坐标描述了相对于语义图的原点的绝对值。我们将探索如何将这些原始数据转换为更有利于数据解释和创建机器学习模型的附加信息。 下面是一个VV图，显示了在一个特定场景中行驶在左曲线上的车辆的各种空间特征。...当一个任务需要比较和综合多个特征数据流到一个内聚的表示时，这是可取的，我们将进一步研究。 ? 此外，可以配置仪表板，以用户选择的最优方式安排可视化组件的面板。...下图显示了100个箱子中多个特征的归一化直方图和一个绘制速度值概率分布的非归一化直方图。 ? 数据的整体视图是有用的，但它同样有用的是深入到特定的场景，以探索是否在我们的派生计算跨数据集的一致性。...作为路径预测模型的一部分，一个子问题是确定给定车辆的当前车道。如果我们能准确地检测到车辆行驶的车道，我们就能建立一个模型，根据姿态和派生的运动特征，预测车辆将会在哪里自信地行驶。...此外，还需要语义地图来确定车辆可能通过的环境中的车道。 在这个探索过程中，我能够训练一个具有各种姿态特征和语义地图数据的神经网络，以确定当前车道和可能的下一个车道的估计。
在分析的三种方法中，MultiTask V3被证明是最好的，在RTX 3060上以124 fps的速度实现了99%的检测mAP50、97%的可驾驶区域分割MIoU和91%的车道线分割MIoU。...该架构允许准备用于检测的单独训练数据集，并且通常允许准备用于分割的多个子集（例如，用于车道线和道路标记分割的单独子集）。这使得数据集可以根据模块准确性的重要性进行缩放。...它在一个架构中执行3项独立的任务——道路场景中物体的检测、可驾驶区域的分割和道路标记。该网络由一个通用编码器和3个解码器组成，每个解码器专用于单独的任务。...与YOLOP和MultiTask V3模型不同，它广泛使用子类化来实现网络中使用的大多数层。与其他模型相比，这可能导致网络的推理速度存在很大差异。...另一方面，它在两个GPU上都获得了最佳性能，这可能是由于高度优化的并行实现。然后，作者进行了评估，以评估每项任务的性能：目标检测、可行驶区域和车道线分割。
运动预测任务传统上是基于运动学约束和具有手工规则的道路地图信息，然而这些方法无法捕捉复杂场景中的长期行为以及与地图结构和其他交通代理的交互。...摘要 自监督学习(SSL)是一种新兴的技术，已经被成功地用于训练卷积神经网络(CNNs)和图神经网络(GNNs)，以获得更可转移的、可推广的和鲁棒的表示学习。...图1 通过联合训练进行运动预测自监督的总体框架 表1 自监督(SSL)任务概述 SSL-Lanes首次系统地研究了如何将自监督整合到标准的数据驱动的运动预测模型中，作者工作的主要贡献如下： (1) 证明了在运动预测中引入自监督学习的有效性...因此SSL-Lanes进一步开发了到交叉距离的假设性任务，以指导地图编码器。主要通过预测从所有车道节点到交叉节点的距离（根据最短路径长度）来维护全局拓扑信息。...SSL-Lanes使用分类化、回归和自监督损失的和来训练模型。具体公式为： 其中Lreg在所有时间点1：T上平均，Lss取决于上文提出的假设下任务，四个假设性任务提出的指标用于联合训练。 4.
