深度学习

深度学习的激光雷达

将人工智能技术应用到激光雷达的应用程序

训练、测试和激光雷达点云上部署深度学习网络对象检测和语义分割。

用MATLAB®和仿真软金宝app件®,您可以:

  • 预处理激光雷达点云应用深度学习算法
  • 使用激光雷达贴标签机应用标签对象检测激光雷达点云
  • 处理大量的数据进行训练、测试和验证的数据存储
  • 生成C / c++和CUDA编码深度学习工作流语义分割和对象对点云数据检测
激光雷达的工具箱是什么?

为什么使用激光雷达深度学习吗?

航空激光雷达点云分割基于对象像建筑、植被、车辆等等。

激光雷达的语义分割

深入学习算法应用于段激光雷达点云。训练、测试和评估的语义分割网络,包括PointNet + +, PointSeg和SqueezeSegV2激光雷达数据。

分割
检测汽车和卡车从点云数据和面向合适的边界框。

对象检测激光雷达点云

检测并符合方向包围盒在激光雷达点云中的对象和使用它们的对象跟踪或激光标签工作流。设计、培训和评估健壮的探测器如PointPillars网络。

检测和跟踪
激光雷达贴标签机应用。

激光标签

标签激光雷达点云培训深度学习模型。内置的或自定义算法应用于自动化激光雷达和激光雷达点云标签贴标签机自动化应用和评估算法的性能。

激光标签
分段点云显示汽车和背景。

部署

生成CUDA®墨西哥人代码等网络PointPillars、SqueezeSegV2 PointNet + +部署点云分割或物体检测算法在gpu上。

激光雷达目标检测的代码生成

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深度学习工具箱

设计、训练和分析深度学习网络。

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