这是一个创建于 3474 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
找不到组织感觉很孤单啊。
想在这里寻找做交通检测的牛人，一起来做这件事情。
自我（/我们）介绍一下：
行人检测方面：
正在尝试实现这篇论文：(30Hz Object Detection with DPM V5)
另：这篇论文：Pedestrian Detection for Driving Assistance Systems: Single-frame Classification and System Level Performance，说先要分割区域，所以也在尝试做图像分割；
训练模板
车道线检测方面：
用了IPM、tracking、高帽等等做车道检测，质量还可以，稍后公开下代码。
TODO：
有个点云的技术似乎不错，使用双目测距，获取可行驶区域，这样在没有车道线的情况下也能行驶。
......
这些事情暂时只有我和另一个朋友在做。
交通检测这件事情做到现在，感觉困难重重，坑太多了，两个人的力量实在不足，所以想求助社区，寻求这个领域的牛人，把这件事情以开源的形式来做，有同好吗？
第 1 条附言 · 2015-05-08 12:50:31 +08:00
补充一下进展：
基本的车辆识别，用HOG实现了，但是速度慢，准确率低
车道识别问题不大，基本的实现了
基本的车辆识别，用HOG实现了，但是速度慢，准确率低
车道识别问题不大，基本的实现了
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efi 2015-05-08 12:45:51 +08:00
你可以申请一个PhD，你要做的这些
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theoractice 2015-05-08 16:17:44 +08:00  1
这事单靠图像识别，没有点云是做不好的吧。当然有点云也不好做，下个暴雨暴雪什么的
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caomaocao 2015-05-08 16:36:41 +08:00
HOG 的计算量很大啊，要有实时的速度我觉得得FPGA或者ASIC搞，但是车上的芯片一般ARM或者MIPS的估计不大行》。。。
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vChrysanthemum OP @theoractice hi ，您也有关注过这个项目么？
https://github.com/josch/3dpcp 不知道进展如何，这是国人做的一部分： https://github.com/josch/3dpcp/tree/master/src/veloslam ?from=y1.7-1.2 就是速度有点慢，不知道现在怎么样了 比较成功的案例的话有mobileye，貌似NVDIA有做相关的了 ?from=s1.8-1-1.2 这里讲一下单靠图像识别的问题，（以下是个人的认识）： 单以车道线的经验来说，这件事情不是单靠一个算法或一篇论文，而以一颗决策树综合多篇论文。 检测车道线的论文挺多的，有基于Hough变换，颜色的，做弯道检测的，做方向滤波的，综合地使用，譬如：逆透视变换后，高帽变换增加特征，Hough获取直线，然后基于颜色将直线拟成车道线，当然由于路面噪音多，会找到多余的线条，这里在利用道路特征，和多帧过滤噪音，估计好大致方向后，换检测更迅速的算法，譬如有斜率可用方向滤波，或卡尔曼滤波、粒子滤波跟踪之前找到的车道线，拟合弯道就多项式拟合、样条插值。 理想是做到这种效果： （这个视频用的算法不是以上所描述的） 然而前段时间的是这种效果： （这个版本没拟合多项式） 又以现在要尝试实现的论文：30Hz Object Detection with DPM V5 为例，这篇论文检测速度略快啊，我是从这边过来的 http://blog.csdn.net/ttransposition/article/details/12966521 mobileye的论文提到的基于多帧的检测方法也是一个思路。 又另： 这个视频，1:10 秒处，做 space detection 也是个很不错的做法 用双目摄像头来做点云（估计是要加点别的算法进来，正张图扫描估计不靠谱） 以上是图形检测的靠谱来源 |
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vChrysanthemum OP @theoractice 另外关于暴风雨等恶劣的状况，只能说检测有个可信度的问题，图形检测能覆盖大部分的行驶环境，已经很不错了，不必强求太多？
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vChrysanthemum OP @caomaocao 嗯是的，用硬件来提高检测速度是一个办法，不过比较经济的是使用算法，大致思路如：4楼
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vChrysanthemum OP 碰到许多精彩的论文，感觉这件事情是个工程问题。
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caomaocao 2015-05-08 16:57:22 +08:00
@vChrysanthemum 做Demo也许还好做，但工程实现中得的可信度（极高的准确性要求），实时性的问题真的好大啊
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caomaocao 2015-05-08 17:05:02 +08:00 1
DPM海康内部用的很多了好像~
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miaoever 2015-05-08 17:09:01 +08:00 1
做了快三年模式识别。有兴趣。
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vChrysanthemum OP @miaoever hi，十分感谢，方便留个联系方式吗？拉个群？
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vChrysanthemum OP @caomaocao DPM不错的，能留个联系方式吗？有兴趣么？
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zippera 2015-05-08 17:21:19 +08:00
我觉得最大的问题是在实际路况中的鲁棒性，这一点直接决定了这类应用仅仅能拿来“玩玩”，或者稍微做一点辅助作用。题主有没有做过FCW（前车碰撞预警）？
