1前言姿态估计，一直是近几年的研究热点。它就是根据画面，捕捉人体的运动姿态，比如2D姿态估计：再比如3D姿态估计：看着好玩，那这玩应有啥用呢？自动驾驶，大家应该都不陌生，很多公司研究这个方向。自动驾驶里，就用到了人体行为识别。通过摄像头捕捉追踪人体的动作变化，根据肢体动作或变化角度判断人体动作行为，

除了自动驾驶汽车/人工智能外，还有一个火爆的科技热点就是虚拟现实/增强现实设备，这也是本书的第11章。LeapMotion使用参考官网介绍和之前博文：1http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/52356417(https://www.oschina.net/action/GoToLink

车辆信息检测数据集收集汇总1\.UADETRAC2\.BDD100K自动驾驶数据集3\.综合汽车（CompCars）数据集4\.StanfordCarsDataset5\.OpenDataV11.0车辆重识别数据集VRID6\.NCARS数据集7\.MITDriveSeg

背景CVPR2019是机器视觉方向最重要的学术会议，本届大会共吸引了来自全世界各地共计5160篇论文，共接收1294篇论文，投稿数量和接受数量都创下了历史新高，其中与自动驾驶相关的论文、项目和展商也是扎堆亮相，成为本次会议的“新宠”。!(https://usergoldcdn.xitu.io/2019/11/1/16e24e

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点云标注的算法优化和性能提升是提高自动驾驶技术的关键因素。通过优化算法和提升性能，可以获得更准确、更高效的结果。首先，算法优化可以通过使用先进的深度学习模型和算法来实现。例如，使用三维卷积神经网络（CNN）可以提取点云中的特征信息，提高障碍物检测和车道线标

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