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基于OpenCV和深度学习的自动泊车系统效果评估

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简介：
本研究采用OpenCV与深度学习技术，开发并评估了一种自动泊车系统。通过实验测试，分析其性能及实用性，旨在提高驾驶辅助系统的自动化水平。 自动泊车功能首先要求用户在视频的第一帧用鼠标框选出车位，然后按下任意键。之后的每一帧都会检测空置或被占用的车位，并分别以红色表示空位和蓝色表示有车辆停靠的位置。

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  • 基于OpenCV和深度学习的自动泊车系统效果评估
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    本研究采用OpenCV与深度学习技术，开发并评估了一种自动泊车系统。通过实验测试，分析其性能及实用性，旨在提高驾驶辅助系统的自动化水平。 自动泊车功能首先要求用户在视频的第一帧用鼠标框选出车位，然后按下任意键。之后的每一帧都会检测空置或被占用的车位，并分别以红色表示空位和蓝色表示有车辆停靠的位置。
     
  • 基于深度学习的DVQA视频质量评估系统
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    本研究提出了一种基于深度学习技术的DVQA（Dynamic Video Quality Assessment）系统，用于智能化地评估和分析视频的质量。该系统能够自动识别并量化影响观看体验的关键因素，如清晰度、流畅度及色彩表现等，并通过深度网络模型训练优化评价准确性与可靠性，以满足不同用户对高质量视觉内容的需求。 DVQA-基于深度学习的视频质量评估 消息： 12月17日，在PGC视频上添加预训练模型。 安装指南： 我们建议使用virtualenv来运行代码。该代码是用Python3开发的。 调用虚拟环境后，请通过以下命令安装其他先决条件： ``` pip install -r requirements.txt ``` 所有程序包都是运行代码所必需的。 数据集准备： 如果要批量评估或在自己的GPU上从头开始训练模型，需要准备好数据集。 数据集应为json格式，例如your_dataset.json。 ```json { test: { dis: [dis_1.yuv, dis_2.yuv], ref: [ref_1.yuv, ref_2.yuv], fps: [30, 24], mos: [94.2, 55.8] } ```
     
  • PayPark：基于Python的自动泊车系统
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    PayPark是一款创新的自动泊车解决方案，采用Python编程语言开发。该系统旨在提高城市停车效率，减少寻找停车位的时间和交通拥堵问题，并支持便捷的在线支付功能。 收费公园PayPark是一个用Python编写的开源自动泊车系统。为了部署该系统，首选的方式是设置Debian打包；在此之前也可以使用pip以及本地的Debian Python软件包进行安装。 依存关系可以通过以下命令安装： ```shell sudo apt-get install python-pip ``` 然后通过运行 ```shell pip install -r requirements.txt ``` 来安装所需的依赖项。配置分为三种不同的模式：生产、测试和开发。需要编辑`paypark/config.py`文件以更改数据库和其他前端/SMS设置。 创建并填充演示数据库可以通过以下命令实现： ```shell python db.py --init --demo ``` 运行Web应用程序的指令为： ```shell python app.py ``` 登录到位于http://localhost:8085的Web界面，使用默认账户进行操作： - Email: demo@demo.com - Password: demo 在另一个终端上，请确保已安装并配置了Twilio服务以支持短信通知功能。
     
  • Matlab-ParkAssist: 自动泊车系统的自动泊车代码
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    Matlab-ParkAssist是一款利用MATLAB开发的自动泊车系统软件。该系统通过先进的算法实现车辆自主寻找停车位及自动泊车功能，旨在提高停车效率与安全性。 自动泊车代码Matlab涉及使用MATLAB编写程序来实现车辆的自动停车功能。这类代码通常包括传感器数据处理、路径规划以及控制算法等内容，旨在简化驾驶者在狭小空间内停车的操作，并提高安全性与便利性。开发此类系统需要对汽车电子学有深入理解，并且熟悉MATLAB编程环境及其相关工具箱的应用。
     
