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SensorsCalibration

开源多传感器标定工具箱助力自动驾驶系统优化

传感器标定自动驾驶OpenCalib开源项目多传感器融合Github

SensorsCalibration是一个开源的多传感器标定工具箱，专注于自动驾驶领域。这个工具箱提供了IMU、LiDAR、摄像头和雷达等传感器的内参和外参标定方法。它支持基于目标和无目标的标定，同时具备手动和自动标定模式。此外，SensorsCalibration还包含工厂标定和传感器到车辆坐标系的在线标定功能。通过提高传感器融合的精度，这个工具箱为自动驾驶系统的开发和优化提供了重要支持。

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介绍相关项目
SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术
GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测
SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。
flowmap - 基于梯度下降的相机姿态、内参和深度优化技术
FlowMapGithub光流开源项目深度学习相机姿态估计计算机视觉
FlowMap是一种创新的相机姿态、内参和深度估计技术，通过梯度下降优化获得高质量结果。该开源项目提供完整代码实现、预训练模型和评估数据集，支持多种数据集并提供丰富的实验配置。FlowMap在多个基准测试中表现出色，为计算机视觉和3D重建研究提供了有力支持。
3dv_tutorial - 开源3D视觉入门教程及OpenCV实践
3D视觉GithubOpenCV图像拼接开源项目相机标定视觉里程计
3dv_tutorial是一个开源的3D视觉入门教程,面向初学者和开发者。教程结合理论讲解和OpenCV实践,涵盖单视图、双视图和多视图几何等主题。通过简洁的示例代码和应用实例,帮助理解3D视觉基本原理并实现相关应用。教程内容包括相机标定、姿态估计、特征匹配、三维重建等,适合各类人群学习使用。
MVision - 前沿机器视觉与智能算法技术集合
GithubSLAM技术开源项目无人驾驶机器视觉深度学习计算机视觉
MVision专注于探索机器视觉与人工智能的前沿研究和应用。该平台涵盖自然语言处理、深度学习和计算机视觉课程等多个方面，提供如ICDM、NIPS等重要会议的资源链接和最新机器学习研究文献。同时，MVision也关注无人驾驶、动态物体检测等实际应用领域，致力于提供全面的学习和实践资源，以推动技术进步和行业发展。
Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新
GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉
该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。
aruco-markers - ArUco库实现增强现实标记检测和姿态估计
ArUcoGithubOpenCV增强现实姿态估计开源项目计算机视觉
本项目基于OpenCV 4和ArUco库，提供增强现实标记检测和姿态估计功能。包含标记生成、检测、相机校准、姿态估计和3D渲染等模块，并附有详细文档。适合从事计算机视觉和增强现实研究的开发者使用。
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-data-labeling - 全面数据标注工具集锦
CVATGithubawesome-data-labelingimage annotationlabelImg开源项目数据标注工具
汇集各类数据标注工具，包括图像、文本、音频、视频、时间序列、3D和Lidar等多种应用领域。这些开源高效的工具能有效加速机器学习和计算机视觉项目的数据准备。
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。
ultimateALPR-SDK - 车牌识别及多功能车辆特性检测解决方案
AndroidDeep LearningGithubLicense Plate RecognitionNVIDIAUltimateALPR开源项目
结合最新深度学习技术，ultimateALPR-SDK 提供卓越的识别速度和精度。适用于多个操作系统和编程语言，功能包括车牌识别、夜视图像增强、车辆颜色识别等。通过内置计算减少系统成本，无需专用硬件或网络连接，适用于智能交通。支持多平台并附有详细文档和示例程序，帮助开发者迅速上手。
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