我的想法是先用深度学习的方法检测车道线，然后据此建立道路二维图（像是SLAM）。实现第一部比较容易，但是车道线的检测精度会极大影响后续工作，请问有什么具体项目可以参考吗？
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- 2022-02-28 22:30回答 2 已采纳 看你面试的是传统的机器视觉还是和深度学习相关的，最好有过项目经验，比如做过目标检测或者人脸或者其他视觉相关的项目，或者一些传统机器视觉项目。首先是一些基本知识面试，数据结构与算法跑不掉的，剩下的一般是
- 2022-02-28 12:19回答 1 已采纳 计算机视觉这一块主要分为两部分内容，一部分是图像处理，一部分是三维视觉。前者主要包括图像增强、滤波、特征提取、匹配等等；后者主要包括立体透视、三维建图等。学习CV的话，可以从经典算法入手，例如直方图均
- 2022-02-22 18:58回答 2 已采纳 建模建模，最重要还是模型的建立，代码啥的是为了模型服务的，比较重要的是数学能力，将一些文字描述的东西通过数学公式来描述。举个简单的例子，万有引力和物体质的乘积成正比与它们距离的平方成反比，简单的公式就
- 2021-09-07 23:25本论文设计了一种基于视觉导引的全向行驶智能AGV系统，该系统在固定路线中采用间断式路标，使用低成本的摄像头采集图像信息。通过四轴运动控制卡驱动伺服电机控制麦克纳姆轮，实现了全向行驶。系统结构包括车体、蓄...
- 2022-08-15 11:26回答 1 已采纳 按理来说backbone的修改不会影响到具体的后续部署，因为TRT可以直接加载onnx然后转成engine文件推理，只要你能到这一步，基本上和你前面的backbone就无关了，毕竟yolov5本身也提
- 2021-12-22 12:43回答 1 已采纳 有两种做法。一种是在训练的时候加上 --resume这个参数,或者在代码里面将默认值改成True，然后将epoch在原来的基础之上加上600.如果这里报错： 直接将这里改成你上次训练停止的位置+1
- 2021-06-14 17:10回答 4 已采纳 计算机视觉是一个学科/领域，它包括获取、处理、分析和理解图像或者更一般意义的真实世界的高维数据的方法；它的目的是产生决策形式的数字或者符号信息。 计算机图形学是计算机科学的一个子领域，它包括数字合成
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- 2022-03-31 16:27回答 1 已采纳 给你道，要求能生成万物。
- 2022-10-15 20:03回答 1 已采纳 是
- 2023-04-13 19:40"人工智能在车辆自动驾驶中的应用" 随着人工智能技术的发展和智能城市建设，自动驾驶逐步演化出单车智能和车路协同两条截然不同的路线。单车智能采用摄像头、传感器、车载雷达等作为数据采集装置，搭配自动驾驶算法...
- 2022-11-06 10:58回答 2 已采纳 filelist是文件名列表，可以使用如下方式获取某个路径下所有文件 import os file_dir = 'D:\dir' #你的文件路径 def getFlist(path): fo
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- 2024-07-20 09:56百态老人的博客 萝卜快跑的自动驾驶车辆确保行驶安全的方式主要包括以下几个方面：1. 先进的传感器技术：自动驾驶车辆装备了多种传感器，如激光雷达（LiDAR）、摄像头、雷达和超声波传感器等，这些传感器可以实时收集周围环境的信息...
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