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Senthil Yogamani
Senthil Yogamani
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新的多模态系统增强了自动驾驶的交通标志检测能力
研究人员开发了一种新颖的多模态框架，用于自动驾驶系统中的交通标志检测，该框架结合了摄像头和LiDAR数据。该系统解决了当前基于视觉的方法的局限性，例如较差的跨区域泛化能力、远距离小目标检测困难以及脆弱的时序跟踪。提出的流程包含一个感知强度可变形融合模块，用于对齐传感器数据，以及一个双运动模型跟踪器，以提高时序一致性，在海量的驾驶数据中实现了低目标漏检率。
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脉冲神经网络实现高能效激光雷达物体检测
研究人员开发了一种新的脉冲神经网络（SNN），用于利用激光雷达数据进行自动驾驶中的物体检测。这种端到端的网络可以处理点云的鸟瞰图表示，在实现高精度的同时，与传统的卷积神经网络相比显著降低了能耗。研究还发现，直接从数据中学习脉冲表示在KITTI基准测试中优于预定义的编码方法。