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Boreas数据集由多伦多大学发布，在同一路线上跨越四季采集44次，提供128线激光雷达、360度雷达和摄像头的同步数据，含32万+三维标注框，专为恶劣天气下的自动驾驶感知研究设计。

CANOE数据集由多伦多大学发布，基于无人水面艇采集360°雷达、128线激光雷达、立体相机、声呐及GPS/INS数据，覆盖加拿大多个湖泊场景，为水面自主导航感知与多传感器融合研究提供高质量开源基准。

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Ego Vision是一个开源自动驾驶感知项目，整合YOLO11目标检测、ByteTrack多目标跟踪与Depth Anything V2深度估计，实现GO/减速/停车/紧急制动四种驾驶动作预测。本文深度解析其技术架构、决策逻辑与工程价值。

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