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地图辅助架座检测的标注
本文介绍了使用高清地图上的 2D 杆状特征对图像进行自动标注,并利用附加的激光雷达传感器对遮挡特征进行过滤,并演示了如何训练物体探测器来检测杆状特征。在自动生成的数据和手动标注的数据的比较中,我们验证了该方法的有效性。
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4 months ago
通过标准定义的导航地图增强车道感知与拓扑理解
自动驾驶库存着一直依赖昂贵且劳动密集的高清地图,制约了其可扩展性,而标准清晰度地图则更经济实惠且具有全球覆盖,为提供可扩展的替代方案。本文系统性地研究了标准清晰度地图对实时车道拓扑理解的影响,并提出了一种将标准清晰度地图集成到在线地图预测的
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8 months ago
ICCV
DAGMapper: 发现车道拓扑结构的映射学习
本文通过使用有向无环图模型 (DAG) 来推断车道边界的几何和拓扑属性,从而提高制作高精度地图的效率。经测试,该方法在两个不同的州的两条北美高速公路上表现出了 89% 的正确率。
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4 years ago
卷积循环网络用于道路边界提取
本文介绍了一种全自动的深度学习方法,用于从 LiDAR 和相机图像中提取驾驶道路边界的拓扑结构,通过结构的全卷积网络和卷积循环网络,本方法可获得高精度和召回率的驾驶道路拓扑结构。
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4 years ago
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