这些方法的主要局限性在于，当标线和车道具有相似的形状和重复模式时，将会导致模糊。...基于道路匹配的鲁棒SLAM 对于子地图的生成，首先对IPM后的图像进行预处理和二值化分割和分类，以构建子地图，子地图是环路检测的匹配候选组，该子地图生成模块仅包括选择子地图中的道路标记和车道线。...发现虚线车道、箭头、道路标记和数字可以作为匹配的信息。 在同一场景中，通常会捕捉到多条道路标线和车道，作为示例，图6a示出了由从二值化IPM图像提取的点组成的示例路线图。...如图所示，菱形道路标记和虚线车道彼此非常接近，对于道路上的数字，每个数字间隔开，虚线车道可能接近这些数字，当道路标记靠近车道元素时，我们采用从粗到细的两阶段分割方法，所有小段都被分割，以首先排除车道，然后...）姿势图，以创建回环。
显式方法通常采用通过SfM[20]、[25]、[33]、[40]、[46]构造的稀疏3D点云，允许它们将每个3D点与一个或多个局部图像描述子相关联。...相反，隐式方法[4]、[7]、[28]、[39]放弃了显式描述子匹配。相反，他们通过学习从图像块到三维场景点坐标的映射，直接学习2D-3D匹配函数。...后两种方法将多摄像机系统建模为广义摄像机[32]，即具有多个投影中心的摄像机，以导出（最小）姿态估计解算器。...后两种贡献不仅限于多摄像机情况，而且也适用于单目场景。 4） 我们展示了如何将我们的方法与VIO方法相结合，使我们的系统能够在汽车上实时提供准确、无漂移的姿态估计。 ?...在特征提取模块中，根据分割结果从输入图像中提取语义边缘特征，生成以距离变换表示的语义能量图（黑：低能；白：高能）。在地标选择模块中，根据独立的VIO模块提供的先验摄像机姿态选择用于特征对齐的地标。
我们也是一个拥有独立第三方观点的自媒体，不属于任何公司的分支机构，目前也没有进入到融资阶段，所以也没有任何所谓“背景”。 说白了，小枣君就是一个“教书匠”。 好了，该翻篇的翻篇。我们继续学知识。...考虑到小枣君的文章主要定位为把知识以大家能看懂的方式表达出来，所以，只能选择性地跳过了一些细节。 不过，科学是严谨的，小枣君也一定会努力做到严谨，后续如果有不严谨的地方，欢迎大家提出来，我来改进。...举个例子，就像双车道和单车道。 FDD，双车道，一个车道只能走一个方向，双向互不干扰。 TDD，单车道，不同时间允许走不同的方向。 从系统整体来说，FDD LTE和TDD LTE的区别很小。...其实，大家都应该能够理解，对于同一个车道，会存在不同的运输场景： A到B的车多（不对称） B到A的车多（不对称） A到B和B到A的车一样多（对称） 如果你是FDD，那么，遇到上下行车辆不均衡的情况，就会出现资源浪费...能够灵活配置频率，使用FDD不易使用的零散频段； 可以通过调整上下行时隙转换点，灵活支持非对称业务； 具有上下行信道一致性，基站的接收和发送可以共用部分射频单元，降低了设备成本； 接收上下行数据时，不需要收发隔离器
图像语义分割被广泛应用于街景识别、目标检测中，将车道线检测看成一个图像分割问题，如SCNN利用图像分割模型分割出车道线，使用消息传递，以及额外的场景注释来捕获全局上下文信息提高准确率，具有比传统图像处理方法更强的语义表示能力...，定义为： ，其中 、 为可训练的参数，训练中初始化为 ，在使用仿射操作时，将独立的应用于输入数据的每一列，与标准化处理不同，该仿射变换不依赖于任何批处理信息，可以使训练更稳定。...： 总体而言，对于 MLP 模块中的子层有如下转换关系： 其中 为该子层中的主要可训练权重， 为矩阵相乘， 为仿射变换， 为矩阵转置。...uSimple是一个广泛使用的高速公路驾驶场景数据集，其场景较为简单 。CULane数据集环境较复杂，有9个不同的场景。...图7 全局感知器层数对准确率的影响 为了研究栅格编码长度对车道线结构特征以及模型推理效率的影响，设置全局感知器层数为16，对多个编码长度分别实验，验证其准确率，其结果如图8所示，从图中可知栅格编码长度小于
