多传感器融合最近的方法为将相机特征与激光雷达点云进行融合。然而,相机到激光雷达的投影会丢失相机特征的语义密度,阻碍此类方法的效果，尤其是对于语义导向的任务（如3D场景分割）。BEVFusion,将多模态特征统一在共享的鸟瞰视图(BEV)表示空间中，同时保持了几何结构和语义密度,并

该示例为参考算法，仅作为在征程6上模型部署的设计参考，非量产算法。1.简介激光雷达天然地具有深度信息，摄像头可以提供丰富的语义信息，它们是车载视觉感知系统中两个最关键的传感器。但是，如果激光雷达或者摄像头发生故障，则整个感知框架不能做出任何预测，这在根本上限制了实际自

01前言由于部署时数据来源的硬件不同以及应用开发的高效性要求，往往会使得在板端部署阶段的数据准备操作与训练时有所差异，导致在同样的输入下，量化模型的输出结果和板端部署模型的输出结果不一致。本文将基于开发者社区中已经发布的地平线bev参考算法板端输入数据准备教程，以be

我自己的原文哦~  https://blog.51cto.com/whaosoft/12715678#3D目标检测~2CameraorLidar？自动驾驶系统依赖于先进的感知、决策和控制技术，通过使用各种传感器（如相机、激光雷达、雷达等）来感知周围环境，并利用算法和模型进行实时分析和决策。这使得车辆能够识别道路标志、

直接上干货，首先【均线老鸭头】战法的均线构成我们选择5-10-60均线三条。老鸭头名称的由来，这是一个形象的说法，如上图，图中均线系统排列的形态，是不是像一个鸭脑袋？第一段上涨是鸭脖子，股价开始回落处画上一个圆圈，是鸭子的眼睛，第三段启动上涨的位置就是鸭子的嘴巴。整个图形合在一

1.简介3DOccupancyNetworks的基本思路是将三维空间划分成体素网格，并对每个网格进行各类感知任务的预测。目前以网格为中心的方法能够预测每个网格单元的占用率、语义类别、未来运动位移和实例信息。3Doccupancy可以对道路障碍物进行更细粒度的划分，同时获取更精确的占用和语

Sparse4D:Multi-view3DObjectDetectionwithSparseSpatial-TemporalFusionAbstract基于鸟瞰图(BEV)的方法最近在多视图3D检测任务方面取得了重大进展。与基于BEV的方法相比，基于稀疏的方法在性能上落后，但仍然有很多不可忽略的优点。为了进一步推动稀疏3D检测，

写在前面：对于BEVFormer算法框架的整体理解，大家可以找到大量的资料参考，但是对于算法代码的解读缺乏详实的资料。因此，本系列的目的是结合代码实现细节、在tensor维度的变换中帮助读者对算法能有更直观的认识。本系列我们将对BEVFormer公版代码（开源算法）进行逐行解析，以结合代码理解

写在前面：对于BEVFormer算法框架的整体理解，大家可以找到大量的资料参考，但是对于算法代码的解读缺乏详实的资料。因此，本系列的目的是结合代码实现细节、在tensor维度的变换中帮助读者对算法能有更直观的认识。本系列我们将对BEVFormer公版代码（开源算法）进行逐行解析，以结合代码理解

自动驾驶行业说了什么和没说什么基本上绝大多数方案都默认先会把控制排除出去，也就是说只做从感知到规划这中间的端到端。主要是因为控制这东西每个车不一样感知-->规划-->控制市场-价格-技术整车方面：一汽东风长安小米蔚来理想小鹏上汽广汽

自动驾驶感知中BEV的景物表示方法附赠自动驾驶最全的学习资料和量产经验：链接1LearningtoLookaroundObjectsforTop-ViewRepresentationsofOutdoorScenes，arXiv1803.10870本文在鸟瞰图中估计遮挡情况下的语义场景layout。这个具有挑战性的问题不仅需要对3D几何

BEV全称为Bird's-EyeView，即鸟瞰视角，是一种用于描述车辆周围环境感知数据的术语，尤其在自动驾驶领域非常常见。BEV将传感器收集到的数据转换成类似地图的俯视图，通常以网格形式展示车辆周围的障碍物、车道线等信息，这样便于系统对周围环境进行高精度的理解和规划决策。它有助于提

 defnms_bev(boxes,scores,thresh,pre_max_size=None,post_max_size=None):"""NMSfunctionGPUimplementation(forBEVboxes).TheoverlapoftwoboxesforIoUcalculationisdefinedastheexactoverlappingareaofthetwo

BLOS-BEV：导航地图助力BEV分割实现200米超远感知新SOTA早期，由于感知算法模型的感知能力还比较有限，在城市中的自动驾驶车辆通常都需要依赖高精地图（High-Definition，HDMap）来提供丰富和精确的道路信息，比如道路的拓扑结构，停止线，车道线曲率等相关路况信息。但由于高精地图的采集和

一、问题在使用libevent实现websocket服务器时，发生了并发访问的问题。服务器程序功能主要包括实时响应Websocket客户端的控制请求，同时发送温度到客户端。现象：不加上温度发送功能时，程序正常运行加上温度发送功能后，就会出现段错误，而且检查后发现bufferevent并不为空二、原因

在生成BEVfeature时的scatter:nx=int((point_cloud_range[3]-point_cloud_range[0])/voxel_size[0])#Createthecanvasforthissamplecanvas=torch.zeros(self.in_channels,self.nx*self.ny,dtype=voxel_features.dtype,device=voxel_featu

BEV感知算法：LSS论文与代码详解0. 前言最近几年，BEV感知是自动驾驶领域中一个非常热门研究方向，其核心思想是把多路传感器的数据转换到统一的BEV空间中去提取特征，实现目标检测、地图构建等任务。如何把多路相机的数据从二维的图像视角转换到三维的BEV视角？LSS提出一种显示估

opencv对于取图上像素的at()操作，编译器自解释：inlinecv::Vec3b&cv::Mat::at<cv::Vec3b>(introw,intcol) for(intcol{0};col<pic_cam.cols;col++){for(introw{0};row<pic_cam.rows;row++){cv::Matpoint_mat=(cv::Mat_<double>(3,

LLShttps://zhuanlan.zhihu.com/p/589146284BEVDet提出一种优雅可行可扩展的范式，包含4个部分：image-viewencoder,viewtransformerfromimageviewtoBEV,bevencoder,head.pipelinemoduleAugmentation防止过拟合，不光对图片做增强，还对bevfeature做flipping,scali

前言转载自https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/134891133这是一篇LiDAR和Camera融合的BEV感知算法，从算法动机&开创性思路、主体结构、损失函数以及性能对比四个方面展开。BEVFusion有两篇文章，本次课程主要讲解的是阿里和北大的：https://arxiv.org/pdf/2205.1