3D目标检测跟踪 | 基于kitti+waymo数据集的自动驾驶场景的3D目标检测+跟踪渲染可视化

  • 项目应用场景
    • 面向自动驾驶场景的 3D 目标检测+目标跟踪,基于kitti+waymo数据集的自动驾驶场景的3D目标检测+跟踪渲染可视化查看。
  • 项目效果
  • 项目细节 ==> 具体参见项目 README.md
    • (1) Kitti detection 数据集结构
bash 复制代码
# For Kitti Detection Dataset         
└── kitti_detection
       ├── testing 
       |      ├──calib
       |      ├──image_2
       |      ├──label_2
       |      └──velodyne      
       └── training
              ├──calib
              ├──image_2
              ├──label_2
              └──velodyne 
    • (2) Kitti tracking 数据集结构
bash 复制代码
# For Kitti Tracking Dataset         
└── kitti_tracking
       ├── testing 
       |      ├──calib
       |      |    ├──0000.txt
       |      |    ├──....txt
       |      |    └──0028.txt
       |      ├──image_02
       |      |    ├──0000
       |      |    ├──....
       |      |    └──0028
       |      ├──label_02
       |      |    ├──0000.txt
       |      |    ├──....txt
       |      |    └──0028.txt
       |      └──velodyne
       |           ├──0000
       |           ├──....
       |           └──0028      
       └── training # the structure is same as testing set
              ├──calib
              ├──image_02
              ├──label_02
              └──velodyne 
    • (3) 安装依赖
bash 复制代码
pip install python3 \
            numpy==1.21.3 \
            vedo==2021.0.6 \
            vtk==9.0.3 \
            opencv==4.5.4.58 \
            matplotlib==3.4.3
    • (4) 执行示例

      from viewer.viewer import Viewer
      import numpy as np

      vi = Viewer() # set box_type='OpenPCDet' if you use OpenPCDet boxes
      len_dataset = 1000

      for i in range(len_dataset):
      pseudo_boxes = np.array([[i0.05, -1, 1, 1, 1, 1, 0], [i0.05, 1, 1, 1, 1, 1, 0]]) # your boxes
      ids = np.array([0,1]) # your boxes ids (optional)

      复制代码
      pseudo_points = np.random.randn(100, 3) # your points
      
      vi.add_points(pseudo_points, radius=4, scatter_filed=pseudo_points[:, 0])
      vi.add_3D_boxes(pseudo_boxes, ids=ids,caption_size=(0.09,0.09))
      vi.add_spheres(pseudo_boxes[:, 0:3],radius=0.03,res=10,color='red',del_after_show=False, alpha=1) # Draw motion track
      vi.show_3D() # press the Q or Enter or ESC key to view
  • 项目获取

相关推荐
TY-202511 小时前
【CV 目标检测】Fast RCNN模型①——与R-CNN区别
人工智能·目标检测·目标跟踪·cnn
地平线开发者12 小时前
ReID/OSNet 算法模型量化转换实践
算法·自动驾驶
地平线开发者12 小时前
开发者说|EmbodiedGen:为具身智能打造可交互3D世界生成引擎
算法·自动驾驶
Coovally AI模型快速验证18 小时前
YOLO、DarkNet和深度学习如何让自动驾驶看得清?
深度学习·算法·yolo·cnn·自动驾驶·transformer·无人机
Swaggy T1 天前
自动驾驶轨迹规划算法——Apollo EM Planner
人工智能·算法·自动驾驶
Monkey PilotX1 天前
机器人“ChatGPT 时刻”倒计时
人工智能·机器学习·计算机视觉·自动驾驶
luoganttcc1 天前
L4 级别自动驾驶 硬件架构设计
人工智能·自动驾驶·硬件架构
mozun20202 天前
《量子雷达》第4章 量子雷达的检测与估计 预习2025.8.14
目标检测·量子计算·量子雷达·光子·量子技术·检测估计
楚韵天工2 天前
基于多分类的工业异常声检测及应用
人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·机器学习·分类·数据挖掘