五一假期过后，C-NCAP 2021版马上走到尽头，C-NCAP 2024版即将登上舞台。本文简单梳理了C-NCAP 2024智驾测试项，用于快速概览。

该文章在首发于微信公众号：自动驾驶之星 https://mp.weixin.qq.com/s/KM5qc13B8bPI9Qd4lgSfXA，在此仅做技术分享和同步1. 摘要基于 BEV 的方法在多视角 3D 检测任务上很流行，性能较强。基于稀疏融合的方法在性能上优劣势，但仍然有很大的潜力。本文所提出的 Sparse4D 的方法通过 Sparse 采样、融合时空特征的手段迭代式的 refine an

# 1. 读pack文件..## 1.1 从 pack 中顺序读取每一帧，并打印帧 id..```. // 打开一个 pack 文件，用于读. const auto pack_file_handle = OpenPackFileR("./ADAS_20230128-133926_774_0.pack");.. // 循环条件：是否读到文件末尾. while (IsEof(pack_file

# 1. 概述..## 1.1 简介..DataTools 模块提供基本的数据解析、数据封包、数据录制、数据回灌、数据回放、数据分析、数据渲染等功能，打造基于数据的完整链路。通过提供库以及可执行工具的形式，基于不同应用场景，更加方便用户使用..## 1.2 架构设计..![Description](https://prod-dc-resources.oss-cn-beijing.aliyuncs.

# 1. 读pack文件..## 1.1 从 pack 中顺序读取每一帧，并打印帧 id..```. // 打开一个 pack 文件，用于读. hobot::datatools::PackReader reader("./ADAS_20230128-133926_774_0.pack");.. // 循环条件：是否读到文件末尾. while (!reader.IsEOF()) {.

OpenExplorer(OE)是工具链开发包，里面包含大量示例，docker是开发环境。..建议您参考OE包中的示例，在Docker环境下，根据[用户手册](https://developer.horizon.cc/api/v1/fileData/horizon_j3_open_explorer_cn_doc/index.html)的指引完成项目开发。.## 1 OpenExplorer V1.

一、神经网络中激活函数定义和作用主要作用是对所有的隐藏层和输出层添加一个非线性的操作，使得神经网络的输出更为复杂、表达能力更强。下图展示了一个神经元是如何输入激活函数以及如何得到该神经元最终的输出：在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）

将车型信号对应的DBC文件转化为json文件，作为信号解析的重要依据。..# 1. 底盘车身信号..## 1.1 资源文件及参数说明..1. 所需文件. dbc文件(项目自备). python脚本(脚本cardbc_to_json.py). excel表格(手动新建，范例dbc_signal.xlsx).2. cardbc_to_json.py参数说明. - dbc_file ：d

vehicleio除了从MCU获取数据外，vehicleio还支持数据回灌。数据回灌统一使用bolepack工具。..# 1.回灌配置修改..bolepack`工具在使用回灌（fillback）功能时，配置文件为`fglobal.json..## 1.1 CAN底盘数据回灌..1. ADAS pack包回灌.. - `bolepack`配置文件`fglobal.json`修改项.. `

插件化框架为用户屏蔽了HAL层，并提供了Init/Start/Stop/Reset/WriteBack等接口，上层应用通过继承框架提供的接口来实现对接入到插件化框架中的传感器进行控制。..# 1. 使用限制..接入的传感器硬件接口已经在框架的HAL层进行实现，目前已经支持ETH、UART、SPI、SOCKET_CAN、RAW_SOCKET等..# 2. 使用示例..1. 在”sensors/exa

本文以美信解串器96712为例，介绍已经应用于量产的视频数据通路功能。1.基础介绍在Serdes领域内，GSML一般指的是Maxim公司加串器与解串器之间的数据传输协议，目前已经有GMSL1， GMSL2和GMSL3三代。目前量产使用较为广泛的是GMSL2.本文介绍的解串器96712分别支持GMSL1和GMSL2。96712最多支持接入4v came数据，接口分别对应GMSLA ~ GMSLD(一

