自动驾驶

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 本期我们将一起来实现一个有趣的问题 -图像分割的算法。 本文的示例代码可以在以下链接中找到： https://github.com/kiteco/kite-python-blog-post-code/tree/master/image-segmentation 作为我们的例子，我们将对KESM显微镜获取的图像进行分割以获取其中的血管组织。 数据科学家和医学研究人员可以将这种方法作为模板，用于更加复杂的图像的数据集（如天文数据），甚至一些非图像数据集中。由于图像在计算机中表示为矩阵，我们有一个专门的排序数据集作为基础 。 在整个处理过程中，我们将使用 Python 包，以及OpenCV、scikit 图像等几种工具。除此之外，我们还将使用 numpy ，以确保内存中的值一致存储。 主要内容 去噪 为了消除噪声，我们使用简单的中位数滤波器来移除异常值，但也可以使用一些不同的噪声去除方法或伪影去除方法。这项工件由采集系统决定（显微镜技术），可能需要复杂的算法来恢复丢失的数据。工件通常分为两类： 1. 模糊或焦点外区域 2. 不平衡的前景和背景（使用直方图修改正确） 分割 对于本文，我们使用Otsu 的方法分割，使用中位数滤波器平滑图像后，然后验证结果。只要分段结果是二进制的

前言 我们经常可以在影视作品中看到自动驾驶的汽车飞机等等，如今自动驾驶汽车已经逐渐成熟，并且已经应用到我们的日常生活中了，现在无人驾驶技术已经成为整个汽车产业的最新发展方向了。 自动驾驶汽车的定义 自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-driving automobile ）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。 发展历程 自动驾驶汽车并非一个全新的概念，其早已拥有了近百年的悠久历史。20世纪初期的美国 也就是1925年8月，一辆名为“美国奇迹”的无线遥控汽车正式亮相，该车由美国陆军电子工程师Francis P.Houdina通过无线电遥控的方式，来实现车辆方向盘、离合器、制动器等部件的远程操控。这虽然与“自动驾驶”相距甚远，但这人类历史上第一辆有证可查的自动驾驶汽车。 谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证，预计于2015年至2017年进入市场销售。 2014年12月中下旬，谷歌首次展示自动驾驶原型车成品，该车可全功能运行。 2015年5月

北京时间2月14日（美国东部时间2月13日），百度（ NASDAQ：BIDU）公布了2017年第四季度及全年未经审计的财务报告。本季度百度营收为236亿元人民币（约合36.2亿美元），同比增长29%，其中移动营收占比76%；2017年度总营收为848亿人民币（约合130.3亿美元），同比增长20%。预计2018年第一季度将实现29%—36%的增长（不计已出售业务），超出了华尔街的预期。在AI赋能下，百度业务的增长速度将持续提升。 “2017年，百度在战略上更加聚焦，‘AI先行’的移动业务与AI新业务均保持了强劲发展势头，同时我们的管理团队得到进一步增强 。 ” 百度董事长兼 CEO李彦宏表示 ， “ 2018年 ， 我们 将 基于 AI 技术持续加强搜索业务，进一步推动信息流业务的增长以及爱奇艺的差异化竞争力。 2017年， Apollo 与 DuerOS 取得了巨大进展，未来我们将进一步强化我们在自动驾驶领域以及语音交互领域的领先地位。” 百度副董事长、集团总裁兼COO陆奇表示：“我们正在持续提升百度核心产品的用户参与度，并通过AI技术提升客户在百度上的广告投放效率。AI业务上，Apollo 2.0与DuerOS 2.0在2017 CES（国际消费类电子产品博览会）和百度世界大会上的发布引发海内外广泛关注，未来我们将继续致力于扩大两大开放生态的合作伙伴与开发者计划。”

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。 三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。可以分为以下四类方法： 1.基于局部特征的目标识别 基于局部特征的物体识别方法主要是通过局部来识别整体。该方法无需对处理数据进行分割，往往通过提取物体的关键点、边缘或者面片等局部特征并进行比对来完成物体的识别。其中，特征提取是物体识别中非常关键的一步，它将直接影响到物体识别系统的性能。基于局部特征的方式对噪声和遮挡有更好的鲁棒性，同时不受颜色和纹理信息缺乏的限制。由于局部特征描述子仅使用参考点邻域信息，所以不对场景进行分割即可处理复杂场景。但是局部特征描述子维度较高，需要消耗更多的内存，同时存在计算复杂度高，实时性差等问题。 点特征直方图(PFH)和快速点特征直方图(FPFH)是Rusu R B等人提出的相对早期的局部特征描述子。采用统计临近点对夹角的方式构造特征描述子，这也是局部特征描述子构造的典型方式，在此基础上形成了基于局部特征匹配的目标识别和位姿估计的经典框架，如下图所示。表１对典型的局部三维描述符进行了总结

