fsd

function Y = fuse_fsd(M1, M2, zt, ap, mp) %Y = fuse_fsd(M1, M2, zt, ap, mp) image fusion with fsd pyramid % % M1 - input image A % M2 - input image B % zt - maximum decomposition level % ap - coefficient selection highpass (see selc.m) % mp - coefficient selection base image (see selb.m) % % Y - fused image % (Oliver Rockinger 16.08.99) % check inputs [z1 s1] = size(M1); [z2 s2] = size(M2); if (z1 ~= z2) | (s1 ~= s2) error('Input images are not of same size'); end; % define filter w = [1 4 6 4 1] / 16; % cells for selected images E = cell(1,zt); % loop over decomposition depth -> analysis for i1 = 1:zt % calculate and store actual image size [z s] = size(M1); zl(i1) = z; sl(i1) = s; % check if image expansion necessary if (floor(z/2) ~= z/2), ew(1) = 1; else, ew(1) = 0; end; if (floor(s/2) ~= s/2), ew(2) = 1; else, ew(2) = 0; end; % perform expansion if necessary if (any(ew)) M1 = adb(M1,ew); M2 = adb(M2,ew); end; % perform filtering G1 = conv2(conv2(es2(M1,2), w, 'valid'),w', 'valid'); G2 = conv2(conv2(es2(M22), w, 'valid'),w', 'valid'); % select coefficients and store them E(i1) = {selc(M1-G1, M2-G2, ap)}; % decimate M1 = dec2(G1); M2 = dec2(G2); end; % select base coefficients of last decompostion stage M1 = selb(M1,M2,mp); % loop over decomposition depth -> synthesis for i1 = zt:-1:1 % undecimate and interpolate M1T = conv2(conv2(es2(undec2(M1), 2), 2*w, 'valid'), 2*w', 'valid'); % add coefficients M1 = M1T + E{i1}; % select valid image region M1 = M1(1:zl(i1),1:sl(i1)); end; % copy image Y = M1;
关于 FSD (Full Self-Driving) 版本 12 的功能和更新内容,以下是详细的说明: ### 功能概述 FSD v12 是特斯拉自动驾驶技术的一个重要版本升级,主要集中在改进城市驾驶体验以及复杂场景下的处理能力。该版本引入了基于纯视觉感知的新神经网络架构,移除了雷达依赖,并增强了对交通信号灯、行人和其他动态障碍物的理解。 #### 主要特性 1. **Pure Vision System**: FSD v12 完全依靠摄像头输入来实现环境感知,取消了毫米波雷达的支持[^4]。这种设计使得车辆能够更高效地利用计算资源并降低硬件成本。 2. **Improved Traffic Light Recognition**: 新增的功能可以更好地识别红绿灯状态及其对应车道关系,从而提高通过交叉路口的安全性和流畅度[^5]。 3. **Enhanced Pedestrian Detection**: 更新后的模型显著提升了对于行人行为预测的能力,在保护弱势道路使用者方面迈出了一大步[^6]。 4. **Better Handling of Roundabouts & Intersections**: 对于环岛和复杂交汇点的操作逻辑进行了优化调整,使自动变道更加自然合理[^7]。 5. **Refined Lane Keeping Behavior**: 车辆保持当前行驶轨迹的表现得到了进一步完善,减少了不必要的晃动或者偏离现象发生概率[^8]。 6. **Advanced Object Tracking Across Cameras**: 实现跨多个相机视角的对象追踪技术突破,即使目标短暂离开某个传感器视野范围外也能持续跟踪其位置变化情况[^9]。 7. **Neural Network Architecture Updates**: 使用全新一代深度学习框架构建而成的大规模分布式训练平台支持更高精度的地图数据生成过程[^10]。 ```python # 示例代码展示如何加载预训练好的神经网络权重文件 import tensorflow as tf model = tf.keras.models.load_model('fsd_v12_network.h5') print("Loaded FSD Version 12 Neural Network Model.") ```
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