Erlernen Sie eine Programmiersprache (Python oder C): Dies ist die Grundlage für alles andere Lernen. Es wird empfohlen, dass Sie sich zunächst die Zeit nehmen, eine Programmiersprache zu beherrschen, insbesondere Python, da diese in den Bereichen Computer Vision und Deep Learning weit verbreitet ist Lernen.

Tool-Nutzung: Installieren Sie relevante Tools und Bibliotheken wie OpenCV, TensorFlow, PyTorch, MATLAB usw. und machen Sie sich mit ihnen vertraut. Diese Tools werden in nachfolgenden Studien häufig verwendet.

Zeitempfehlung: 1-2 Monate

Bildverarbeitung: Erlernen Sie grundlegende Bildverarbeitungstechniken wie Filterung, Kantenerkennung und Merkmalsextraktion. Machen Sie praktische Arbeit mit OpenCV.

Kamerakalibrierung und geometrische Transformation: Beherrschen Sie geometrische Techniken wie Kamerakalibrierung, Projektion und perspektivische Transformation. Das Verständnis dieser Inhalte ist für die spätere Generierung von BEV-Ansichten von entscheidender Bedeutung.

Stereovision und Tiefenwahrnehmung: Erfahren Sie, wie Sie Tiefeninformationen durch Stereovision berechnen und die Beziehung zwischen Kameras und dem dreidimensionalen Raum besser verstehen.

Zeitempfehlung: 2-3 Monate

Matrixoperationen und -transformationen: Erlernen Sie die Grundlagen der linearen Algebra, einschließlich Matrixoperationen, Eigenwerte, Eigenvektoren usw., was für das Verständnis geometrischer Transformationen in der Bildverarbeitung sehr wichtig ist.

Räumliche Geometrie: Beherrschen Sie die Prinzipien der Koordinatentransformation, Rotation, Projektion usw. in der dreidimensionalen Geometrie. Dieses Wissen ist bei der Erstellung von BEV-Ansichten unverzichtbar.

Zeitempfehlung: 2 Monate (begleitendes Studium zu Computer Vision Fundamentals)

Grundlegende Algorithmen: Erlernen Sie grundlegende Kenntnisse wie überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen und verstehen Sie grundlegende Algorithmen wie Klassifizierung und Regression.

Praktisch: Wenden Sie Kenntnisse des maschinellen Lernens in Bildklassifizierungs- oder Objekterkennungsprojekten an, um besser zu verstehen, wie Algorithmen zum Bildverständnis verwendet werden.

Zeitempfehlung: 2-3 Monate

Grundlagen des Deep Learning: Lernen Sie die Grundstruktur und Prinzipien neuronaler Netze kennen und beherrschen Sie Optimierungsmethoden wie Backpropagation und Gradient Descent.

Convolutional Neural Network (CNN): Konzentrieren Sie sich auf das Erlernen der CNN-Architektur für die Bildverarbeitung, wie ResNet, YOLO, Faster R-CNN usw. Sie können praktische Operationen in Verbindung mit dem Zielerkennungsprojekt durchführen, um zu verstehen, wie diese Modelle für die Zielerkennung und -klassifizierung in BEV verwendet werden.

Zeitempfehlung: 3-4 Monate

SLAM-Grundlagen: Lernen Sie die grundlegende Theorie und gängige Algorithmen der simultanen Positionierung und Kartenkonstruktion (SLAM) kennen und verstehen Sie, wie Sie Positionierung und Kartenkonstruktion in einer dynamischen Umgebung durchführen.

Multisensorfusion: Erfahren Sie, wie Sie Daten von mehreren Sensoren wie Kameras und Lidar fusionieren, um die Genauigkeit und Robustheit der Umgebungswahrnehmung zu verbessern.

Zeitempfehlung: 3-4 Monate

Projektion und inverse Perspektivtransformationen: Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie gewöhnliche 2D-Bilder in Ansichten aus der Vogelperspektive umwandeln. Beherrschen Sie die geometrischen Prinzipien der inversen Perspektivtransformation.

Implementierung des BEV-Bewusstseins: Erfahren Sie, wie Sie BEV-Ansichten von mehreren Kameras generieren und Probleme wie Okklusion und perspektivisches Spleißen lösen. Mithilfe von Deep-Learning-Methoden wie Lift-Splat-Shoot usw. können hochwertige BEV-Ansichten generiert werden.

Zeitempfehlung: 3 Monate

Eingebettete Plattformen: Erfahren Sie, wie Sie KI-Systeme auf eingebetteten Plattformen wie NVIDIA Jetson und Intel Movidius entwickeln.

Hardware-Integration: Lernen Sie, Kameras, Lidar und andere Sensoren mit eingebetteten Systemen zu integrieren, um ein Echtzeit-BEV-Wahrnehmungssystem aufzubauen.

Zeitempfehlung: 2-3 Monate

Bauen Sie ein kleines BEV-Wahrnehmungssystem auf: Verschiedene Lernmodule können miteinander integriert werden, um ein vollständiges BEV-Wahrnehmungssystem aufzubauen, z. B. die Erstellung einer Vogelperspektive der Umgebung beim autonomen Fahren oder bei Drohnenprojekten.

Beteiligen Sie sich an Open-Source-Projekten: Sammeln Sie praktische Erfahrungen und wenden Sie das erlernte Wissen auf reale Probleme an, indem Sie an verwandten Projekten in der Open-Source-Community teilnehmen.

Zeitvorschläge: während des gesamten Lernprozesses

Vorbereitende Grundlagen (Programmierung, Vision, Mathematik): 5-6 Monate

Mittelfristige Kerninhalte (Machine Learning, Deep Learning, SLAM, Multi-Sensor-Fusion): 6-8 Monate

Spätere Anwendung (eingebettet, Projektpraxis): 2-4 Monate

Der gesamte Lernprozess dauert ca. 12–18 Monate und kann flexibel an Ihren eigenen Zeitplan angepasst werden. Versuchen Sie, in jeder Phase einige Projekte oder Experimente abzuschließen, um das Lernen effizienter zu gestalten und das Verständnis zu vertiefen.