自动驾驶纯视觉方案，具体用到了哪些技术来识别车辆、车道和行人？
2024-12-04 阅读 15
自动驾驶纯视觉方案通常会使用以下技术来识别车辆、车道和行人：
1. 目标检测：通过深度学习技术，使用卷积神经网络（CNN）等模型来检测图像或视频中的车辆、行人等目标物体。
2. 语义分割：将图像分割成不同的区域，并为每个像素分配一个类别标签，从而识别车道、行人等不同的物体和区域。
3. 实例分割：与语义分割类似，但实例分割不仅可以识别不同的物体类别，还可以区分同一类别中的不同实例，如识别多辆车辆或多个行人。
4. 光流估计：通过分析连续帧之间的像素位移来估计物体的运动轨迹，从而帮助识别车辆、行人等动态物体。
5. 深度估计：通过计算图像中物体与相机的距离，可以帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境，识别车辆、行人等物体。
这些技术通常会结合在一起，以提高自动驾驶系统对周围环境的感知能力，从而实现更准确、可靠的车辆、车道和行人识别。
更新于 2024年12月04日
