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datmo

2D激光雷达移动物体检测跟踪系统

datmo是一款为配备2D激光雷达的机器人平台设计的移动物体检测跟踪系统。它可准确估算矩形物体的位置、速度、方向和尺寸。系统使用自适应断点检测算法聚类,搜索式矩形拟合算法提取L形,并结合卡尔曼滤波器进行运动和形状跟踪。datmo兼容ROS,提供可视化功能,适用于自动驾驶和移动机器人领域的物体跟踪。

4DMOS - 3D LiDAR数据中的稀疏4D卷积移动物体分割
4DMOSGithubLiDAR开源项目移动物体分割稀疏4D卷积语义KITTI
4DMOS是一个基于稀疏4D卷积的3D LiDAR数据移动物体分割项目。该方法通过MinkowskiEngine处理点云序列,提取时空特征实现移动目标识别。项目开源了预训练模型、Docker环境和使用说明,支持在SemanticKITTI数据集上应用。研究成果发表于IEEE RA-L,为自动驾驶和机器人导航提供了新的技术方案。
lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构
GithubLSDSLAM开源项目机器人感知激光雷达自动驾驶
LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。
Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总 激光雷达方法全览
3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉
该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。
awesome-radar-perception - 自动驾驶雷达感知技术资源库 数据集算法全覆盖
Github传感器融合信号处理开源项目目标检测自动驾驶雷达数据集
这个开源项目汇集了自动驾驶雷达感知领域的综合资源,包括各类雷达数据集、信号处理工具、检测跟踪算法和融合方法。项目还归纳了雷达感知的关键挑战,如天气影响和多径效应等。通过持续更新,该资源库旨在促进雷达感知技术在自动驾驶领域的进步。
dynablox - 基于体积映射的复杂环境动态对象实时检测方法
DynabloxGithubROS体积映射动态物体检测实时检测开源项目
Dynablox是一种基于在线体积映射的实时动态对象检测方法,针对复杂环境中的多样化移动物体。该开源项目提供完整的安装指南、数据集和运行示例,便于研究人员复现和扩展。Dynablox在准确性和实时性方面表现优异,已被NVIDIA的nvblox项目采用,可利用GPU加速实现高分辨率检测。其应用领域包括自动驾驶和机器人导航等。
DSVT - 易于部署的大规模点云3D对象检测系统
3D对象检测CVPR 2023DSVTGithubWaymo动态稀疏体素转化器开源项目
DSVT是一款高效且易于部署的大规模点云3D对象检测系统,适用于Waymo和NuScenes等数据集。通过动态稀疏体素变换器和旋转集合分区策略,DSVT实现了27Hz的实时推理速度,提供了在单帧和多帧检测中的卓越表现,适用于自动驾驶等场景。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱,支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft,并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化,以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
DAMO-YOLO - 基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术的对象检测算法
DAMO-YOLOGithub开源项目性能优化检测模型目标检测算法更新
DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术,基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术,以优化性能和效率。针对广泛行业场景,提供一站式解决方案,从训练到部署全面支持。
MOTSFusion - 将3D多目标跟踪与场景重建融合的创新算法
3D重建GithubKITTI数据集MOTSFusion开源项目目标跟踪计算机视觉
MOTSFusion项目提出了一种创新的多目标跟踪算法,通过融合3D跟踪和场景重建技术来提高准确性。该算法利用立体图像、光流和视差信息,结合分割网络和检测器,实现对车辆和行人的精确跟踪。项目在KITTI MOTS数据集上展现了优异性能,并开源了完整代码。这种方法为自动驾驶等应用中的多目标跟踪提供了新的思路。
boxmot - BoxMOT:支持分割、目标检测和姿态估计的多对象跟踪模块
BoxMOTGithubYolov8多目标跟踪姿态估计开源项目目标检测
BoxMOT项目提供可插拔的多对象跟踪模块,支持分割、目标检测和姿态估计。提供适用于各种硬件配置的跟踪方法,包括CPU和GPU。兼容多种ReID模型及Yolov8、Yolo-NAS、YOLOX等目标检测模型,并通过快速实验脚本提高实验效率。
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