C++でOpenCV完全入門！
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第1回の記事「C++でOpenCV完全入門！」です。 第2回の「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください！ はじめに こんにちは。完全自動運転EVを開発するベンチャー企業、TURING株式会社でインターンをしている東大工学部3年の井上信多郎です。 我々人類は、車を運転するにあたって多くの情報を目から取り入れています。目から取り入れた情報を元に、アクセル・ブレーキ・ハンドルを操作しています。 自動運転の場合、その目に相当するセンサがカメラであり、カメラから得た情報を元に車を運転することになります。カメラから得る情報とは、ずばり画像です。画像の中から信号、標識、前方車両などの必要なもの
dart:ffiで既存のC++の資産をDart/Flutterから使用する方法
1. はじめに こんにちは、TURING でエンジニアをしているsangotaroです。 TURINGは完全自動運転システムを搭載した"EV"の販売を目標とする会社です。 この記事では既存のC++で書かれたソフトウェアの資産をDartから利用する方法についてある程度の知見が得られたのでそれをまとめたいと思います。 2. なぜC++の資産をDartから使用する必要があったか hokkaidoプロジェクトの記事でもお伝えした通り、TURINGでは現時点でも以下のソフトウェア資産を持っています カメラからの映像を入力として経路の推定を行い自動運転を行う 自動運転の推論の結果得られた経路やカメラ画像の表示、CAN (自動車の様々なデータが流れるネットワーク)から得られた情報などを車載モニタに表示する 現状のモニタに表示されている情報でも運転手に必要な情報は表示されているのですが、今後さらに車載モニ
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