级别的宽（W）相机和高变焦级别的电话（T）相机。为了模拟W和T之间的缩放级别，这些系统会对W的图像进行裁剪和数字上采样，从而导致显著的细节损失。在本文中，我们提出了一种在移动设备上实现混合变焦超分辨率的有效系统，该系统捕获一对同步的W和T镜头，并利用机器学习模型将细节从T对齐并传输到W。
RadSegNet: A Reliable Approach to Radar Camera Fusion一种可靠的雷达相机融合方法【中文阅读】
qq_41708908的博客
02-02 780
多模态融合目标检测方法RadSegnet：一种可靠的雷达相机融合方法，在恶劣天气（如雨雪雾）低照度和车辆密集场景，相比现有SOTA方法都能实现更好的性能。
最新！自动驾驶中用于目标检测和语义分割的Radar-Camera融合综述
CV_Autobot的博客
05-15 2088
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【多传感器融合】技术交流群后台回复【多传感器融合综述】获取图像/激光雷达/毫米波雷达融合综述等干货资料！作者｜汽车人编辑｜自动驾驶之心近年来，在深度学习技术的推动下，自动驾驶中的感知技术发展迅速。为了实现准确和稳健的感知能力，自动驾驶汽车通常配备多个传感器，使传感器融合成为感知系统的关键部分。在这些融合的传感器...
RadSegNet: A Reliable Approach to Radar Camera Fusion 论文笔记
weixin_45657478的博客
08-24 1060
RadSegNet: A Reliable Approach to Radar Camera Fusion 论文笔记
Decision Level Fusion
02-28
具体来说，该公司采用了多种类型的探测装置（如激光雷达LiDAR、摄像头Camera以及毫米波雷达Radar），每种设备负责收集不同类型的道路状况信息。随后，软件平台会对上述原始资料分别解析得到初步结论，最后借助于高级...
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