先进的驾驶系统（AdvancedDriverAssistanceSystems）即高级驾驶员辅助系统，简称ADAS，是利用安装于车上各式各样的传感器，在第一时间收集车内的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险。
标签： 先进的驾驶系统 ADAS AVM 阅读更多我司于6月30日在会议室举行员工内部培训，课程主题为《S32V234芯片硬件架构与软件开发综述》冯博士在讲解 在学习中成长，在成长中实践。人生中就是这样，每一次的学习就是一次实践的机会。每一次的实践就是一次挑战，我们能害怕吗？答案是肯定的：“不能!” 不管是在什么情况下，都是不能，不会，也不可以害怕挑战。我们之所以培训，目的就是增强我们挑战的
标签： 阅读更多目标的检测大体框架：目标检测分为以下几个步骤：1、训练分类器所需训练样本的创建：训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，负样本指其它不包含目标的任意图片（如背景等），所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如，20x20)。2、特征提取：
标签： 阅读更多1、HOG特征： 方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，
标签： 阅读更多LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T.Ojala,M.Pietikäinen,和 D.Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述 &nb
标签： 阅读更多1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和
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ADAS高级驾驶员辅助系统
何为AHD?
计算机视觉目标检测的框架与过程
目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征
目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征