楚风
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计算机视觉在无人车场景中解决的最主要问题可以分为两大类:物体的识别与跟踪，以及车辆本身的定位。
物体的识别与跟踪:通过深度学习的方法，无人车可以识别在行驶途中遇到的物体，比如行人、空旷的行驶空间、地上的标志、红绿灯，以及旁边的车辆等。由于行人及旁边的车辆等物体都是在运动的，我们需要跟踪这些物体以达到防止碰撞的目的，这就会涉及OpticalFlow等运动预测的算法。
车辆本身的定位:通过基于拓扑与地标的算法，或者是基于几何的视觉里程计算法，无人车可以实时确定本身的位置，以满足自主导航的需求。
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