芝加哥自动驾驶***教学

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简述信息一览：

• 1、KITTI数据集
• 2、谁为安全护航?当智能网联汽车遭遇黑客
• 3、【深度估计】KITTI数据集介绍与使用说明
• 4、无人驾驶数据集汇总(一)附下载地址

KITTI数据集

KITTI数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田工业大学芝加哥分校联合提供的自动驾驶领域研究数据集。收集了6小时真实交通环境数据，包含校正和同步图像、雷达扫描、高精度GPS信息和IMU加速信息等多种模态信息，提供光流、物体检测、深度估计等任务的基准。

KITTI数据集是用于移动机器人与自动驾驶研究的重要数据集，主要包括以下内容：数据来源与目的：来源：KITTI数据集是在德国卡尔斯鲁厄及其周边地区，从大众旅行车上捕获的数据。目的：主要目的是推动面向自动驾驶的计算机视觉与机器人算法的发展。

使用KITTI数据集实现坐标转换的步骤如下：理解KITTI数据集：KITTI数据集包含2个彩色相机、2个灰度相机、1个激光雷达和1个GPS/IMU的***集数据。在KITTI的坐标系定义中，Velodyne激光雷达坐标系中的X坐标表示物体距离信息。

KITTI数据集包含彩色图像数据、点云数据、相机矫正数据和标签数据。图像数据分为训练集和测试集，点云数据包含80256个标记对象。数据集***集：数据集通过装配有多个摄像机和激光雷达的数据***集平台生成。数据已经过对齐处理，雷达数据与相机数据已同步。

Semantickitti数据集和KITTI数据集的差异主要体现在用途、内容与细节处理上。用途方面，Semantickitti数据集侧重于语义分割与目标识别评估，是KITTI数据集的升级版，旨在提供丰富多样的数据，支持算法性能测试。而KITTI数据集则聚焦于立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测与3D跟踪等技术在车载环境下的性能评测。

KITTI数据集是全球知名的自动驾驶领域计算机视觉算法评估数据集。以下是关于KITTI数据集的详细介绍：创立背景：由德国卡尔斯鲁厄理工学院与丰田工业大学芝加哥分校联合创立。涵盖场景：市区：提供城市环境中的复杂交通场景。乡村：包含乡村道路的多样性，如狭窄道路、农田等。

谁为安全护航?当智能网联汽车遭遇黑客

华为智能汽车解决方案BU、标准总监高永强认为，智能网联汽车面临的威胁有七类：分别是云端服务器以及手机App漏洞；车辆外部接口：包括不安全的外部连接，缺乏认证或者接入控制，认证机制被绕过；车载网络以及车载部件安全威胁。

在抵御黑客袭击的同时，盖瑞特还构建了智能网联车辆免疫系统。“最终，盖瑞特是希望将监控健康和免受攻击这两块业务合二为一，为主机厂带来全生命周期的维护。”吴军如是说。 免疫系统是人体健康最重要的一道屏障。人们会通过定期体检，识别并清除病变，防止发生重大疾病。在吴军看来，汽车也一样，需要早期预警和防护。

回顾互联网发展的历程我们便知，在互联网方面无论技术如何完善，漏洞是始终存在的。想要绝对的安全，在智能汽车时代似乎也是不可能的，即使，未来车联网的安全技术已经发展得非常完备，但理论上漏洞还是会存在，想要无漏洞就只有回到传统汽车的封闭状态。

不过，奔驰的安全漏洞曝出并不是孤立事件。在360公司SKY-GO团队发布的《2019智能网联汽车信息安全年度报告》中首席出行官看到，过去一年的全球汽车出行产业，竟然因为黑客攻击造成了如此惨重的损失。

【深度估计】KITTI数据集介绍与使用说明

KITTI数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田工业大学芝加哥分校联合提供的自动驾驶领域研究数据集。收集了6小时真实交通环境数据，包含校正和同步图像、雷达扫描、高精度GPS信息和IMU加速信息等多种模态信息，提供光流、物体检测、深度估计等任务的基准。

KITTI包含多个子集，分别针对不同的测试指标，以全面评估算法性能。其中，Stereo（立体视觉）与Depth（深度信息）子集侧重于从图像中恢复三维结构和距离信息，对自动驾驶场景中的物体形状和环境构造提供关键数据支持。立体相机与深度相机在获取深度信息方面发挥着重要作用。

KITTI数据集：由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，旨在评估自动驾驶场景下的计算机视觉算法。数据集包含市区、乡村和高速公路等场景，用于评测立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测和3D跟踪等技术，具有丰富的真实图像数据和标注信息。

无人驾驶数据集汇总(一)附下载地址

Bosch（博世）于2017年发布，包含13427张分辨率为1280x720像素的图像和约24000个带标注的交通信号灯。

nuScenes - 安波福公开的数据集，包含1000个从波士顿和新加坡收集的复杂驾驶场景，140万张图像、39万次激光雷达扫描和140万个3D人工注释边界框，是迄今为止最大的多模态3D无人驾驶数据集。

CityScapes数据集是一个在自动驾驶领域具有权威性的图像语义分割评测集，专注于真实城市街道场景的理解，涵盖多种复杂类别、场景差异和丰富标注信息，为研究和评估自动驾驶技术提供了一套高标准的测试平台。数据集的发布方包括Daimler AG R&D， TU Darmstadt， MPI Informatics，发布时间为2015年。

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