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Vehicle Occupancy Detection User Guide_V1.23_Translate.pdf

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这份《Vehicle Occupancy Detection User Guide》V1.23版本的翻译文档提供了车辆占用检测系统的全面操作指南和最新更新说明。 此文档为TI毫米波 mmWave Occupancy Detection（车内人员检测）的中文翻译版指引文件。

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  • Vehicle Occupancy Detection User Guide_V1.23_Translate.pdf
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    这份《Vehicle Occupancy Detection User Guide》V1.23版本的翻译文档提供了车辆占用检测系统的全面操作指南和最新更新说明。 此文档为TI毫米波 mmWave Occupancy Detection（车内人员检测）的中文翻译版指引文件。
     
  • MATLAB分时代码-vehicle detection: 车辆检测
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    本项目使用MATLAB开发，专注于车辆检测领域的实时图像处理。通过高效的算法实现对视频流中车辆目标的快速识别与跟踪，适用于智能交通系统和自动驾驶场景。 此文档提供了官方的Faster R-CNN代码（用MATLAB编写）。如果您希望在NIPS 2015论文中复制结果，请使用该代码。 本存储库还包括对MATLAB代码进行Python重新实现的内容，这些内容基于特定分支构建，并且与原始版本略有不同。特别是，此Python端口的测试速度比原版慢大约10%，因为某些操作在CPU上的Python层执行（例如，处理一张图像时需要220毫秒，而用VGG16则为200毫秒）。 尽管如此，该实现仍然提供了与MATLAB版本相似但不完全相同的mAP，并且由于细微的实现差异，它无法与使用MATLAB代码训练得到的模型兼容。此外，此Python端口包括近似的联合训练方法，比交替优化（适用于VGG16的情况）快约1.5倍。 该工作最初在某个会议中描述并随后发布于NIPS 2015会议上。 这篇论文由任少卿、何开明、罗斯·吉尔希克和孙健（微软研究院）撰写。Python实现包含了Cornell大学的Sean Bell在其MSR实习期间编写的代码内容。 更多信息可以直接联系官方团队获取。
     
  • UniAD-Occupancy-Former
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    UniAD-Occupancy-Former是一种创新的基于占用网格的方法，用于自动驾驶统一建模。它结合了Transformer架构，有效提升环境感知与理解能力，在复杂交通场景中表现出卓越性能。 UniAD-occ-former是一种创新的模型或方法，在其名称中，“Uni”表示该模型具有统一性或者通用性；“AD”可能代表某种特定的应用领域或功能；而“occ-former”的具体含义可能会结合上下文来理解，可能是对某一类数据处理方式或者是架构设计上的新颖之处。此命名体现了开发者希望该技术能够解决当前领域的某些关键问题，并且在一定程度上具备创新性和实用性。
     
  • Vehicle Speed Detection: 简单的Python代码利用OpenCV检测车辆速度
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    本项目通过简单的Python代码结合OpenCV库实现车辆速度检测。利用视频处理技术跟踪车牌或车辆特征点，计算其移动速度，并实时显示结果。适合初学者学习图像识别和运动分析。 使用OpenCV检测车辆速度的简单Python代码示例。这段代码主要用于演示如何通过图像处理技术来估算道路上行驶车辆的速度。要实现这一功能，首先需要安装并导入OpenCV库，并且准备一段包含有车牌或可识别特征的视频片段作为输入数据。 具体步骤包括： 1. 初始化摄像头或者加载视频文件。 2. 采用适当的颜色空间转换和边缘检测算法（如Canny算子）来提取道路边界及车辆轮廓。 3. 应用背景减除技术以区分移动物体与静态环境，识别出感兴趣的区域即车辆所在位置。 4. 对连续帧中同一辆车进行跟踪，并计算其在不同时间点之间的位移变化量。 5. 通过已知像素到实际距离的标定关系（例如每米对应多少个像素），结合视频的时间戳信息来换算出行驶速度。 注意：为了提高准确性，可能还需要考虑镜头畸变矫正、更复杂的运动模型以及利用额外传感器数据进行校正等因素。
     
  • Vehicle Detection System: 使用OpenCV库检测车辆速度及行进路线
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    本项目利用OpenCV库开发了一套车辆检测系统，能够精准识别并跟踪道路上行驶的车辆，实时监测其速度与行进轨迹，保障交通安全。 车辆检测系统利用OpenCV库来检测车辆的速度，并通过摄像头或视频进行线路监测。
     
  • SDC-Lane-and-Vehicle-Detection-Tracking: 使用 Python 和 OpenCV 进行自动驾驶汽车...
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    简介：本项目利用Python和OpenCV实现车道线与车辆检测及跟踪功能，为自动驾驶汽车提供实时环境感知能力，提升道路安全性和驾驶体验。 SDC-车道和车辆检测-跟踪Python中的OpenCV用于自动驾驶汽车的车道线和车辆检测/跟踪阅读我关于这个项目的Medium文章。
     
  • Occupancy Networks的模型训练
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    《Occupancy Networks的模型训练》简介：本文探讨了基于 Occupancy Networks 的3D场景表示与生成方法，详细介绍了该网络模型的训练过程及优化技术。通过深度学习技术，提升三维空间数据的理解和应用能力。 CVPR 2019: Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Spaceonet_img2mesh_3-f786b04a.pt
     
  • MS-Capstone-Project-Detecting-Household-Occupancy-via-Electricity...
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    简介：本项目为MS阶段收官之作，旨在通过分析家庭用电数据来检测居住状态。采用机器学习算法识别住户活动模式，以实现智能化节能目标。 MS-Capstone-Project-Detecting住户占用率（通过电力消耗数据） 占空检测在各种应用中有许多实用价值，从HVAC系统到智能恒温器的使用都可受益于此技术。传统的解决方案如PIR传感器结合磁簧开关的方法存在误报、成本高且安装复杂的问题。而利用用电量数据，则为数字电表提供了一种新颖的选择和机会主义的应用方式，因为这些设备已经或即将在全球数百万家庭中被采用，并不会给居民带来额外的费用。 现有传感器的机会性使用增加了占用监控的功能，从而提升了楼宇自动化系统的接受度。在本项目中，我们旨在说明机器学习方法和技术如何应用于特征工程领域，即用电量数据可以作为预测住户占用情况的有效指标。此外，我们也想探讨夏季训练出来的模型是否能够在冬季正常使用。 ECO（电力消耗和占用）数据集是一个全面的开源资源（Creative Commons License CC BY 4.0）。
     
  • Vehicle Spy 3
    优质
    Vehicle Spy 3是一款专为汽车工程师和爱好者设计的强大诊断软件，能够读取、监控及修改车辆ECU数据，助力于故障排除与性能调校。 关于网络化车辆的汽车电子工程工具SPY3 can软件的学习资料。
     
  • Road Vehicle Functional Safety
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    《Road Vehicle Functional Safety》是一本专注于道路车辆功能安全的权威指南，深入解析了汽车系统的设计与验证流程，确保车辆在各种条件下都能安全可靠地运行。 找了好久关于汽车功能安全的资料，发现国内这方面的资料很少。这本书写的很不错，如果有需要的话可以参考一下。