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原创 解决error:OpenCV4.3.0 无法解析的外部符号 void __cdecl cv::imshow

今天用opencv 4.3.0写demo,遇到编译错误:error LNK2019: 无法解析的外部符号 void __cdecl cv::imshow,反复检查了几次VS的配置,确定自己包含了头文件和lib库,经过一番研(百)究(度)发现 opencv程序debug模式下要链接opencvdebug lib库,release模式链接opencv release lib库。写出解决方案,希望能够给遇到同样问题的小伙伴提供借鉴。debug下,在代码的第一行添加:#pragma com..

2020-06-05 16:21:27 5855 5

原创 需要基于消失点标定资料的亲们注意啦!(Especially for私信和留言给我的小伙伴)

需要基于消失点标定资料的亲们注意啦!(Especially for私信和留言给我的小伙伴)截图为我调研和筛选之后的经典文献,已上传至CSDN,请移步到该链接下载。https://download.csdn.net/download/hailanglin/12324495。基于消失点的标定方法主流的有微软研究院的方案和其他方案的。微软研究院的是针对交通场景,它利用车辆的特征:比如后视镜、车辆正中...

2020-04-13 13:40:10 934

原创 大疆horizon激光雷达拆箱及参数详解

首先上四张拆箱实物图镇楼~ 大疆这款horizon激光雷达的价格是800美元,可以说性价比超高了(不是广告,看看参数,再对比同类产品的价格,就知道它的性价比有多高了)下面列出horizon的参数:(参数来自官网,表格暴走兔自己列的)至于具体参数代表什么意思,请参照暴走兔另一篇科普博文:《激光雷达的性能指标-以大疆livox-Mid40激光雷达为例...

2020-04-10 12:20:41 8283 2

原创 《FlowNet3D》(CVPR2019)--直接从点云中估计场景流

暴走兔学习了CVPR 2019的论文:《FlowNet3D: Learning Scene Flow in 3D Point Clouds》,为了更好的理解该论文(年纪大了容易忘),在此做个总结性的阅读笔记,争取言简意赅、简单粗暴地描述出论文作者们所作的工作,如果能对相关研究方向的小伙伴有借鉴意义,那就更好了。不喜勿喷,直接移步就好了~项目地址:https://github.com/xingy...

2019-11-28 18:54:49 4227

原创 ubuntu16.04安装ros kinetic及遇到的问题

安装过程主要是参考官网安装教程,官网链接如下http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu注意,ros的kinetic版本,只支持Wily (Ubuntu 15.10), Xenial (Ubuntu 16.04) and Jessie (Debian 8) for debian packages。具体安装流程为:1、设置source...

2019-11-26 18:16:33 811

原创 基于深度学习的点云分类--PointNet(代码结构+环境Ubuntu16.04+CUDA9+tensorflow1.9.0)

希望跟大家共同讨论、进步。我的公众号:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2MzcxMjE3MQ==&mid=2247483897&idx=1&sn=7a39c0be672dcdd35a421926291cfde6&chksm=fc57583dcb20d12b0efbe57fb7060eb5ecc953f7f30e0a95...

2019-11-11 17:30:20 3222 5

原创 Ubuntu16.04安装PCL及及及遇到的坑坑坑

我也来写写Ubuntu安装PCL的攻略,主要写遇到的坑坑坑!!!参考csdn上的热门安装教程,采用git clone (master)的安装方式,直接装了pcl1.9,当前最新的版本了。首先安装了一系列的库:(网上都有,列出来让入坑的胖友对号入座) sudo apt-get update //先更新,中文别复制 sudo apt-get install...

2019-11-04 18:05:44 7634 35

原创 激光雷达的性能指标-以大疆livox-Mid40激光雷达为例

在网上搜了很多激光雷达参数的贴子,可是相关帖子最多只是简单贴了部分产品的datasheet。领导前些天还问了一个参数的具体含义,所以在此汇总一下激光雷达的一些重要参数,并以大疆Livox-Mid40激光雷达的参数为例。

2019-10-14 18:19:33 24993 9

原创 国内外知名激光雷达企业盘点

https://mp.weixin.qq.com/s/KBOZfM_qP9y-oCAB6FxZxQ 国外知名产品 品牌 图示 所属国家 核心产品 Velodyne 美国 机械式激光雷达——HDL-64E、HDL...

