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智动驾驶视觉、雷达系统训练营

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智动驾驶视觉、雷达系统训练营

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讲师介绍

某自动驾驶独角兽高级工程师、迈微Al研习社号主,CSDN博客专家,拥有发明专利15项、4篇一作论文;荣获国省级奖项12项(一等、二等奖);专注于机器学习算法、计算机视觉。


适合学员

1. 自动驾驶行业研发相关从业人员;

2. 对自动驾驶系统感兴趣,尤其是感知模块,对自动驾驶有相关了解,有数理基础;

3. 对机器人系统有相关实践经验,对感知算法有基本了解;

4. 其他算法从业者,有数理基础;


课程收获

1. 对自动驾驶有更深的理解,尤其是视觉和雷达感知系统;

2. 有较为全面的认识,对感知系统全算法链路有一定了解,能够自己动手开始一些感知系统中子任务;

3. 对当前自动驾驶行业有更深的了解,抛砖引玉开展相关工作;

4. 了解几种经典的感知算法模型,从实现原理到模型产出;


活动日程
2022-11-26
2022-11-27
2022-11-26
09:00-12:00

一、输入:相机+雷达


1.相机

1.1 相机的成像原理

1.2 数字图像处理:去畸变、resize、颜色变换、转柱面、透视变换等

1.3 实现方案及性能分析:opencv、nvmedia

 

2. 激光雷达

2.1 雷达模块概述

2.2 雷达感知原理

2.3 雷达感知算法概述


2022-11-26
14:00-17:00

二、感知系统任务/目标 


1. 目标检测:行人检测、车辆检测、车道线检测、可通行区域检测、多目标跟踪

主要模型介绍分析:Mask R-CNN、Inception v2

 

2. 目标分类:红绿灯识别、障碍物检测

主要模型介绍分析:AlexNet、VGG、FCN

 

3. 实例分割:可通行区域检测、障碍物检测、异形物检测

主要模型介绍分析:UNet、SegNet


2022-11-27
09:00-10:30

三、多传感器融合感知方案详解


1. 感知方案:前融合、后融合、中融合

1.1 lidar-基于激光雷达进行障碍物检测、分割、分类

1.2 相机-红绿灯检测、障碍物检测和分类

1.3 radar-基于毫米波传感器进行速度、姿态估计

1.4 融合Fusion-前融合、后融合、中融合中两种及以上

 

2. BEV模型

 

BEV 基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务

 

2.1 坐标变换

2.3 时间同步、时序任务

2.4 精度选择

2.5 性能分析

 

3. 发展方向:多模态感知、多任务处理、大模型


2022-11-27
10:30-12:00

四、感知算法模型生产线


1. 数据选择(数据采集、数据增强)

2. 数据标注

3. 模型训练

4. 模型量化

5. 模型部署

6. 测试与验证


2022-11-27
14:00-15:30

五 纯视觉感知和雷达方案对比


成本和效果两个角度,第一性原理

1. 特斯拉方案

2. 非特斯拉方案

2022-11-27
15:30-17:00

六、总结:如何打造“高可靠、多冗余、可量化、数据驱动的感知系统” 


1. 高可靠:对障碍物、红绿灯的识别精度有保证

2. 多冗余:各个模块相互支撑、非串行

3. 可量化:PRT、仿真场景测试、Profiling

4. 数据驱动(全流程闭环)


一、输入:相机+雷达


二、感知系统任务/目标 


三、多传感器融合感知方案详解


四、感知算法模型生产线


五 纯视觉感知和雷达方案对比


六、总结:如何打造“高可靠、多冗余、可量化、数据驱动的感知系统” 


活动门票
活动筹备中
售票推广中
活动结束
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门票名称
单价(¥)
截止时间
数量
培训费用
3,580
2022-11-27 18:00
已售罄
不含其它食宿费
同一公司 3(含3人)人以上享受团队价格:3000元/人

退票说明:不支持退票

票价
0
活动主办方