1.硬件功能1.1 输出原图层输出UV通道可单独bypass可crop输出可配置输出stride双线性下采样图层（BL）输出层数：5每层图像支持输出可单独配置，UV可单独bypass可crop输出可配置输出stride高斯下采样图层（GS）输出层数：5每层图像支持输出可单独配置，UV可单独bypass可crop输出可配置输出stride可配置垂直5x1和水平1x5的滤波系数ROI Downscal

由于LaneAF全bpu算子，因此 采用 fx模式 + 非异构方案 做 量化训练基本知识fx量化接口常用的函数  wrap() --- utils.fx_helper.wrap接口如果模型中使用到了FX不支持的操作，可以用wrap的方式将其作为一个函数或者方法包装为一个整体。fx 将不再关注他们内部的逻辑，而是将对他们的调用原样保留。 warp方法的使用样例  fuse_fx()传入 float

一、环境准备1、硬件环境开发板：J5 EVMOE版本：V1.1.68系统软件：LNX_PL3.0_20231018-2 release解串器子板：MAX9296，MAX967122、硬件连接3、供电检查使用i2cdetect检查MIPI RX1是否扫描到Camera和MAX9296子板，只有0x28地址就没有正常供电。i2cdetect -y -r 7 // 扫描指定i2c总线上设备

一、背景小概率出现kernel异常重启问题：3个月内出现3例报linux kernel地址异常导致重启问题；通过场景分析，构造测试场景，并打开ramdump配置进行复测，抓到了问题现场；二、crash解析ramdumpcrash ./vmlinux /dev/random@0x80000000,DDRCS0-1.bin@0x80970000,DDRCS0-2.bin@0x100970000,DDR

YOLO系列在BPU上的部署参考 RDK YOLO All-in-One: [CSDN Link](https://blog.csdn.net/SA2672873269/article/details/155455835)..本文介绍了基于ultralytics/ultralytics仓库提供的YOLO模型, 提供模型导出, 工具链量化和编译方法, RDK平台上的Python和CPP部署. 包含6

本文提纲：fx和eager两种量化训练方式介绍量化训练的流程介绍：以mmdet的yolov3为例常用的精度调优debug工具介绍案例分析：模型精度调优经验分享第一部分：fx和eager两种量化训练方式介绍首先介绍一下量化训练的原理。上图为单个神经元的计算，计算形式是加权求和，再经过非线性激活后得到输出，这个输出又可以作为下一个神经元的输入继续运输，所以神经网络的基础运算是矩阵的乘法。如果神经元的计

.# VRSO介绍.静态物体检测（Static object detection，SOD），包括交通信号灯、导向牌和交通锥，大多数算法是数据驱动深度神经网络，需要大量的训练数据。现在的做法通常是对大量的训练样本在 LIDAR 扫描的点云数据上进行手动标注，以修复长尾案例。..![Description](https://prod-dc-resources.oss-cn-beijing.aliyun

## 一、硬件IP 介绍.### 简介.Stitch是一个可配置的图像拼接计算单元，可以完成多幅图像之间的融合拼接，主要应用于自动泊车场景下的360度环视图像拼接。Stitch基于ROI进行计算，每个ROI可以完成两幅源图像指定区域的融合拼接, 并将其写入目标图像指定的ROI中，这种融合拼接方式可以使得拼接过度更加自然，同时stitch还支持Y、U、V各通道的增益调节，可以实现源图像间的亮度、色度

一、前言本文首先简单介绍数字光学系统，以及需要ISP进一步处理的sensor图像常见pattern，然后对ISP pipeline各类子模块的功能进行分类，最后介绍ISP典型的图像处理子模块。通过本文的简单介绍，可以了解isp pipeline中各个子模块设计的原因与作用，理解ISP为什么要设计特定功能子模块对图像进行特别的处理。通过本文我们可以简单理解如下问题：1、简单的数字光学系统由哪些元素组