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小白都能理解的：BEV感知算法基础 - 知乎
BEV 感知算法是涉及两种模态特征的处理的， 一种模态是图像特征，那通常是基础图像处理网络比如说 ResNet，另一种是 3D 点云特征，通常使用点处理方案或者体素处理方案，那我们先做一个基础的图像处理模块的讲解 1 2D图像特征处理
EV、BEV、PHEV这些电动车专有名词在买车时傻傻分不清，请问到底是什么意思？ - 知乎
EV：电动车，只要有驱动电机，都可以叫电动车。这个是总的后缀，也是总称。 BEV：纯电动车，只能充电。B 就是 battery 电池的意思。补能方式主要是外接充电，也可以换电池。 PHEV：插电混动，插混。能充电、能加油的混动。插混的燃料其实可以不止是汽油。 HEV：一般叫油电混动，油混。不能充电
BEV算法的发展方向和尚待解决的问题有哪一些潜在的解决方案和论文？ - 知乎
BEV和Transformer都这么火，这次就聊一聊。 一 BEV有什么用 首先，鸟瞰图并不能带来新的功能，对规控也没有什么额外的好处。 从鸟瞰图这个名词就可以看出来，本来摄像头等感知到的物体都是3D空间里的的，投影到2D空间，只是信息的损失，也很简单 (乘一个矩阵)。
出了一点问题 - 知乎
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2025年，以BEV为代表的自动驾驶传统视觉感知领域还容易产出吗？ - 知乎
2025年，以BEV为代表的自动驾驶传统视觉感知领域还容易产出吗？ 在端到端、VLM发展下，BEV、Occ等传统视觉感知方法是不是已经过饱和、卷到头了？
现在无人驾驶感知 BEV和占据栅格这些都是传统概念，所以最后他的创新点是啥？ - 知乎
现在无人驾驶感知 BEV和占据栅格这些都是传统概念，所以最后他的创新点是啥？ bev和占据栅格比如视觉slam octomap就是一个占据栅格的概念，现在大热的bev和占据格的具体创新在哪里，大家之前就没想到？ 显示全部 关注者 138 被浏览
自动驾驶BEV感知有哪些让人眼前一亮的新方法？ - 知乎
BEV 感知的最大技术难点，是实现 2D 透视视图（PV）到 3D BEV 空间的特征转换：1 个图像像素对应 3D 空间中无数个点（因未知目标的高度或深度）。
自动驾驶中的BEV感知可以用在机器人领域吗？ - 知乎
从算法角度来说，BEV算法可以将“机器人”周围的环境表示为一个俯视图，使机器人可以更好地感知周围的环境和目标物，并进行路径规划和导航，这个“机器人”一般指无人车，当然也可以指一般的机器人。 在实际项目上，目前大部分bev算法实验的数据都是无人驾驶场景下的，比如nuscene,kitti等
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