8/29/2026 09:49:00 AM
asahi
Chia sẻ source code Computer Vision cho ADAS và xe tự hành
Anh em đang học Computer Vision, Robotics, ADAS hoặc Autonomous Driving có thể tham khảo repo YOLO-AV-TrafficVision-Suite.
Điểm hay của project này là không dừng lại ở bài toán nhận diện xe bằng YOLO, mà phát triển thành một pipeline perception → tracking → spatial understanding → safety analysis tương đối hoàn chỉnh.
Một số nội dung chính trong repo:
Nhận diện xe, người đi bộ và các đối tượng giao thông bằng YOLO. Object Tracking với ByteTrack/BoT-SORT. Ước lượng Monocular Depth và vị trí tương đối của phương tiện trong không gian. Phân tích vận tốc, hướng chuyển động và trajectory. Tính các chỉ số an toàn như TTC, PET, DRAC. Cảnh báo Forward Collision Warning, Blind Spot Detection. Hiển thị môi trường xung quanh dưới dạng BEV Radar / ADAS HUD. Trích xuất các tình huống nguy hiểm như cut-in, hard braking, near-miss để phục vụ nghiên cứu Autonomous Driving.Điểm đáng học ở đây là cách tác giả đưa bài toán Vision đi xa hơn Object Detection. Robot hay xe tự hành không chỉ cần biết “phía trước có một chiếc xe”, mà còn phải hiểu xe đó ở đâu, đang di chuyển thế nào, khoảng cách đang thay đổi ra sao và có tạo ra nguy cơ va chạm hay không.
Repo cũng có hướng mở rộng sang scenario mining và tạo dữ liệu cho Reinforcement Learning/Behavior Cloning, đồng thời hỗ trợ ONNX và TensorRT để triển khai trên các nền tảng NVIDIA.
Với sinh viên và kỹ sư mới học Vision, đây là một source khá hay để tham khảo cách ghép nhiều module riêng lẻ thành một ADAS perception pipeline hoàn chỉnh:
Detection → Tracking → Depth → Scene Understanding → Safety Intelligence.
Nguồn : Trạm sạc kỹ sư 4.0
