Jul, 2023

基于多模光学传感器的先进车载系统的决策数据

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TL;DR该论文主要讨论了光学传感器在设计和开发先进驾驶员监控系统和车外前视系统中的应用，侧重于长波红外热成像、近红外、神经形态学 / 事件相机、可见光 CMOS 相机和深度相机等各种光学技术，并探讨了在实时环境中利用每种光学技术的独特优势可能实现的不同潜在应用。
optical sensorsmachine learningforward vision systemsdriver monitoring systemsthermal imaging
发现论文，激发创造
  • 通过模态和视角分析的实时驾驶员监控系统

    该研究提出了一种实时检测驾驶人行为的新方法，通过研究不同的感知模态发现红外视频在检测中更具有信息量，并通过多分类技术扩展 DAD 数据集。

    Oct, 2022

  • 自主移动机器人的 LiDAR 和广角相机数据的强健融合

    该论文介绍了使用 LiDAR 和摄像头进行传感器数据融合以实现自主机器人的自由空间检测，并通过高斯过程回归的分辨率匹配算法来更好地利用多模式传感器数据流以提高感知步骤的性能表现。

    Oct, 2017

  • 动态基于事件的光学识别与通信

    利用光学成像与光学流追踪技术，提出了光领航信标方案，该方案能够有效提高通信频率、范围和跟踪精度，并在资产监测场景中实现了多个运动信标的同时通信和跟踪。

    Mar, 2023

  • 多模态端到端自主驾驶

    本文提出并分析了终端到终端驾驶中，结合 RGB 和深度信息数据的多模态方案，以期提高自动驾驶 AI 模型的性能。通过模拟和条件模仿学习，证明了采用早期融合多模态方案，可以超越采用单模态的性能表现。

    Jun, 2019

  • 智能多通道元成像器加速机器视觉

    通过使用智能亚表面图像传感器与后端数字计算结合的方法，实现了大规模并行的高速低能耗光学卷积神经网络，应用在机器视觉的对象分类中，成功地对手写数字进行了 98.6% 的准确分类和时尚图像 88.8% 的分类。

    Jun, 2023

  • 用于基于深度学习的毫米波波束选择的 LIDAR 数据

    本文介绍了一种分布式架构，使用 LIDAR 数据，通过深度卷积神经网络选择一组波束，从而减少毫米波波束形成的开销，模拟结果证实 LIDAR 可以帮助配置 mmWave V2I 链路。

    Aug, 2019

  • 面向拥挤环境的基于视觉引导的 MIMO 雷达波束成形增强生命迹象检测

    本文介绍一种新型的双传感技术，其中视觉传感器用于引导 MIMO 雷达的数字波束成形，并提出一种校准算法将两种类型的传感器对齐，最后证明该方法能够在复杂环境中同时检测到坐立不同的一组人的生命体征。

    Jun, 2023

  • 自动驾驶多传感器欧盟长期数据集

    这篇研究论文介绍了一种多传感器平台，可以更有效和准确地感知车辆周围的环境，收集了一组新的自动驾驶数据集，并公开给社区研究人员使用。

    Sep, 2019

  • 基于光电传感器的航海环境物体检测和跟踪视频处理：综述

    本文综述了海上目标检测和跟踪方法，重点介绍了基于电光传感器进行视频处理的各种方法及其优缺点，并研究了困难因素，探讨了多传感器方法和商业海事系统，还对新加坡海事数据集上的许多海事和计算机视觉技术进行性能评估。

    Nov, 2016

  • DeepSense-V2V: 一种车辆之间的多模式感知、定位和通信数据集

    该研究提出了第一个大规模的多模态数据集，用于研究毫米波车到车通信。数据集包括来自 360 度摄像机、四个雷达、四个 60 GHz 相控阵、一个 3D 激光雷达和两个精确 GPS 的两车试验台的数据。该数据集涵盖了日间和夜间的城际和乡村地区，行驶距离 120 公里，速度高达 100 公里 / 小时。数据集包含了超过一百万个物体的检测结果，从卡车到自行车都有。该研究还提供了详细的数据集统计信息，证明了各种情况的覆盖情况，并强调了该数据集如何支持新颖的机器学习应用。

    Jun, 2024