实现流量统计算法有两个前提： 能够实现目标检测，最基本的前提，必须能够识别到视频帧中的车辆和行人。 能够进行目标跟踪，在检测的基础上，为目标分配一个唯一的ID。流量计数依赖于目标的唯一ID。 目标检测算法以YOLO系列为例。 跟踪算法以ByteTrack跟踪结果为例。将检测结果objects作为By
Published on 2024-10-10
摘要： 近年来，随着深度学习技术的发展和硬件算力的不断增强，自动驾驶技术越来越多的应用在各种场景。包括视觉感知、激光雷达感知和多传感器融合感知技术在这些年都得到了迅速发展。本文首先回顾了近年来自动驾驶感知技术的相关工作，然后介绍了相关工作所用到的方法和技术。随后整理并介绍了自动驾驶感知所需的数据集和
Published on 2024-09-10
多目标跟踪（MOT，Multiple Object Tracking）。 评价指标 MOTA MOTA全称Multiple Object Tracking Accuracy，计算公式为： MOTA=1-\cfrac{\sum_{t}(FN_t+FP_t+IDSW_t)}{\sum_{t}GT_t}
Published on 2024-09-01
多目标跟踪算法 自动驾驶领域中的目标跟踪算法都是多目标跟踪算法，即MOT（Multiple Object Tracking），因为在这种场景中要跟踪的目标往往是多个，也有些文献会把MOT称为MTT（Multiple Target Tracking）。 MOT问题中并不是所有目标都会在第一帧出现，也并
Published on 2024-08-21
内存管理 内存分配和释放 CUDA编程模型存在HOST和DEVICE两个异构系统，每个异构系统都有独立的内存空间。 在HOST上，可以使用下面语句分配全局内存： cudaError_t cudaMalloc(void ** devPtr,size_t count) 要注意的是第一个参数，是指针的指针
Published on 2024-08-07
世界坐标系->像素坐标系 转换过程可参见这篇文章：FunnyWii's Zone 机器视觉 - 单目相机入门 ，其中描述了世界坐标系->像素坐标系的转换过程。可以归结为下述公式： 世界坐标系->像素坐标系的过程描述的是单目相机的成像原理。我们在使用单目相机的过程中，更关心的往往是像素坐标系->世界坐
Published on 2024-07-25
CUDA 内存模型 存储器的类型有两种： 可编程：显式控制哪些数据存放 不可编程：不能决定数据存储位置 在CPU层次结构中，一级缓存（L1 Cache）和二级缓存（L2 Cache）都是不可编程的。可编程的存储器类型包括： 寄存器 共享内存 本地内存 常量内存 纹理内存 全局内存 下图为上面提到的存
Published on 2024-07-15
今天在 StackOverflow 上看到这么个问题：想把原图像中的一个点 g，通过内参和畸变参数映射到去畸变图像中的点 p，并获取这个点的坐标。 你以为我接下来会说：“xxx和我想的一样，但是我想错了，其实并不是这样....” 现在，我想说的只有“其实并不是这样”，因为我连map1和map2是啥我
Published on 2024-07-01
并行归约问题 先解释一下什么是归约(Reduction)，归约是将某个计算问题变换为另一个问题的过程。在CUDA运算中，在向量中执行满足交换律和结合律的运算，被称为归约问题。每次迭代计算方式都是相同的（归），从一组多个数据最后得到一个数（约）^[1]^。比如当给定N个数值，求其SUM/MAX/MIN
Published on 2024-06-27
深度图 深度图 (Depth Image, Depth Map)，将图像中的每个像素都编码为相机到场景中某个点的距离，可以提供图像中物体的空间信息。深度图通过坐标转换可以转换为点云数据，organized点云也可以转换为深度图数据。 绝对深度和相对深度 绝对深度：空间中物体和相机间的距离，有量纲。
Published on 2024-06-07
主要是依靠 copyTo()方法实现图像的传递。 copyTo 内存分配：当源图像和目标图像 size和 type一致时，不会分配新内存；否则先申请新内存空间再拷贝 目标图像：可以将数据复制到指定的目标图像中，目标图像可以是已经存在的图像或者新图像。 MASK：通过MASK可以指定ROI clone
Published on 2024-05-31
控制海康球头的3种方法 做了一些调查，目前控制海康相机的方法主要有三种 海康SDK，目前海康提供了多个平台的SDK，包括Windows，X86Linux和ARM Linux(Jetson)，见HiKSDK onvif，不过这个库是基于Python2做的，用起来会有些麻烦。 HTTP方式。 树莓派py
Published on 2024-05-31
安装JDK Jetpack一般不带JDK，sudo apt install openjdk-11-jdk 装一个。 安装Bazel 针对Mediapipe这个项目，你需要使用的Bazel版本，取决于你下载的Mediapipe版本所使用的Bazel版本（有点绕，高可以，低不行）。 要问CMake能不能
Published on 2024-04-28
这一部分是CUDA的核心部分，涉及到了硬件和程序的执行模型。 SM 流式多处理器（Stream Multi-processor，SM）是构建整个GPU的核心模块。GPU的硬件并行，是通过复制了多个SM来实现的。一个Block只能在一个SM上被调度。 下图包含了SM的关键组件 CUDA核心 (Core
Published on 2024-04-26
CUDA编程结构 在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（Kernel Function)，核函数会被GPU上多个线程执行。典型的CUDA程序遵循如下模式： 把数据从CPU内存（HOST）拷贝至GPU内存（DEVICE） 调用该Kernel函数，对DEVICE中的数据进行操作 将数据从DEVICE传
Published on 2024-04-21
写在前面（废话，请跳过） 本来自己的脑子里是不存在CUDA编程这个东西的，没错，就是压根儿没听说过。 之所以了解到这个东西，是因为最近开始做AVM (Around View Monitor)，或者说SVS (Surrounding View System)，利用4个广角相机，实现车辆周围的360°环
Published on 2024-04-13
读取 .bag文件报错 [FATAL] [1702017430.130428395]: Required op field missing 报错如下： $ rosbag play tsari.bag [ INFO] [1702017430.118011688]: Opening tsari.bag
Published on 2023-12-08
深度学习方法 车道线检测常用数据集见 FunnyWii's Zone 车道线检测功能综述【传统方法】 基于分割的方法 利用语义分割或实例分割方法来区分图像中的车道线与其他物体或背景。这种方法将车道线检测问题转化为一个像素级分类问题。这种方法会将场景图片的每一个车道线像素都进行分类，判断该像素是否属于
Published on 2023-11-28
车道线检测技术 车道线检测技术是计算机视觉和自动驾驶领域中的关键技术之一，它能够帮助车辆在道路上准确识别和跟踪车道线，从而实现自动驾驶、车道保持等功能。 车道线检测方法总体上可以分为 传统方法 和 基于深度学习的方法。 车道线数据集 数据集 数量（张） 尺寸 场景 特点 TuSimple 72k 1
Published on 2023-11-14
写在前面 为什么不直接输出一堆内容，主要是因为自己太菜了，上学时的那些深度学习知识，已经差不多都还给老师了，而且工程应用又是另一码事。所以我就一边用mmyolo框架训模型，一边从头学起。。。 快成炼丹师了，不过对如何调整hyperparameters一点头绪都没。以下提到的功能的使用，都可以在mmy
Published on 2023-07-13