如果把进程理解为在逻辑上操作系统所完成的任务，那么线程表示完成该任务的许多可能的子任务之一。 线程可以在处理器上独立调度执行，这样，在多处理器环境下就允许几个线程各自在单独处理器上进行。 ...进程可创建多个线程来执行同一程序的不同部分。 （3）开销少。创建线程比创建进程要快，所需开销很少。。 （4）利于充分发挥多处理器的功能。...通过创建多线程进程（即一个进程可具有两个或更多个线程），每个线程在一个处理器上运行，从而实现应用程序的并发性，使每个处理器都得到充分运行。 ...进程： 子进程具备自己独立的用户空间（内容全部复制父进程）; 父子进程不可相互访问对方资源； 线程： 仅申请自己的栈空间，与同进程的其它线程共享内存空间； 需要注意资源的同步和互斥访问问题...3.互斥和同步的联合使用 pthread_mutex_unlock(&mutex); 五、其他操作 进程id： 这里所说的进程ID指我们通过fork创建子进程，子进程和父进程在内核中独立运行
此外自动驾驶技术也受到了大量关注，能否准确高效地识别出车道线是实现高级别自动驾驶的关键一步，所以高效准确的车道线检测技术具有重要的工程应用价值。...图像语义分割被广泛应用于街景识别、目标检测中，将车道线检测看成一个图像分割问题，如SCNN利用图像分割模型分割出车道线，使用消息传递，以及额外的场景注释来捕获全局上下文信息提高准确率，具有比传统图像处理方法更强的语义表示能力...，当输入为标准正态分布时可简化为：总体而言，对于 MLP 模块中的子层有如下转换关系：(·)^T其中 为该子层中的主要可训练权重， 为矩阵相乘， 为仿射变换， 为矩阵转置。...uSimple是一个广泛使用的高速公路驾驶场景数据集，其场景较为简单 。CULane数据集环境较复杂，有9个不同的场景。...为了研究栅格编码长度对车道线结构特征以及模型推理效率的影响，设置全局感知器层数为16，对多个编码长度分别实验，验证其准确率，其结果如图8所示，从图中可知栅格编码长度小于28时，准确率随编码长度增加稳步提高
实验表明，作者的模型可以在具有挑战性的场景中准确地检测和分类车道线。 作者工作的主要贡献可概括如下： 从具有挑战性的拉斯维加斯街道引入了一个新的车道线检测和分类数据集，以提高城市地区的性能。...整个模型以端到端的方式进行训练和测试； 为TuSimple数据集提供车道类标注，以及一种简单的标注方法，旨在促进以TuSimple格式创建数据集。...因此，在这些数据集上训练的模型在明亮的光线条件、部分可见的车道标记和Botts点车道中表现不佳。 因此，作者认识到有必要建立一个新的数据集，包括具有挑战性的场景，作者通过驾车穿越城市地区收集这些场景。...作者在图6中描述了作者的模型在具有挑战性的LVLane测试集上的性能，其中包括具有明亮照明条件和部分可见车道线的场景。...进一步的改进包括引入了用于分类的Transformer和一个额外的自由空间检测分支，以处理缺乏可识别车道标记的场景。
前言：关于修路，远在商朝时期，为了让牛马更快的驮运，已经开始知道夯土筑路。始皇帝更是修建了通向全国的驰道网，以更快地调动兵力，著名的“秦直道”相信大家都有耳闻。...现今，也仍然盛行着“要致富先修路”的理念。 同样，在通信的有线传输技术领域，也是一样经历了慢长的“修路”历程。随着业务和流量的激增，迫使我们不得不思考如何将光传输的路修得“多快好省”。...为此，出现的波分技术，它创造性的将光纤划分成多个车道，应用至今，有不灭之势。 可以说在波分技术出现以前，所有的传输技术都只能在光纤中传输一波的业务。下面我们就来说说波分技术。...因此不难想象，波分复用应该是能承载多个业务的特定波长，并且在同一根光纤中传输。那么如何能够实现多个波长在同一根光纤中传输？ 在高速公路的场景。...1270 nm ~1610 nm，范围大但划分的车道还是比较少，只有 18 个车道。
