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)

      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
讨驾还驾10 小时前
问界M8细节曝光,L3自动驾驶有了!
人工智能·自动驾驶·问界m8
ywfwyht10 小时前
根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
人工智能·机器学习·自动驾驶
weixin_贾13 小时前
遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)
目标检测·cnn·transformer
@Mr_LiuYang13 小时前
DarkLabel 2.4使用指南:高效标注视频数据目标检测标签
人工智能·目标检测·自动标注·视频标注·darklabel·yolo数据标注
@Mr_LiuYang16 小时前
用自己的数据训练yolov11目标检测
yolo·目标检测·实例分割·yolov11
智能汽车人17 小时前
自动驾驶---基于深度学习模型的轨迹预测
人工智能·机器学习·自动驾驶
gange5741 天前
AI自动驾驶:2025有戏,Uber受益先于特斯拉
大数据·人工智能·机器学习·ai·自动驾驶·ai编程·ai写作
ywfwyht1 天前
基于nuScenes数据集和DeepSeek模型的端到端自动驾驶解决方案
人工智能·机器学习·自动驾驶
Wai-Ngai2 天前
Apollo 9.0 速度动态规划决策算法 – path time heuristic optimizer
数据结构·c++·人工智能·算法·自动驾驶·启发式算法
辛勤的程序猿2 天前
DEIM:加速Transformer架构目标检测的突破,YOLO系列的启发
人工智能·目标检测·目标跟踪