原创 谷歌AI公開新一代“目標檢測”系統
雷鋒網3月19日消息，谷歌大腦及AI團隊，在本週發佈了一個叫EfficientDet（高效檢測）的人工智能系統。 這個系統，實現較少的計算，獲得更高效的檢測目標。 該系統的創建者表示，與YOLO或AmoebaNet等其他流行的檢測模型相比
2020-06-22 01:43:37
原创 大陸集團：2030年後實現L4級別自動駕駛
近年來自動駕駛技術的發展迅猛，不過要實現大規模收益，還有很長的路要走。德國汽車技術公司大陸集團CEO德根哈特（ElmarDegenhart）日前在接受採訪時表示，L4級別自動駕駛的市場商業化發展需要時間。德根哈特說道：“到2030年前，預
2020-06-22 01:43:37
原创 不帶駕駛室真正無人駕駛 一汽解放L4級別智能卡車正式發佈
距離上次測試短短6個月時間，一汽解放智能卡車已經實現由L3到L4級別的跨越，這是對一汽解放強大科研實力的完美展現。L3到L4，有人會說，不就是由3到4的變化嗎？事實並非如此，據一汽解放工程師介紹，L3和L4都屬於自動駕駛，由系統完成所有的
2020-06-22 01:43:37
原创 L4級無人車研發成功，無人駕駛將來會“殺死”多少司機
SAE標準將自動駕駛技術分爲0級、1級、2級、3級、4級、5級，共六個級別。 如今從百度老東家出來創業的領駿公司已經研發出L4級無人車駕駛汽車，離L5僅一 無人駕駛商業化，L4級別是怎樣的一個級別？ 無人駕駛商業化，L4級別是怎樣
2020-04-11 18:49:04
原创 全球首款量產的L4級別無人駕駛汽車下線，司機真的要失業了
7月4日，福建廈門金龍客車的生產線上誕生了第100輛無人駕駛小客車阿波龍，它的身後，還有一長串圓頭圓腦的同類等待下線。 在百度阿波羅無人駕駛系統Apollo的加持下，阿波龍客車能夠實現L 4級別的無人駕駛，也就是說，這輛車不需要司機，不需
2020-03-19 23:37:01
原创 中汽中心數據資源中心的L4階段自動駕駛車隊的運行祕籍。
自動泊車等輔助駕駛功能已經司空見慣，L4階段的自動駕駛黑科技正悄然到來。究竟L4階段自動駕駛如何讓多車協同控制？又如何能保持編隊？5G的遠程操控又將如何實現？下面我們就來揭祕一一中汽中心數據資源中心的L4階段自動駕駛車隊的運行祕籍。
2020-03-19 23:37:01
原创 《cv中文參考手冊-圖像輪廓處理-結構分析與形狀識別-獲取各個對象的質心》HuMoments
itc= contours.begin(); while (itc!=contours.end()) { // compute all moments cv::Moments mom=cv::moments(cv::Mat(*itc++
2020-02-22 20:28:56
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原创 opencv結構分析與形狀識別-輪廓檢測和填充（連通區域-邊緣與整個圖像的目標）
1、OpenCV輪廓檢測和填充 二值圖像的輪廓 結構分析與形狀識別 Opencv筆記——findContours函數 opencv輪廓檢測之橢圓檢測-----算法篇(10)--FindContours函數算法解釋 《
2020-02-22 20:28:56
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原创 Feature Detection 特徵檢測
邊緣檢測 前面我們用sobel算子和拉普拉斯變換也可以進行邊緣檢測，見我的上一篇blog: http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17252285 但這樣得到的二值邊緣圖像有兩
2020-02-22 20:28:56
原创 opencv 圖像算法小結
1.IPImage \vector \mat 矩陣類型 數據結構 +算法 =程序 ，時間複雜度，空間複雜度。 算法 就是數學 數據結構 就是用計算機計算結果。 算法過程即我們對按照數學的規律，對數據進行處理 存 增 刪 改 查。 矩陣存
2020-02-22 20:28:56
原创 Opencv 圖像結構分析與形狀識別—— drawContours函數用於繪製和填充
在opencv中當我們使用一些基於連通域或者基於邊緣信息的時候，往往會對contour進行處理除了利用findContours函數尋找連通域之外，也需要對連通域進行填充等操作這裏介紹下drawContours函數，自己也是不斷摸索和查閱
2020-02-22 20:28:56
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原创 Opencv Mat 矩陣的運算
OpenCV的基本矩陣操作與示例 OpenCV中的矩陣操作非常重要，本文總結了矩陣的創建、初始化以及基本矩陣操作，給出了示例代碼，主要內容包括： 創建與初始化矩陣加減法矩陣乘法矩陣轉置矩陣求逆矩陣非零元素個數矩陣均值與標準差矩陣全
2020-02-22 20:28:56
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原创 模板匹配與相關係數法
前言 模板匹配和相關係數法是目標跟蹤的經典方法，它的優點有很多：簡單準確，適用面廣，抗噪性好，而且計算速度快。缺點是不能適應劇烈光照變化和目標劇烈形變。 所謂模板匹配法，就是指在一幀圖像內尋找目標模板的位置，和模板最像的地方
2020-02-22 20:28:56
原创 局部特徵點檢測與匹配算法研究
opencv3.1.0 特徵點檢測與圖像匹配(features2d、xfeatures2d) 圖像特徵提取與匹配之SIFT算法 圖像特徵、特徵提取、特徵點（局部特徵） 特徵點檢
2020-02-22 20:28:56
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