Advertisement

自动驾驶中的三维点云分割：pts、强度和类别数据

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
本研究聚焦于自动驾驶技术中三维点云的数据处理，特别探讨了如何有效利用点的位置（pts）、强度及分类信息进行精准的场景分割。通过优化算法提高识别精度与效率，推动智能驾驶环境感知能力的发展。 环境配置要求： 依赖： - Python 3.6 - Python opencv - TensorFlow 1.8.0 或更高版本（至少需要 1.6.0） - tensorpack 库：通过 `pip install --upgrade git+https://github.com/tensorpack/tensorpack.git` 安装。 - pycocotools: 使用命令 `pip install git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI` 进行安装。 - 其他依赖：tqdm、numpy、matplotlib 和 pandas。 操作顺序： 1. 修改运行脚本 train_11_5 中的读取路径： 2. 更改第 67，68，72 行文件路径为以下形式： - intensity_path=toyourintensity_files - pts_path=toyourpts_files - upload_path=toyourupload_csv_file

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 自动驾驶中的三维点云分割：pts、强度和类别数据
    优质
    本研究聚焦于自动驾驶技术中三维点云的数据处理，特别探讨了如何有效利用点的位置（pts）、强度及分类信息进行精准的场景分割。通过优化算法提高识别精度与效率，推动智能驾驶环境感知能力的发展。 环境配置要求： 依赖： - Python 3.6 - Python opencv - TensorFlow 1.8.0 或更高版本（至少需要 1.6.0） - tensorpack 库：通过 `pip install --upgrade git+https://github.com/tensorpack/tensorpack.git` 安装。 - pycocotools: 使用命令 `pip install git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI` 进行安装。 - 其他依赖：tqdm、numpy、matplotlib 和 pandas。 操作顺序： 1. 修改运行脚本 train_11_5 中的读取路径： 2. 更改第 67，68，72 行文件路径为以下形式： - intensity_path=toyourintensity_files - pts_path=toyourpts_files - upload_path=toyourupload_csv_file
     
  • 自动驾驶场景图像分割标注数据.zip
    优质
    本资源为《自动驾驶场景图像分割标注数据》，包含多种复杂交通环境下的高清图片及其详细像素级分类标签，旨在支持深度学习算法训练与测试。 1000张自动驾驶场景图像，已经标注好，可以直接用于测试分割算法。
     
  • 脊柱磁共振图像多类别三维自动分割数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量脊柱磁共振图像及其多类别三维标注信息，旨在支持医学影像领域的研究与开发，促进自动化医疗诊断技术的进步。 磁共振图像脊柱结构多类别三维自动分割数据.zip 是一个包含nii.gz格式的分割数据集。该数据集中包含了对磁共振T2腰椎矢状位进行的多种类别的分割，包括背景在内的总共20个分类。其中椎体部分分为S、L5、L4、L3、L2、L1、T12、T11、T10和T9；椎间盘则包含有L5S, L4L5, L3L4, L2L3, L1L2, T12L1, T11T12, T10T11以及T9T10。
     
  • 自动驾驶的强化学习
    优质
    自动驾驶的强化学习是一种机器学习方法，通过模拟驾驶环境让算法自主学习决策策略，以提高车辆在复杂交通情况下的适应性和安全性。这种方法能够使无人驾驶汽车更加智能、灵活地应对各种道路状况。 使用强化学习进行赛车的自动驾驶功能实现的具体方法是采用DDPG算法。
     
  • 自动驾驶中的车道线检测及增强数据集
    优质
    本研究专注于自动驾驶领域内的关键技术——车道线检测，通过构建和利用增强数据集提升算法精度与鲁棒性，推动智能驾驶系统的安全性和可靠性。 车道线检测是一种自动识别道路标线的技术，旨在帮助车辆保持在指定的车道内，并避免与其他车道上的车辆发生碰撞。因此，准确的车道线检测能够使自动驾驶汽车对其位置和状态做出正确的决策判断，从而确保安全驾驶。
     
  • DBSCAN_Pointcloud.rar_DBSCAN三维点云_点云聚类_三维聚类
    优质
    本资源包含基于DBSCAN算法应用于三维点云数据的聚类分析代码和文档，适用于研究和处理大规模复杂场景下的点云分割与分类问题。 使用DBSCAN聚类算法对三维点云进行聚类分析。
     
  • 百度自动驾驶（中文）.7z
    优质
    该文件包含百度公司在自动驾驶技术领域的相关资源和文档，内容可能涉及技术研发、解决方案及应用案例等。 收集了百度在自动驾驶方面的中文专利，可供研发参考及学术研究使用，有助于了解Apollo技术中存在的某些问题。
     
  • 常用三维点云数据（已整理格式）.zip_article5a4_三维点云_点云数据格式_三维点云数据_点云数据
    优质
    该资源包提供了一系列标准化处理过的三维点云数据文件，适用于多种研究与开发场景。内容涵盖不同类型的点云数据集，便于用户直接下载使用，加速项目进展。 常见的点云数据已经整理好格式，可以直接使用。
     
  • Nuscenes自动驾驶数据集
    优质
    NuScenes是适用于自动驾驶研究的大型数据集，包含详细的3D点云、高分辨率图像及丰富的标注信息，旨在促进安全可靠的自主驾驶技术发展。 本段落介绍了nuscenes数据集，该数据集包含了nuScenes的目录、点云全景（panoptic nuScenes）以及点云语义标签（nuScenes-lidarseg）。此外，还提到了nuscenes数据集在自动驾驶预测挑战中的应用。
     
  • SUSTechPOINTS：面向自动驾驶的3D点云标注平台
    优质
    SUSTechPOINTS是一款专为自动驾驶研发设计的高效3D点云标注工具。它能够精准处理和分类激光雷达数据，加速智能驾驶技术进步与应用。 SUSTechPOINTS：点云3D边界框注释工具消息（2020.4.2） 自动偏航角（z轴）预测功能已上线。请注意，该项目仍在开发阶段，某些功能/算法需要尚未上传的软件包，我们将尽快提供这些资源。 **特性** - 9自由度框编辑 - 编辑透视图和投影视图 - 多个摄像机图像作为上下文，并具有自动相机切换功能 - 相机-LiDAR融合 - 支持二进制/ASCII PCD文件及jpg/png图像文件 - 半自动盒注释（需额外软件包支持） - 对象/盒子的颜色按类别区分，提供聚焦模式以隐藏背景以便更轻松地查看详细信息 - 流播放/停止功能、互动式对象跟踪ID生成 **要求** 项目需要Python, cherrypy和TensorFlow>=2.1环境。 **安装步骤** 请先安装所需软件包： ``` pip install -r requirement.txt ``` **模型下载** 获取预训练的模型文件，将其放置在`./algos/models/`目录下。