自动驾驶

自动驾驶

自动驾驶是在自动化程度较高的情况下,车辆能够自主控制行驶、加减速、避障等,减少人为操作对交通安全的影响。目前,自动驾驶技术已经进入实际应用阶段,各大车企和科技公司纷纷投入大量人力和资金研发自动驾驶技术,未来也会成为交通出行领域的重要发展方向。
自动驾驶是在自动化程度较高的情况下,车辆能够自主控制行驶、加减速、避障等,减少人为操作对交通安全的影响。目前,自动驾驶技术已经进入实际应用阶段,各大车企和科技公司纷纷投入大量人力和资金研发自动驾驶技术,未来也会成为交通出行领域的重要发展方向。

解决方案

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自动驾驶出行服务已迈过商业化门槛,海量数据存储、处理及安全合规对平台提出更高要求,华为云坚持开放生态,携手伙伴打造“乐高式”自动驾驶研发平台解决方案,可按需搭建,灵活组合。该方案核心代码框架Ploto已开源,欢迎广大专业软件服务商加入和客户使用
自动驾驶出行服务已迈过商业化门槛,海量数据存储、处理及安全合规对平台提出更高要求,华为云坚持开放生态,携手伙伴打造“乐高式”自动驾驶研发平台解决方案,可按需搭建,灵活组合。该方案核心代码框架Ploto已开源,欢迎广大专业软件服务商加入和客户使用
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通用数据集
  • dataset-car-and-person-500
    已标注的街道场景中的车辆和路人数据集,目标检测,500张
    Citysacpes-初体验
    --
    疲劳/分神驾驶样例数据集
    疲劳/分神驾驶样例数据集,可用于第18届挑战杯华为云赛道
    pedestrian_detection_334
    已标注的多场景下的行人检测数据集,用于目标检测,334张
  • dataset-car-and-person-150
    已标注的街道场景中的车辆和路人数据集,目标检测,150张
    街景图像语义分割数据集
    华为云"云上先锋"AI挑战赛数据集
    traffic-sign-auto-labeling
    交通标志识别数据集
    红绿灯、车道线、限速、解限速数据集
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通用数据集

dataset-car-and-person-500

已标注的街道场景中的车辆和路人数据集,目标检测,500张

Citysacpes-初体验

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疲劳/分神驾驶样例数据集

疲劳/分神驾驶样例数据集,可用于第18届挑战杯华为云赛道

pedestrian_detection_334

已标注的多场景下的行人检测数据集,用于目标检测,334张

dataset-car-and-person-150

已标注的街道场景中的车辆和路人数据集,目标检测,150张

街景图像语义分割数据集

华为云"云上先锋"AI挑战赛数据集

traffic-sign-auto-labeling

交通标志识别数据集

红绿灯、车道线、限速、解限速数据集

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通用模型
  • 图像分割-Fast-SCNN
    --
    图像分类-EfficientNetB7
    支持Pytorch, GPU训练, 支持CPU,GPU推理
    图像分类-VGG16-Ascend_ModelZoo
    基于TensorFlow框架的 Ascend 910 训练
    行人姿态估计-HRNet
    --
  • 自动驾驶-车道线检测
    自动驾驶关键技术之一
    图像分割模型--基于Fast-SCNN算法+Citysacpes训练
    图像分割,PyTorch
    交通标志识别-YOLOv5
    识别红绿灯和限速和解除限速和人行横道标志
    行人检测模型
    基于YOLOv3_ResNet18算法的检测,目标检测,CPU推理
通用模型

图像分割-Fast-SCNN

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图像分类-EfficientNetB7

支持Pytorch, GPU训练, 支持CPU,GPU推理

图像分类-VGG16-Ascend_ModelZoo

基于TensorFlow框架的 Ascend 910 训练

行人姿态估计-HRNet

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自动驾驶-车道线检测

自动驾驶关键技术之一

图像分割模型--基于Fast-SCNN算法+Citysacpes训练

图像分割,PyTorch

交通标志识别-YOLOv5

识别红绿灯和限速和解除限速和人行横道标志

行人检测模型

基于YOLOv3_ResNet18算法的检测,目标检测,CPU推理

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