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
石头城的小石头8 小时前
【从0到1的鼠标位置显示记录器,基于python环境pycharm下编译实施,最终打包为exe,欢迎交流】
python·目标跟踪·pycharm·计算机外设·鼠标
YOLO数据集集合8 小时前
无人机航拍街道巡检数据集 | 空中视角车辆检测、交通流量统计、违停识别、智能交通YOLO数据集10399期
深度学习·yolo·目标检测·无人机
全栈开发圈10 小时前
作者有话说|关于目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉
stsdddd10 小时前
YOLO系列目标检测数据集大全【第二十期】
yolo·目标检测·目标跟踪
硅谷秋水13 小时前
NVIDIA OmniDreams:用于闭环自动驾驶仿真、支持实时生成的世界模型
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·自动驾驶
AI棒棒牛13 小时前
YOLO26 全网独家改进创新: MIT 2025 振荡状态空间模型:引入可学习的阻尼机制,独家创新!
人工智能·学习·目标检测·计算机视觉·yolo26
stsdddd16 小时前
YOLO系列目标检测数据集大全【第二十一期】
yolo·目标检测·目标跟踪
Asimov_Liu16 小时前
Diffusion 与 Flow Matching 数学原理及其在 VLA Action 生成中的应用
stable diffusion·自动驾驶·具身智能·vla·flow matching
初中就开始混世的大魔王16 小时前
7 Fast DDS-持久化服务
c++·人工智能·中间件·自动驾驶·信息与通信
张飞飞飞飞飞17 小时前
目标检测-根据YOLO格式标签统计目标尺寸分布
人工智能·yolo·目标检测