激光雷達目標檢測
激光雷達目標檢測 激光雷達，是以發射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統。其工作原理是向目標發射探測信號(激光束),然后將接收到的從目標反射回來的信號(目標回波)與發射信號進行比較,作適當處理后,就可獲得目標的有關信息,如目標距離、方位、高度、速度、姿態、甚至形狀等參數,從而對飛機、導彈 ...
原文：使用卷積神經網絡進行激光雷達點雲目標檢測——SECOND
使用卷積神經網絡進行激光雷達點雲目標檢測 SECOND原創W Tortoise 發布於 : : 閱讀數 收藏展開前言現在出現了很多使用卷積神經網絡進行點雲目標檢測的工作，今天就分享一項這方面的工作，其最大優勢是推理速度快。論文：https: www.mdpi.com Github：https: github.com traveller second.pytorchKITTI D Object De ...
2020-01-02 16:44 0 1613 推薦指數：
相關推薦
激光雷達lidar與點雲數據
激光雷達lidar與點雲數據 DEM是分布和顯示數字地形的首個廣泛使用的機制。 點雲是在空間中隨機放置的3D點的集合。傳感器發出能量脈沖並乘以其返回行程（TWTT，雙向行程時間）。知道了傳感器的位置以及脈沖的傳輸方向，就可以確定反射面的3D位置。傳感器還可以測量回波的強度，以估計反射表面的表面 ...
卷積神經網絡（三）目標檢測
1、目標定位：（以定位汽車為例） 將圖像分類：行人、汽車、摩托車、純背景圖，使用softmax函數輸出結果. 輸出的結果不僅僅是分類，還有四個標記：bx、by、bh、bw. 這四個數據為被檢測對象的邊界框的參數. 左上角坐標(0,0)，右下角坐標(1,1). 輸出結果的表示形式 ...
激光雷達的點雲降采樣
參考Adam大神的文章 激光雷達的地面-非地面分割和pcl_ros實踐 PCL基本入門PCL是一個開源的點雲處理庫，是在吸收了前人點雲相關研究基礎上建立起來的大型跨平台開源C++編程庫，它實現了大量點雲相關的通用算法和高效數據結構，包含點雲獲取、濾波、分割、配准、檢索、特征提取、識別 ...
卷積神經網絡(三)--目標檢測
本章介紹目標定位和目標檢測（包含多目標檢測）。 1. Object Localization 原始圖片經過CONV卷積層后，Softmax層輸出4 x 1向量，分別是： 注意，class label也可能是概率。上述四個向量分別對應pedestrain，car，motorcycle ...
基於激光雷達的目標檢測與跟蹤文獻閱讀
Instant Object Detection in Lidar Point Clouds 傳感器：VLP-64 主要工作：完整的激光雷達語義環境感知方案，通過將點雲投影到地面柵格圖，按照點的密度和最高高度、最大高度差，將點雲分為建築物表面、低矮物體、較高物體，而后按照點雲的密度變化將點雲進行 ...
matlab 三維激光雷達點雲的地面與障礙物檢測
基於激光雷達的地面與障礙物檢測 這個例子告訴我們如何去檢測地平面並且找到三維LIDAR數據中與車相近的障礙物。 這個過程能夠方便我們對汽車導航的可行駛區域規划。 注：每一幀的雷達屬於都被存儲為三維的雷達點雲。為了能夠高效的處理這些數據。快速的指出與搜索能力是需要 ...
激光雷達點雲地面水平校准
博客轉載自：https://blog.csdn.net/ethan_guo/article/details/80683181 激光雷達采集的數據，可能由於顛簸或者雷達安裝傾斜或者地面本身是有坡度的，造成地面在雷達坐標系中不是水平的。不是水平的，會影響我們后續的對點雲的分割分類等處理，所以校准很有 ...