Deep RL 方法能够应用到自主控制问题的多个方面，包括匝道计量、车道变换、速度加减速和交叉口通行等（见表四）。...在交通研究中，利用自主车辆控制停行波是一种新的方法，[130]提出了一种基于 deep RL 的解决方案。为了增加交通流量，作者实现了多个由独立的 deep RL 智能体控制的自主车辆。...Sharifzadeh 等人使用逆 deep RL 方法[114]提出了一种在具有连续轨迹的自编程交通模拟器上实现无碰撞换道的驾驶模型。模型包含两个独立的智能体。...文献[143]提出了基于 deep RL 的收费公路车道定价模型，以使多个出入口的总收入最大化。...Flow 的用户可以通过 Python 创建一个自定义网络来测试复杂的控制问题，如匝道表控制、自适应交通信号化和具有自主车辆的流量控制。
，再结合自车GPS定位、地图导航信息，通过多元信息的融合以及计算，生成虚拟的导航指引模型，并渲染叠加到真实场景上，从而创建出更贴近驾驶者真实视野的导航画面（图1）。...车道线检测背景介绍与方法回顾 ---- 有关车道线检测的研究已经持续了比较长的时间，虽说已经取得了一定的成果，但是想要实际应用仍然具有非常大的挑战，导致这种现状主要有以下几个方面的原因： 图像质量问题：...，提取Binary lane segmentation前景区域像素点在Pixel embeddings输出上的特征值，使用聚类算法，确定每个像素点的车道线类别，从而实现不定数量的车道线实例分割，以适应不同的车道线场景...为了在车载设备上实现快速高效的车道线检测算法，我们在多个方面进行了尝试： 4.1 高效的多任务模型 由于交通图像中车辆和车道线有一定的相关性 (车辆一般情况在两条车道线中间)，为了充分的利用深度学习网络能力...从迭代模型和利用已有的独立任务标注数据角度出发，我们研发了一套以任务为粒度的训练框架，允许单张图片有任意个任务进行了标注（比如只标注了车道线，或者同时标注了车辆和车道线等）。
基于这些考虑，我们在本节中提出了一种算法技术分类，该分类独立于用于检测ego车道标记的各种模式（例如，摄像机、激光雷达、雷达）。...如图2所示 图2.用于自车车道标记检测的算法分类，模型驱动方法将问题分解为独立的子模块，而学习方法基于端到端方法。...自车车道级定位的总结 基于模型的方法具有在各种场景中检测自车车道线的强大能力，这些方法的顺序流程允许将ego车道标记检测任务更好地划分为模块，每个模块负责特定的任务，因此整个问题的模块化得到加强，使其能够改进或合并初始设计中不支持的新功能...因此，对于高度复杂的道路场景，这些方法的推广非常复杂且具有挑战性。...然而这种算法在模糊情况下面临更多困难，通常，对于具有多车道的高速公路场景，由于所有车道标记形状相同，因此存在强烈的模糊性，这种范例的第二个限制是使用的地图类型，事实上，这些地图的构建相对复杂，成本高，而且使用起来很困难
然而，创建高精地图的传统方法涉及繁琐的手动标记物体。...点云语义关联 在给定语义图像的情况下，估计语义像素数据的相对深度可以帮助我们重建具有语义标签的三维场景。然而，这些信息通常不可用。...斑马线和侧车道基于表面反射率具有更高的强度，表明该区域属于特定标签的可能性更高。因此，我们将概率的对数与该区域的强度联系起来。...与人工标注的高精地图比较：白框标注人行横道，粉色区域对应语义点云投影。 ? 一个由多个局部语义地图图组成的较大的地图，放大后的图像突出了人行道的定位。 ?...这些特性可用于独立于预定义的HD地图格式用于生成HD地图，并扩展了通常用于路径跟踪算法的中心车道标识。
然后，我们提出了多项式拟合方案，并通过拟合误差的统计分析揭示了良好的车道和自车方向线索。在一个停车场的实际研究中，展示了在高度自动化应用中具有重要实际意义的良好车道检测和估计性能。...为了克服这种缺点，可以使用协作式的单目摄像机构建立立体视觉系统或使用LiCam（激光雷达+摄像机）将3D点信息整合到单目摄像机图像中，从而创建超像素表示。...我们以多阶段方式进行基于图像的地面坐标车道检测和估计。首先基于神经网络分类器处理原始图像，产生分段的像素级图像语义。...通过对滤波数据进行自适应多项式拟合和对拟合误差进行适当的统计分析，我们揭示了处理后的语义数据包含有关车道形状和自车方向的丰富信息。在停车场场景中，我们展示了具有重要实际可行性的车道检测和估计性能。...可以看到可以提取更深层次的信息以进行良好的车道估计。 图7: 空间和时间过滤的结果 停车场中车道线估计 在网格表示和空间-时间过滤之后，通过对过滤后的数据进行自适应阶多项式拟合来实现车道估计。
