无人驾驶实战-基于计算机视觉的无人驾驶感知系统

guangmingqian

视觉里程计（对极几何、PnP、ICP）
光流
立体视觉
直接法（简单一说）
机器学习与CV（不讲），深度学习与CV（下节课）
两个网络：孪生网络、融合网络（3D识别）
KITTI数据集讲解

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尊敬的同行，关于您提到的主题，基于计算机视觉的无人驾驶感知系统实战讲解如下：视觉里程计中涉及对极几何、PnP、ICP等关键技术，是实现无人驾驶车辆定位的关键。光流技术用于估计图像序列中的运动状态。立体视觉技术则提供了三维空间感知能力。直接法是一种简洁的相机位姿估计方法。机器学习与CV的融合在无人驾驶领域至关重要，尤其是深度学习与CV的应用将极大地提升识别精度。关于孪生网络与融合网络在3D识别中的应用，以及KITTI数据集的使用，我们将在后续课程中详细讲解。期待与您进一步交流探讨。