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vChrysanthemum OP 302975729 刚建了个q群
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vChrysanthemum OP @zippera 这个靠算法出来后，后面的测试，来验证靠不靠谱了；很遗憾，FCW还没涉及，不敢确定图像识别是否靠谱了。
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vChrysanthemum OP @zippera 你们有做过？
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zippera 2015-05-08 17:35:12 +08:00
@vChrysanthemum 做过点 简单实现
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vChrysanthemum OP @zippera 方便透露一下你们使用什么技术吗？
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caomaocao 2015-05-08 18:09:01 +08:00
@greensea 不是功率的问题， 车载芯片的环境要求很高（不可能插一根并行计算能力强的GTX980到车上去吧）,>工业级，？ 最好就是设计车载环境级别的专用ASIC芯片，这要求就比较高了。
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bengol 2015-05-08 18:30:23 +08:00
太坑了，做了整整3年最后放弃了，不敢碰了。
看过的实验都是做了一大堆的假设，实际环境根本没法看 |
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virusdefender 2015-05-08 19:46:27 +08:00
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minwang440x 2015-05-08 21:43:18 +08:00
蛮COOL的事情
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dobest 2015-05-08 22:01:08 +08:00
支持一下，单纯靠视觉来做自动驾驶很难，交通环境太复杂。如果准备开源的话倒是有兴趣参加一下。
ps：正在做智能交通的项目。 |
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dobest 2015-05-08 22:03:28 +08:00
想起ng的Machine Learning的第一堂课的一个例子就是用神经网络做自动驾驶（90年代）
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lloovve 2015-05-08 22:20:27 +08:00
不如实际点做 空间快速扫描成像。或者车距传感器
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vChrysanthemum OP @bengol 怎么说？能说说你们做了哪些项目吗？做了什么假设呢？
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vChrysanthemum OP @minwang440x 嗯嗯，"To do great work, you need to feel that you're making a difference"（摘自 rework），干了这碗鸡汤
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vChrysanthemum OP @dobest 。。。。感觉找到同好了啊，可以先试试加群么？302975729，这也是我们第一次尝试开源项目，前前后后问过挺多人的意见，现在的想法是先尝试挨个实现论文，有不明白的地方问一下作者，这个似乎靠谱点
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vChrysanthemum OP @lloovve 空间快速扫描成像 指的是用雷达吗？雷达似乎比较贵？似乎把论文实现了也是个挺实际的事情，车距传感器指的是提高传感器识别能力？这个有点超过能力范围了。。
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jedihy 2015-05-09 11:11:55 +08:00
lz这是在创业还是在读phd？
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zippera 2015-05-09 17:10:39 +08:00
@vChrysanthemum 因为要在中国推，要大众化，需要便宜，所以基本是弹镜头靠算法的方向
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vChrysanthemum OP |
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vChrysanthemum OP @jedihy 今天脑袋有点沉，回得晚，sorry 啊...
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vChrysanthemum OP @zippera 嗯，我发现基于摄像头做交通检测的论文挺多，人也挺多的。
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jedihy 2015-05-10 12:13:58 +08:00 via iPhone
@vChrysanthemum 我觉得你们跟高校合作可能好一些。直接找siggraph和cvpr上发过类似方向paper的教授合作。
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vChrysanthemum OP @jedihy 其实之前有尝试找作者，不过找作者聊还是要下挺多功夫的，毕竟空对空地谈不大好，之前磨蹭了很久，才能接触到国内发车道检测论文的一个作者（做 veloslam 的那个），感觉收益颇多。
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