广州景颐光电科技有限公司从事光学和光机电产品的研发、生产、市场推广和销售。随着近年来深度学习的高速展开，各类自动驾驶中的感知任务都能够经过深度学习来完成并且表现良好，而激光雷达和相机的外参数标定也同样能够经过神经网路来预测。激光雷达目标板
关于深度神经网络来说，图像和激光雷达点云的特征不需求预先提取来树立两种数据的映射和联络，41%激光雷达目标板，而是直接交给神经网络中的节点来寻觅潜在的关系。关于标定问题来说，监视学习显然不够合适，外参数难以直接取得真值，难以提供牢靠、可观的锻炼集，因而非监视学习或半监视学习更为适合外参标定的问题。激光雷达目标板
无人驾驶标定板
广州景颐光电科技有限公司是一家集研发、生产、营销为一体的高新技术企业，激光雷达的标定办法多种多样，不同办法在不同细致的应用场景下也抵达了很高的精度。关于在线的自动驾驶系统而言，手动标定的主要问题是过度依赖于人为操作和特殊标定物，42%激光雷达目标板，这降低了自动驾驶系统的自治性。激光雷达目标板
随着自动驾驶系统应用的迫切需求，近十年来降生了大量的相机－激光雷达外参自动标定的办法。这些办法依据原理的不同，能够大致分为基于特征的办法、基于运动的办法、基于互信息的办法和基于深度学习的办法。基于特征的办法从相机图像和激光雷达点云中分别提取特征，并依据特征的匹配来中止标定。激光雷达目标板
另外，37%激光雷达目标板，该办法还增加了两个核大小为1x1的卷积层，其中前者减少特征维数，学习跨渠道交互的复杂度，后者转换特征为多通道密集的有序标签。在同一数据集下的非锻炼集数据，而其他传感器在其他场景采集的数据称之为非同源数据。激光雷达目标板
广州景颐光电科技有限公司是一家集研发、生产、营销为一体的高新技术企业，该网络经锻炼集锻炼后，表现良好，单点均匀深度误差在0. 5米左右。在非同源数据上，激光雷达目标板，若不中止新的锻炼，深度预测的准确地显著降低，单点均匀深度误差在2. 5米左右，这主要是由于不同场景，传感器中的理论深度区间不分歧。激光雷达目标板
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