今日，百度公司、吉利控股双双发公告，官宣组建一家智能汽车公司。 百度将以整车制造商的身份进军汽车行业。其表示，新组建的百度汽车公司将面向乘用车市场，让用户购买到更极致的智能电动汽车。据业内人士透露，如果百度主导这次合作，吉利会成为代工厂吗？ 百度联手吉利：制造智能汽车 据媒体报道，针对“吉利为百度代工生产？”这一问题，吉利控股集团副总裁杨学良表示：“可以理解为我们一定程度上是为百度代工，但这个代工肯定不简简单单是制造，我们有自己的架构、有工程能力、测试能力和包括供应链，更重要的是有生产和质量控制，它是一个工程技术的支持概念。” 简单来讲，吉利所承担的角色比代工更复杂，是技术和产能的双重支持。而百度是合资公司主要股东，专注于 软件 和自动驾驶层面的研发。这也是大家最熟悉的“术业有专攻”。 据悉，百度汽车公司独立于母公司体系，保持自主运营；同时百度将人工智能、Apollo自动驾驶、小度车载、百度地图等核心技术全面赋能汽车公司，支持其快速成长。双方将基于吉利最新研发的全球领先纯电动架构--浩瀚SEA智能进化体验架构，在智能汽车制造相关领域展开紧密合作，共同打造下一代智能汽车。 免责声明： 凡标注转载/编译字样内容并非本站原创，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。 轻便电摩究竟怎么样？实测雅迪T6铂金版见真章 10087.2公里的吉尼斯世界纪录

1月10日，据界面新闻，针对马斯克表示特斯拉将在 2021 年实现 L5 级自动驾驶时，蔚来创始人、董事长兼 CEO 李斌李斌回应称：“马斯克没有搞清楚 L5 级自动驾驶这件事，这种说法是误导。” 去年12月，特斯拉 CEO 埃隆 · 马斯克表示，明年（2021 年）将有能力在 “某些地区”推出 5 级全自动驾驶功能。 蔚来李斌：L5级自动驾驶，马斯克还不够清楚 由国际自动机工程师学会（简称 SAE）提出的自动驾驶等级分为 L0 至 L5 的 6 个等级，技术水平也逐步递增。其中，L0 级自动驾驶为无自动化（No Automation），L5 级自动驾驶指完全自动驾驶（Full Automation）。 此外，针对 “蔚来自研芯片”的相关内容，李斌表示，自研自动驾驶芯片并不难，比手机芯片容易，蔚来会保持自己的竞争力。 免责声明： 凡标注转载/编译字样内容并非本站原创，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。 轻便电摩究竟怎么样？实测雅迪T6铂金版见真章 10087.2公里的吉尼斯世界纪录 雅迪重新定义电动车 属于你的专属坐骑 雅迪T6铂金版图赏 轻便电摩&电动自行车买哪个好？算笔账就懂了 3亿保有量的电动车碰上新国标 你受影响了吗？ 电动车到底走机动车道还是非机动车道？ http://ebike.zol.com.cn/760/7603956.html

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 在杂波和遮挡情况下，对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法，该算法可以有效地执行该任务，对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的，这些视图被转换为多维，用张量表示，通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配，这些视图之间自动建立对应关系，形成一个相对转换图，用于将视图集成到无缝3D模型之前注册视图，该模型及其张量表示构成了模型库。在在线识别过程中，通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配，对于得票最多的模型张量并计算相似性度量，进而被转换为场景，如果它与场景中的对象精确对齐，则该对象被声明为识别和分割。这个过程被重复，直到场景完全分割。与自旋图像的比较表明，本文算法在识别率和效率方面都是优越的。 1.算法框图 （1） 离线三维建模 本文对多维视图对应算法使用4d散列表来执行一组对应搜索，如上图中的模块B和C，自动建立自由形式对象的无序2.5d视图之间的对应关系，结果是无序视图之间的相对转换的生成树，用于在基坐标系下粗略地对它们进行配准，使用多视图精细配准(模块D)对配准进行细化，然后将视图集成并重建为无缝三维模型(模块E)。 （2）在线识别与分割 场景的点云被转换成三角形网格，由于性能原因而被抽取。接下来，从这个网格中随机选择一对顶点来构造张量