2019-09-23 18:21:25 14612 4

原创 高通C-V2X芯片:Qualcomm®9150C-V2X介绍

一、芯片概述Qualcomm®9150C-V2X ASIC芯片是一款C-V2X芯片,基于 3GPP Release 14 规范,可支持车辆、基础设施和行人在全球统一的 5.9GHz 智能交通系统(ITS)频段中进行直接通信。与5G兼容,是...

2019-08-28 18:17:42 4204 1

原创 车路协同、智能网联方面的英文专业词汇

车路协同系统 Cooperative Vehicle Infrastructure System(CVIS)车辆对基础设施 Vehicle to Infrastructure V2N车辆对网络 Vehicle to Network V2P车辆对行人 Vehicle to Pedestrian V2V车辆对车辆 Vehicle to Vehicle路侧单元(Road Side U...

2019-08-26 17:27:27 11992

原创 智能网联汽车|基于视觉的环境感知-读书笔记

本文转自个人公众号:https://mp.weixin.qq.com/s/mwg6PU22avf64kNb5bVQtA本篇为《智能网联汽车先进驾驶辅助系统关键技术》读书笔记,简单粗暴的介绍相关概念后,以盲区预警作为usecase结尾。1、环境感知技术在网联汽车的应用示意图2、视觉传感器的类型及功能按摄像头的工作方式,可以将其分为单目、双目、三目、环视;摄像头又分为红外摄像头...

2019-08-08 08:41:37 4264

原创 谈谈多源数据融合-科普基本概念篇

众所周知,在感知问题上,单一的传感器总是有一定的不足,就像我们人一样,需要用耳、鼻、眼、四肢等多“传感器”协作(融合)来探索和感知世界,这就是最通俗的“多元融合”解释。而在路侧或者车载感知中,需要多种传感器来共同感知路面环境,而多源信息融合的目的,就是将各单一信号源的感知结果进行组合优化,从而输出更有效的道路安全信息。本文是多源数据融合的第一篇,科普多源数据融合的基本概念。 ...

2019-08-06 21:22:03 10916

原创 旋转矩阵的自验证c++

As you known,旋转矩阵R,表示的是绕x、y、z轴三个方向的旋转角度,即,我们常说的:俯仰角、偏航角、横滚角。 根据坐标轴定义的不同及旋转顺序的不同,以先绕z轴再绕y轴再绕x轴旋转,那么,最终的选择矩阵R=Rx*Ry*Rz。在使用该旋转矩阵之前,先要根据...

2019-08-01 10:42:45 687

原创 算法(第四版)-xmind图(1)

2019-07-30 08:29:30 332

原创 算法(第四版)-xmind查找-符号表

2019-07-23 08:59:43 555

原创 《算法》第四版--xmind排序--初级排序算法

2019-07-18 08:24:46 169

原创 《算法》第四版--xmind全书架构+背包、队列和栈+正则表达式

2019-07-15 18:24:08 204

原创 基于消失点的相机自动标定

as you seen,在一些场景下,比如交通监控、道路参数获取、港口码头监控等,需要将相机架设在高处,此时,鉴于复杂的场景环境,基于传统的相机标定方法--即铺设标定板,利用张正友或者Tsai标定方法进行标定,是不现实的。(通俗的说:总不能在马路上摆个标定板,告诉来往的车辆:你等一下,我拍二十张照片你再走,哦,不行,这个角度不行,那个棋盘格角点虚焦了要重拍,你再等一下,估计没标定完,也会被群殴或者...

2019-07-12 17:01:38 7737 20

原创 《卷积神经网络原理与视觉实践》--思维导图

2019-06-18 17:22:43 611 1

原创 多目标跟踪-DeepSort分析(三)KalmanTracker.h模块分析

KalmanTracker.h模块的作用是实现跟踪算法,用的是kalman滤波和级联检测目标,基本流程是:基于kalman的预测,更新,根据轨迹的情况,判断是否新的id,如果轨迹miss了 > 30fps,则delete这个轨迹,将state_ = Deleted.多目标跟踪DeepSort的论文地址及代码链接(Python版):论文地址:https://arxiv.org/pdf/...