其中，车道衔接点的数据是指每条车道都会具有进入或离开的车道 ID 列表；而在车道边界数据方面，每条车道都会有一个左右边界特征的列表，这些特征与车道边界处于活动状态的车道段相关联。...而开放数据，将有可能帮助研究者在2D和3D感知、场景理解、行为预测等方面取得进步。...自动驾驶业内人士对Auto Byte表示，这些公开数据对行业具有一定学术贡献，受益者更多是高效的研究人员，因为他们很难拥有高质量的自动驾驶数据。...当一条车道要素经过不同的道路要素时，可能会有多个不同的边界与它相邻。 而相邻车道数据被存储为车道段（车道折线的开始和结束索引），每个段与相邻车道的一段相关联。...在相邻段内，车道与其之间的边界（或多个不同的边界）也被存储为车道段。这些可用于确定在换道期间从任何车道点与相邻车道交叉的边界类型。
由于高精地图定位精度高、信息量大，能够成为自动驾驶的关键模块之一，从百度阿波罗（Baidu Apollo）、英伟达（NVIDIA）和汤姆（TomTom）等大型组织到个人研究人员，研究者们已经为不同场景和目的创建了各种高精地图用于自动驾驶...Level5与Lyft合作在加利福尼亚州的一条固定路线上发出20辆自动驾驶汽车，以收集由170000个场景、一张带有15242个标记元素的语义高精地图以及该地区的高精鸟瞰图组成的数据集。...，惯导和GPS传感器提供方向和位置信息，更新厘米精度范围内的地图位置，这些点云地图具有很高的精度，可以帮助车辆在三维空间进行精确的厘米级运动运动和定位，之后，在从地图中获得点云配准后，将从点云地图创建矢量地图...点云配准需要多步骤过程，如图3所示，将多个重叠的点云对齐，以生成详细而准确的地图，矢量地图包含车道、人行道、十字路口、道路、十字路口、交通标志和红绿灯相关的信息。...图5显示了使用现有建图算法生成的地图，有一些可用的技术可以融合多个传感器来创建完整的地图，视觉里程计（IMU和摄像头）、GPS和激光雷达数据被组合成一个超节点，以获得优化的地图。
当前的分割方法通常基于深度全卷积网络（FCN）。然而，具有不断增长的感受野的逐层卷积不善于捕捉远程上下文，例如场景中的车道线标记。...1、简介 车道线分割由于其在驾驶辅助系统和自动驾驶车辆中的应用，近年来越来越受到关注。此视觉任务旨在定位道路场景图像中的车道。...注意，PSPNet中的所有四个阶段都得益于LGAD机制，视觉注意力图捕捉到了更丰富的场景上下文。 此外，LGAD策略通常是适用的，例如，它可以很容易地结合到任何车道线分割网络中。...BiSeNet结合了高分辨率空间路径和快速下采样上下文路径，以在效率和分割性能之间取得适当的平衡。这些网络具有对相对较大范围的上下文关系进行建模的能力。...Ghafoorian等人提出了用于车道线分割的嵌入损失GAN（EL-GAN），其中车道由生成器基于输入图像进行预测，并由具有共享权重的鉴别器进行判断。Li等人将道路图像划分为多个连续的切片。
iOS上的UIKit和Mac上的AppKit都为我们提供了创建具有原生外观的UI所需的所有基本核心构建块,但是我们经常需要自定义这些外观以适合我们的设计并为其定义布局。...同样，这是许多开发人员选择子类化并创建内置视图类的自定义变体的地方，就像这里的UILabel一样，我们将使用它来渲染标题： class TitleLabel: UILabel { override...，但是它确实创建了更多类型来跟踪，而且最终我们将拥有多个子类，因为我们经常为相同视图类型配置其他变体（例如TitleLabel，SubtitleLabel，FeaturedTitleLabel等）。...尤其是在测试依赖于特定模型配置的代码时，很容易以充满样板的测试结束，这使它们更难以阅读和调试。...() throws { // 现在，我们可以快速创建具有所需权限的用户 let user = User.makeStub(permissions: [.deleteFolders
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