在视觉目标检测与跟踪、激光雷达检测与跟踪,以及多传感器融合等方面积累了丰富的项目经验。
在视觉目标检测方面,熟练掌握了基于深度学习的目标检测方法,如Faster R-CNN、SSD和YOLO等。这些方法通过训练大量的图像数据,能够准确地识别出行人、车辆、交通标志等目标,并给出它们的位置和类别信息。深入研究了Tracking-by-Detection的框架,并应用了SORT和DeepSORT等算法。
在激光雷达检测方面,掌握了基于点云数据的障碍物检测方法,如欧式聚类算法和实例分割算法、PointPillars等点云目标检测算法。以及多传感器融合算法的研究。
1.基于两阶段网络的红绿灯检测
2.快速获取非地面点云
3.视频流行人计数、110种标志牌检测等
4.两阶段多传感器融合算法
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