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Tianyi_Li

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更新于2020年11月27日 17:17:10 6562 10
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楼主
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[技术干货] ##金点子计划##-辅助驾驶开发过程记录

Hello,大家好,Atlas 200 DK的新版本已经推出有一段时间了,也推出了C++和Python接口,迫不及待地想试一试了,正好最近看到一个比较好的关于汽车辅助驾驶的项目,准备来开发实现。

项目主要为使用Atlas 200 DK获取自动驾驶时的前景图像,识别前景中的物体,并计算当前车辆距离各物体的距离,为自动驾驶决策提供数据。更多关于项目的初始想法可以参考前些天的AI点子应用征集活动,我的在第14楼哦。

好了,言归正传吧,先和大家介绍一下目前的整体开发流程:

image.png

是不是很专业?

当然了,这其中有华为相关开发人员很大的功劳,在最初征集点子的基础上,进行方案交流而得到的结果,而且这次有了开发人员的帮助,相信一定会比较顺利地完成,并尽快和大家分享。具体介绍如下:

在本项目实际实现中,使用Python进行开发(就是pyACL),输入数据为录制的车辆驾驶前景视频,对视频进行解码为图像后,处理为深度学习模型要求的数据,送入该模型推理;从推理结果中计算各物理的位置;计算当前车辆与各物体的距离;最后将物体类别和距离信息一起送给服务器上展示推理计算结果。

其中,模型为YOLOv4,没错就是这个在速度和精度方面取得较好平衡的算法,很期待。

当前是处在模型转换阶段,有什么新的进展会及时发布的,当然也会时常分享我们的进度,期待早日实现,和大家见面。



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hiCrystal

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发表于2020年11月27日 18:32:49
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沙发
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期待!!!

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Tianyi_Li

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更新于2020年12月02日 10:03:13
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板凳
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2020/12/1

  1. 准备模型转换;

  2. 配置Python接口pyACL;
    PS:决定按照V20.1文档,重新制卡。

  3. 期待上述两项能好好的。

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Tianyi_Li

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发表于2020年12月02日 10:03:03
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地板
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2020/12/2

2020/12/1的两项任务基本完成,预计模型转换任务本周可完成(模型转换成功,但尚未部署,无法确定性能及可行性)

1. 完成YOLOv4模型的推理部署工作,同时争取打通训练,做到训练部署全流程。

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李锐

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发表于2020年12月02日 15:58:14
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5#
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自动驾驶的视觉感知,如果说是在Atlas200DK或者Atlas300上作部署,我觉得多个模型的推理如何能在有限的资源上做出最优化的分配才是最困难的,需要对底层的调度有非常深刻的理解才行.为个人简介,还望多多指教.

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冬夏

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发表于2020年12月08日 19:29:25
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7#
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计算当前车辆与各物体的距离

这个卤煮打算用什么实现?

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Tianyi_Li

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发表于2020年12月08日 20:59:09
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8#
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回复:冬夏 发表于 2020-12-8 19:29 “计算当前车辆与各物体的距离”这个卤煮打算用什么实现?

问得好,暂时保密,敬请期待哦。

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cyber-pixel

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发表于2020年12月23日 15:31:43
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9#
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回复:冬夏 发表于 2020-12-8 19:29 “计算当前车辆与各物体的距离”这个卤煮打算用什么实现?

激光雷达或者图像识别

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冬夏 2021-1-5 09:28 评论

还是雷达靠谱

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cyber-pix 2021-1-10 22:19 评论

评论 冬夏:嗯,华为也发布激光雷达了,价格很便宜

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hiCrystal

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发表于2021年01月08日 10:21:50
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10#
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好久没更新了呀

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Tianyi_Li

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发表于2021年01月08日 10:30:05
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11#
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感谢关注,因为最近比较忙,没来得及更新,不过偷偷说一句,主要功能都已基本实现,后面争取做下优化,这样大家也方便参考使用。

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hiCrystal 2021-1-8 18:07 评论

优秀!

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