Apr, 2024

处理自动驾驶车辆的眩光问题

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TL;DR本研究探讨了各种减少眩光的技术，包括针对自动驾驶车辆感知层所采用的计算机视觉任务的饱和像素感知眩光减少技术，通过基于各种性能指标评估表明该方法提高了计算机视觉的性能，对不同程度的眩光表现出出色的韧性。
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发现论文，激发创造
  • 自动驾驶和高级驾驶辅助系统的摄像头 - 雷达感知：概念，数据集和度量

    本文研究了自动驾驶系统中车辆安全性的提高、深度学习基础的障碍物检测和分割、雷达传感器和摄像头传感器的融合，以及在车辆感知中的数据集、度量、挑战和开放性问题，这些元素对于提高自动驾驶系统的普及率具有重要意义。

    Mar, 2023

  • 自动驾驶车辆中的计算机视觉应用：方法、挑战与未来发展方向

    自动驾驶车辆的知觉系统及其与计算机视觉和传感器相关的技术发展和应用进行了综述，概述了自动驾驶车辆的发展、传感器和数据集、计算机视觉应用以及公众意见和担忧，并分析了当前技术挑战和未来研究方向。

    Nov, 2023

  • 使用多摄像头系统的自动驾驶汽车的三维视觉感知：校准，映射，定位和障碍物检测

    本文讨论了多鱼眼相机系统的标定和处理流程，方法可用于自动泊车等应用场景。该流程可以精确标定多相机系统，构建稀疏的三维地图用于视觉导航、车辆定位，并基于实时深度图提取进行精确的物体检测。

    Aug, 2017

  • 自动驾驶车辆运行期间安全驾驶员注意力分类

    这篇论文介绍了一种利用红外摄像机和车辆感知系统的双源方法，以便根据驾驶员的警觉程度评估其操作安全性，并在需要时进行干预，从而为 ADAS 和 AV 的整体安全和效率做出贡献。

    Oct, 2023

  • 基于人工智能算法的自动驾驶系统对挡风玻璃引起的光波前像差的敏感性分析

    自动驾驶感知技术基于实际街道数据训练的监督式机器学习模型，然而，在不同车辆类型上部署这些训练模型可能会引起域漂移问题，对神经网络性能造成潜在影响并违反工作中的 ADAS 要求。本文通过评估两个感知模型对不同车窗配置的敏感性来深入研究领域漂移问题，使用傅立叶光学威胁模型应用神经网络基准指标与光学价值函数之间的依赖关系进行评估。结果表明车窗引入了性能差异，而现有的光学指标可能不足以提出要求。

    Aug, 2023

  • 自动驾驶汽车的位置定位和三维场景感知：多相机系统

    Project AutoVision 旨在为自动驾驶汽车开发定位和 3D 场景感知的能力，利用低成本多相机的传感器套件实现 360 度覆盖和准确的多视图立体感知，在使用深度学习和多视角几何的帮助下，提高车辆在城市和乡村地区等各种环境下的自主导航。

    Sep, 2018

  • 无人驾驶汽车感知应力测试中的失效情况

    该论文提出了一种基于强化学习的方法来表征自主车辆 (LiDAR) 感知系统在恶劣天气条件下的故障，通过物理学数据增强技术引入干扰来探测跟踪和轨迹预测中的潜在故障。实验表明，与基线相比，我们提出的方法在较小输入干扰的情况下，发现高概率故障，同时保持了可计算性，被发现的故障可以为未来的自主驾驶感知系统的开发提供参考。

    Mar, 2022

  • 数据集与基准：用于自动驾驶车辆感知的新型传感器

    通过引入 Novel Sensors for Autonomous Vehicle Perception (NSAVP) 数据集，本文旨在促进未来关于此主题的研究，并提供了关于利用新型传感器增强关键自动驾驶感知任务的挑战和机遇的基准实验。

    Jan, 2024

  • 极化成像技术在感知领域的应用

    本文中，我们分析了使用 RGB 偏振相机相比 RGB 相机在感知任务中的潜在效果，并探讨了深度神经网络的应用，研究表明，使用 RGB 偏振相机可以在双目深度估计和自由空间检测方面实现可量化的改进，同时，我们还提出了一种新的数据集，为感知算法的发展提供了支持。

    May, 2023

  • 恶劣天气下的视觉：利用 CycleGAN 和各种目标检测器进行增强，实现自主赛车中的鲁棒感知

    通过使用 CycleGAN 合成多个天气条件下的数据集，我们在自主赛车中将最先进的四个探测器的性能平均提高了 42.7 和 4.4 mAP 百分点，并进行了五种目标探测器的比较分析，以确定在挑战性条件下自主赛车中使用最佳探测器和训练数据。

    Jan, 2022