3D对象追踪 项目描述 该项目的目的是使用来自KITTI Vision Benchmark Suite的摄像机和激光雷达数据序列来估计自动驾驶汽车的碰撞时间。 对于相机图像,我们使用深度学习(YOLO)检测对象,并根据关键点检测,描述和匹配的输入跟踪这些对象。 我们使用YOLO边界框作为参考,将摄像机图像中的区域与3D空间中的激光雷达点相关联。 本地运行的依赖项 cmake> = 2.8 所有操作系统: make> = 4.1(Linux,Mac),3.81(Windows) Linux:大多数Linux发行版默认都安装了make Mac: Windows: OpenCV> = 4.1 必须使用-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON cmake标志从源代码进行编译,以测试SIFT和SURF检测器。 OpenCV 4.1.0源代码可以在找到 gcc / g ++>