2019-05-23 08:58:19 2506 1

原创 多目标跟踪-DeepSort分析(二)HungarianOper模块代码分析

/* * * Linear assignment problem solution * [modifies matrix in-place.] * matrix(row,col): row major format assumed. * * Assignments are remaining 0 values * (extra 0 values are replaced with -1) * */

2019-05-21 17:53:57 1709

原创 多目标跟踪-DeepSort分析(一)论文解读及代码架构

写在前面: 这些天看了deepsort的论文及源码,并在网上检索一些相关资料(不是很多),现结合论文、博客及自己的理解进行总结。本文为第一篇,首先对论文进行解读,然后对github的代码进行简要的流程分析及解读,后期还会对所用算法进行具体的展开。

2019-05-20 12:01:28 10616 12

原创 毫米波雷达和视觉融合简记

毫米波雷达和视觉传感器融合笔记毫米波雷达和摄像头概述毫米波雷达和视觉传感器融合时间融合空间融合毫米波雷达和摄像头概述毫米波雷达和视觉传感器融合时间融合空间融合一、毫米波雷达和摄像头概述首先,先简要介绍一下毫米波雷达和摄像头的测距原理:毫米波是指工作频率在 30~100GHz,波长在1~10mm之间的电磁波。开放给民用的波段为24GHZ(厘米波)、60GHZ、77GHZ。而77GHZ...

2019-05-09 15:19:01 14457 37

原创 python数据可视化matplotlib库的使用

python数据可视化matplotlib库的使用matplotlib库简介1、安装2、测试matplotlib3、使用matplotlib绘制简单的折线图matplotlib库简介 Matplotlib是一个Python 2D绘图库,可以生成各种数据图表、折线图、直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等等。Matplotlib可用于Python脚本、Python、IPython she...

2019-04-27 09:56:44 549

原创 Python代码风格--简记

为了让Python的代码更易于阅读,根据PEP8 的建议,现将Python代码风格简记如下:1、每级缩进都使用4个空格;2、每行代码不超过80个字符;3、每行注释不超过72个字符;4、不要过多的使用空行;5、在诸如== 、 >= 、<=等比较运算符两边各添加一个空格。6、当需要使用多行来定义字典时,在输入左花括号后,按回车,再在下一行缩进4个空格,写第一个键-...

2019-04-24 16:18:32 132

2020年自动驾驶汽车技术报告-原版.pdf

2020年自动驾驶汽车技术报告-原版 2020 AUTONOMOUS VEHICLE TECHNOLOGY REPORT The guide to understanding the current state of the art in hardware & software for self-driving vehicles.

2020-04-14

64篇基于消失点的相机标定的经典文献汇总

该文件为我调研和筛选之后的基于消失点的相机标定的经典文献。基于消失点的标定方法主流的有微软研究院的方案和其他方案的。微软研究院的是针对交通场景,它利用车辆的特征:比如后视镜、车辆正中心、车辆大灯等特征点。

2020-04-13

Liu 等。 - 2018 - FlowNet3D Learning Scene Flow in 3D Point Clouds.pdf

FlowNet3D Learning Scene Flow in 3D Point Clouds. Many applications in robotics and human-computer interaction can benefit from understanding 3D motion of points in a dynamic environment, widely noted as scene flow. While most previous methods focus on stereo and RGB-D images as input, few try to estimate scene flow directly from point clouds.

2019-11-28

一种逐级标定相机参数的方法

一种逐级标定相机参数的方法,避免多参数之间的耦合,提高检测精度,可以独立使用

2017-10-16

基于视觉的机器人同时定位与地图构建(博士论文-浙江大学-2007

基于视觉的机器人同时定位与地图构建(博士论文-浙江大学-2007

2016-06-14

3D Path Planning and Stereo-based Obstacle Avoidance for Rotorcraft UAVs

We present a synthesis of techniques for rotorcraft UAV navigation through unknown environments which may contain obstacles. D* Lite and Probabilistic Roadmaps are combined for path planning, together with stereo vision for obstacle detection and dynamic path updating. A 3D occupancy map is used to represent the environment, and is updated online using stereo data. The target application is autonomous helicopter-based structure inspections, which require the UAV to fly safely close to the structures it is inspecting. Results are presented from simulation and with real flight hardware mounted onboard a cable array robot, demonstrating successful navigation through unknown environments containing obstacles. Index Terms—UAV, autonomous helicopter, power line inspection, stereo vision, obstacle detection, path planning

2015-04-15

空空如也

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