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长篇自动驾驶技术综述论文（上）ASurveyofAutonomousDriving:CommonPracticesandEmergingTechnologiesEkimYurtsever,JacobLambert,AlexanderCarballo,KazuyaTakeda论文链接：https://arxiv.org…
整体上看，大部分目标检测论文还是在刷COCO的mAP，部分论文往实时目标检测(FPS>30)方向走，也就是追求mAP和FPS的trade-off。但其实现实应用中，往往还有个经常要考虑的问题：小目标检测。Amusi也经常被问到相关的问题：哪个网络检测小目标
LanNet论文翻译：车道线检测网络之LaneNet一、LaneNet算法详解1.1LaneNet简介传统的车道线检测方法依赖于手工提取的特征来识别，如颜色的特征、结构张量、轮廓等，这些特征还可能与霍夫变换、各种算子或卡尔曼滤波器相结合。在识别车道线...
区域生成网络是目前比较先进的检测方法，不足是对计算能力要求高，不容易实现，训练和调整。相应的，单级检测算法具有推理速度快，存储成本低等优点，非常适合实时自动驾驶场景。YOLO[23]是当前十分流行的一种单级检测算法，也有许多改进的版本。
该数据库采用车载摄像机获取，分为检测和分类两个数据集。检测数据集的训练样本集有正样本大小为18×36和48×96的图片各15560（3915×4）张，行人的最小高度为72个象素；负样本6744张（大小为640×480或360×288）。
先介绍下个人背景，目前在做车载毫米波雷达的研究。虽然自己没做过室内雷达跌倒检测，但因为之前项目原因…（a）STFT，（b）WVD[3]除此之外，如果使用的是FMCW雷达的话，也可以对二维原始信号使用二维傅里叶变换，从而得到包含距离，速度和时间信息的，类似视频信号的三维雷达数据，见下图。
论文产品手册CAD图认证规格书工程图多媒体产品淘汰通知峰值允通曲线工厂认证...或服务需要某些cookie方可正常运行。例如，这些cookie可记忆您对于不被和识别可信网络...
作者：蒋天园来源：公众号@3D视觉工坊链接：汇总|基于激光雷达的3D目标检测开源项目&数据集前言这一片文章主要介绍目前3D目标检测的一些比较重要的数据集合在github上比较好用的3D
工作职责1.设计新能源汽车网络拓扑和制定网络技术需求；2.制定新能源汽车网络通信需求、网络通信矩阵和网络数据库；3.设计和开发新能源汽车网络通信协议试验、网络通信规范、网络线束规范；4.设计新能源汽车网关控制器及具有相同网络通信功能的
关于雷达的论文第六篇：激光雷达技术在大气环境监测中的应用、问题分析与发展预测摘要：从20世纪60年代以来，激光雷达技术不断的得到发展，截止到现在为止，激光雷达技术已经在较多的场景得到广泛的应用。其被运用在相关技术的科学研究、国家的军事领域、国家的经济发展等很多方面...
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该数据库采用车载摄像机获取，分为检测和分类两个数据集。检测数据集的训练样本集有正样本大小为18×36和48×96的图片各15560（3915×4）张，行人的最小高度为72个象素；负样本6744张（大小为640×480或360×288）。
先介绍下个人背景，目前在做车载毫米波雷达的研究。虽然自己没做过室内雷达跌倒检测，但因为之前项目原因…（a）STFT，（b）WVD[3]除此之外，如果使用的是FMCW雷达的话，也可以对二维原始信号使用二维傅里叶变换，从而得到包含距离，速度和时间信息的，类似视频信号的三维雷达数据，见下图。
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