  • APA.rar_自动泊车APA_泊车系统_自动泊车MATLAB_运动轨迹
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    本资源为APA（自动泊车辅助）系统的相关资料，包括基于MATLAB的车辆运动轨迹规划与控制算法。适合研究自动泊车技术的学习者和开发者参考使用。 利用MATLAB编写的一个自动泊车的小例子，可以运行以了解自动泊车的运动轨迹。
     
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    本项目car.rar_基于模糊控制的自动泊车系统_MATLAB仿真_自动泊车控制运用MATLAB进行仿真，设计了一套基于模糊控制算法的自动泊车系统，旨在实现车辆智能、准确地完成停车动作。 基于模糊控制的自动泊车MATLAB仿真包括界面设计、代码编写以及FIS文件的创建。
     
  • 360度全景与自动泊车系统
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    本系统集成了先进的360度全景技术及智能自动泊车功能，旨在为驾驶者提供全方位视野和便捷停车体验，显著提升行车安全性和便利性。 深夜开车回家却发现车库被自行车、体育器材以及庭院修剪机占据，你多么希望它能为爱车留出空间。 风雨交加的早上，在办公楼停车场里空车位难寻，仿佛与你隔了一条鸿沟。 周五晚上计划去市中心放松，必须确认能找到停车位，并且在停车后能够顺利打开车门，否则欢乐时光无从谈起。 驾驶员偶尔会遇到行程匆忙、避免麻烦或寻求便利的情况，在这些常见场景中真是有苦难言。 幸运的是，自动驾驶技术将缓解这类尴尬情况，提供更便捷舒适的驾驶体验。即使是在日常操作如泊车过程中也能发挥作用。 基础的环视系统为驾驶员提供了可视化提示，让他们能更好地了解周围环境。通过深度学习汽车摄像头捕捉到的画面信息，能够进一步提升服务的质量和效率。
     
  • 基于深度学习的课堂学生行为识别与评估综合系统.zip
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    本项目构建了一种基于深度学习技术的课堂教学环境下的学生行为识别与评估系统。该系统能够自动检测和分析学生的参与度、注意力及互动情况，提供量化的行为数据支持教师进行教学策略优化和个人化教育指导，旨在提高课堂效率和教学质量。 基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统.zip是我在大二期间完成的一份课程设计项目。该项目主要运用了深度学习技术来开发一套能够识别和评估学生在课堂教学中各种行为的综合性系统。
     
  • 基于深度学习的假评论检测系统.zip
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    本项目旨在开发一种基于深度学习技术的假评论检测系统，通过分析文本特征识别虚假评价，提升网络信息的真实性和可靠性。 这段文字描述了包含基于深度学习的虚假评论检测系统的源代码及数据。
     
  • 自动泊车：具备强化学习功能的autoparking系统
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    本研究介绍了一种采用强化学习技术的自动驾驶泊车系统（AutoParking），旨在实现更为智能、高效的停车操作，减少人为错误和提高驾驶体验。 自动泊车（Autoparking）模拟了一个典型的停车场环境，其目的是重新定位一系列操作中的汽车，并避开附近的障碍物。通过使用流行的强化学习算法Q-Learning，我证明了汽车能够在没有外部输入的情况下自行停车。所有内容，包括AI逻辑，都是从头开始用C++实现的。唯一的依赖项是开源图形库。 如果您想了解更多关于其工作原理的信息，请观看演示或阅读简短说明文档。希望您能享受这个项目！ Autopark训练模型演示目录跑步关于 文件夹组织： - bin：包含构建后的可执行二进制文件 - build：包含编译过程中生成的.o目标文件 - cache：包含预训练权重Q和R，因此您可以跳过学习阶段 - conf：包含配置文件 - docs：包含有关该项目的有趣信息的.pdf文档，请查看！ - font：包含应用程序使用的几种字体 - img：包含上面提到的gif图像 - Makefile：只是一个makefile 希望这些说明能够帮助您更好地理解和使用这个项目。