https://zhuanlan.zhihu.com/p/113824886 根据IADSS联合创始人Usama Fayyad博士，在2019年波士顿ODSC大会上的主题演讲后的采访，我们了解到了数据科学当前和未来的问题以及可能的解决方案。 凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）： 鉴于人们在数据中所扮演的角色千差万别，因此将来会采用哪些行为改变或使用哪些工具 ？ Usama Fayyad： 我认为组织中的工具和行为变更可能以比实际方式更昂贵的方式进行，这意味着它们正在经历聘用数据科学家的好与坏。他们中的一些人看到了价值，有些人看到了他们聘用中的不合适，现在他们不得不通过解雇或替换来从中调整，以获取更高的价值。我认为由此产生的结果是，项目组要开始进行更彻底的评估。如果你没有一个好的数据科学家，那么距离聘请另一个好的数据科学家的时间也就不远了。 那么，如果你的部门一开始或者已经没有好的科学家在职，那你应该从哪里开始呢？这就是为什么你需要招募人才，对吗？你如何解决？我们认为，通过制定标准，对每个职员的角色，职位以及所需要的培训进行良好的描述，实际上才能使人们更容易地通过很多简历，然后选择那些看起来很有前途的工作，选择可能有价值的面试，知道在面试中可能会问些什么。我们分享了很多候选人的反馈，他们说：“嘿，我在十个不同的地方接受了同一份工作的面试。除了围绕编程的两个小问题外

来源｜智车科技 作者｜刘洪 埃隆·马斯克一直在诟病激光雷达的成本，现在激光雷达便宜的竞争者来了，他应该点赞哦。不过，特斯拉至今没有搭载，咋的了？ 埃隆·马斯克的特斯拉打死也不搭载激光雷达（LiDAR）自有其道理，但也没能找到让尚处于自动驾驶起步阶段的车辆发现未经机器学习训练的庞然大物的方法，以至于因“视而不见”而事故不断，当然，无端突然加速又是另外一回事了。 事实上，近年来马斯克爱用的摄像头方案已有了新的进展，引起了主机厂和Tier 1极大的关注和采用，它就是 立体视觉（StereoVision）技术，也有人叫它3D感测或双目摄像头， 当然还有多目摄像头。今天就来聊聊这个双目摄像头的一些事儿。 01 特斯拉黑客的发现 谈到一种技术，人们总要看电动汽车的领头羊特斯拉是怎么做的，双目摄像头自然也不能例外。 最近，特斯拉黑客@greentheonly在Autopilot代码中观察到Tesla Semi卡车的10个摄像头设置，发现了Semi可能会安装10个摄像头的提示。他说：“Semi的第十个摄像头被列为“右中继器（Repeater）2”，这是相当有趣的，在Class 8卡车位于中央驾驶位置。车辆控制器‘HW3.2’也提到了Semi的10个摄像头设置。所以只有一个右中继器是不够的。”不过，上述发现没有涉及双目立体视觉之类的摄像头。 此前，Model 3车主Erik J.

网络安全行业全领域白皮书 随着国家对网络安全的重视，各大机构都出台了所在领域的安全白皮书，现在分享给大家(●’◡’●)，供大家了解参考。 往下看有白皮书的目录。 ----分割线---- 群文件中有该资源，计算机资源共享群：710714762 欢迎来白嫖，也可以扯淡摸鱼。 白皮书有如下 1、工业互联网平台安全白皮书 (2020) 2、智能网联汽车安全渗透白皮书 3、等保2.0体系互联网合规实践白皮书 4、移动互联网医疗安全风控白皮书 5、零信任实战白皮书 6、AISecOps智能安全运营技术白皮书 7、联邦学习白皮书 v2.0 8、教育行业网络安全白皮书 9、工业互联网边缘计算安全白皮书 (2020) 10、AI防火墙技术白皮书 11、“云”原生安全白皮书 12、中国网络安全技术与企业发展研究报告（2020年） 13、“云”原生安全白皮书 14、UEBA技术白皮书 15、2020年人工智能安全框架 16、2020中国移动广告反欺诈白皮书 17、2020 DevSecOps 企业实践白皮书 18、工业互联网安全架构白皮书（2020） 19、5G智慧城市安全白皮书 20、移动办公及业务应用安全保障白皮书 21、互联网法律白皮书（2020年） 22、2020年中国网络安全行业研究白皮书 23、人工智能安全白皮书2020 24、中国网络安全产业白皮书（2020年） 25