处理时间与延迟时间

发布时间：2023-10-19  栏目：ADAS, AI应用领域, VideoConference, 元宇宙, 图像处理, 机器视觉, 模型加速或优化  评论：0 Comments

在自动驾驶辅助驾驶的视觉感知，以及视频通讯特效领域都有碰到这两个概念的区分。   在视频通讯的特效领域要区分处理时间与延迟时间： – 每一个视频处理模块的处理时间要达到实时，一般需要保持在30ms以内，如果大于这个值，就需要掉...

目前自动驾驶中仍然待解决的一些问题

发布时间：2023-03-22  栏目：ADAS, 深度学习  评论：0 Comments

上个周末试乘了滴滴的无人驾驶出租车，感觉确实离落地很近了，一时间自己也说不上来有什么具体的问题，一切似乎很完美了，但是真的如此吗？我也不确定，不妨列举一些目前看下来，个人觉得仍然有些风险的点： 确定的风险点： – negotiatin...

Event-aided Direct Sparse Odometry

发布时间：2022-05-07  栏目：ADAS, AI应用领域, 图像处理, 机器人, 机器视觉  评论：0 Comments

Event-aided Direct Sparse Odometry (uzh.ch)

语义分割、实例分割与全景分割

发布时间：2021-10-13  栏目：ADAS, 人工智能, 图像处理, 机器人, 机器视觉, 深度学习  评论：0 Comments

-语义分割 -实例分割 -全景分割任务（Panoptic Segmentation） 全景分割任务要求图像中的每个像素点都必须被分配给一个语义标签和一个实例id，其中，语义标签指的是物体的类别，而实例id则对应同类物体的不同编号。

Simultaneous localization and mapping (SLAM)

发布时间：2016-11-28  栏目：ADAS, 人工智能  评论：0 Comments

用于自动驾驶及室内导航等： https://en.wikipedia.org/wiki/Simultaneous_localization_and_mapping#Implementations  

【转】生成对抗网络（GAN）

发布时间：2016-09-20  栏目：ADAS  评论：0 Comments

摘要 在过去一两年中，生 成式模型 Generative Adversarial Networks（GAN）的新兴为生成式任务带来了不小的进展。尽管 GAN 在被提出时存在训练不稳定等诸多问题，但后来的研究者们分别从模型、训练技巧和理论等方面对它做了改进。本文旨在梳理...

数据融合（data fusion）

发布时间：2016-09-01  栏目：ADAS  评论：0 Comments

人类本能地具有将身体上的各种器官（眼、耳、鼻和四肢等）所探测的信息（景物、声音、气味和触觉等）与先验知识进行综合的能力，以便对其周围的环境和正在发生的事件做出评估。多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。...

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杨文龙，微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位，热爱创新发明，专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域，目前发明有国际专利19篇，中国专利28篇。

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