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  • 发布时间:2020-06-01 00:00:00
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3D视觉识别技术
无人驾驶行业 No.1 视觉算法库

 

3D轨迹规划技术
根据景物实施生产的路径规划算法

 

精准的点云分割及特征识别技术
· 高通用、高鲁棒性的AI算法平台可以快速把研究成果转换成可实施产品。
· 支持所有深度学习框架及2D图像和3D点云。
· 专有的AI算法可以对识别对象准确建模,即使点云图有噪音、缺失、环境光干扰。

 

基于深度学习的多边形复杂目标物识别技术

世界领先的点到点形状模板匹配算法

适用于几乎所有形状的物体识别

 

 

3D多目标物轨迹生成与跟踪技术

集成2D图形和3D限位框特征的实时多目标轨迹追踪

在复杂照明及噪声数据条件下,依然可以保证稳定可靠的轨迹生成及跟踪

 

 

自动驾驶领域No.1 3D物体识别技术
· 我们自主研发的AVOD(Aggregate View Object Detection Network)技术实现3D目标物的快速生成和识别。并对复杂环境中实现目标物体的6自由度评估和分类

 

 

3D目标物全景点云还原技术
· 精细准确还原点云图中的丢失点,保证点云图的成像质量

 

单目相机图像实现6自由度姿态技术

通过2D图像及其高度等信息直接生成目标物形成和尺寸比例。从而实现3D目标物的6自由度姿态估计。

 

利用精确的提案和形状重建进行单眼3D对象检测

 

3D路径规划技术

可以根据周边环境的变化自动快速生成路径轨迹

 

自动驾驶:人行横道的制图和行为计划

 

 

庞大而丰富的3D数据集模拟仿真技术

超过50,000+的数据集可根据需求对目标物生成高进度点云模拟仿真

Synthetic Data 和 Trust Modelling 算法实现模拟仿真的高协同和高精度,于此同时消除模拟仿真与实物之间的偏差

用于自动车辆感知的精确合成图像和LiDAR(PreSIL)数据集

综合数据的自动驾驶汽车协同感知防锈建模

 

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