Advertisement

第十八届全国大学生智能汽车竞赛 智能视觉组 视觉任务报告与源代码.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这段资料包含的是参加第十八届全国大学生智能汽车竞赛中智能视觉组别参赛队伍的任务报告和相关编程源代码，便于学习交流使用。 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web（如HTML/CSS/JavaScript）、C#等项目，还涉及EDA和proteus工具的使用及RTOS相关代码。 【项目质量】：所有提供的源码都经过严格测试，可以直接运行。确保每个功能在确认正常工作后才上传发布。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。这些资源可以作为毕业设计、课程作业、大作业和工程实训的参考材料，也可用于初期项目立项阶段。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在现有代码基础上进行扩展或开发新功能会更加得心应手。 欢迎下载并使用这些资源，并鼓励大家互相交流、共同进步。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 第十八届全国大学生智能汽车竞赛 智能视觉组 视觉任务报告与源代码.zip
    优质
    这段资料包含的是参加第十八届全国大学生智能汽车竞赛中智能视觉组别参赛队伍的任务报告和相关编程源代码，便于学习交流使用。 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web（如HTML/CSS/JavaScript）、C#等项目，还涉及EDA和proteus工具的使用及RTOS相关代码。 【项目质量】：所有提供的源码都经过严格测试，可以直接运行。确保每个功能在确认正常工作后才上传发布。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。这些资源可以作为毕业设计、课程作业、大作业和工程实训的参考材料，也可用于初期项目立项阶段。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在现有代码基础上进行扩展或开发新功能会更加得心应手。 欢迎下载并使用这些资源，并鼓励大家互相交流、共同进步。
     
  • 智能汽车竞赛之智能视觉组 视觉任务报告与源代码
    优质
    本报告涵盖智能汽车竞赛中智能视觉组的任务分析、算法设计及实现细节，并公开相关源代码，旨在促进技术交流和进步。 为了完成A4坐标纸（有框卡片）的位置识别、15类图像分类任务以及校准车的位置与无框卡片的搜寻路径规划这三项任务，我决定使用三个openart mini设备进行解决。其中，art1摄像头负责处理A4坐标纸的识别和图像分类；art2则专注于车辆位置的校准工作；而art3的任务是寻找无框卡片。 根据不同的任务需求，这三个艺术装置的位置与镜头角度也会有所不同：比如在执行A4坐标纸点坐标的精确识别时，将把art1放置于最低处，并为其装配偏振片以减少强光对图像分类的影响。同时，在为车辆定位校准时会使用到位置最高的art2和广角镜头来扩大视野范围；最后，用于寻找无框卡片的art3则采用大角度倾斜设置（配备130°视角），从而尽可能快地覆盖整个搜索区域。 接下来我将详细说明每个任务的具体实现方法。
     
  • 第十七届全国大学生智能汽车竞赛中智能视觉组的源代码
    优质
    这段内容是参加第十七届全国大学生智能汽车竞赛中智能视觉组比赛所使用的源代码，包含了实现车辆自主识别、路径规划和障碍物检测等功能的核心算法。 第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组源代码第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组源代码第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组源代码第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组源代码
     
  • 第十七届全国大学生智能汽车竞赛中智能视觉组的源代码
    优质
    这段简介描述的是参加第十七届全国大学生智能汽车竞赛中智能视觉组使用的编程源代码。它包含了实现车辆自主导航、目标识别和路径规划等功能的关键算法和技术细节。 智能车竞赛是一项面向全国大学生的具有探索性的工程实践活动。它以设计制作在特定赛道上能自主行驶且具备优越性能的智能模型汽车为任务，鼓励学生组成团队综合运用多学科知识，包括机械结构、电子线路、运动控制和开发与调试工具等。 该赛事起源于韩国，由汉阳大学汽车控制实验室在飞思卡尔半导体公司的资助下举办。中国自2006年起开始举行第一届智能车竞赛，并逐渐发展成为自动化类专业的全国顶级赛事，参赛队伍逐年增加。 智能车竞赛的设计内容涵盖了控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气工程、计算机科学与技术、机械制造及其自动化等多个学科的知识领域，对学生的知识融合和实践动手能力的培养具有积极促进作用。同时，它也是激发大学生从事科学研究兴趣的重要平台，并倡导理论联系实际的研究态度以及团队协作精神。 自2006年以来，北京科技大学智能车队一直代表该校参加全国大学生智能汽车竞赛，在过去的十七届比赛中取得了优异成绩。
     
  • 第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组源代码（压缩文件）.zip
    优质
    这段资料是第十七届全国大学生智能汽车竞赛中智能视觉组参赛队伍使用的源代码压缩包，包含了实现智能视觉功能的关键程序和算法。 大学生参加学科竞赛有很多好处，不仅有助于提升个人综合素质，还能为未来的职业发展打下坚实的基础。首先，学科竞赛是提高专业知识和技能的有效方式。学生通过参与比赛可以深入学习相关知识，并了解最新的科研成果和技术发展趋势。这能够拓展学生的视野，使他们对专业领域有更深刻的理解。在比赛中解决实际问题的能力得到了锻炼，增强了独立思考和解决问题的技巧。 其次，学科竞赛培养了团队合作精神。许多项目需要团队协作完成任务，学生因此学会有效地沟通、分工协调以及共同制定目标等技能。这对于未来的职业生涯非常重要。 此外，学科竞赛有助于提升学生的综合能力。比赛通常涵盖理论知识、实际操作及创新思维等多个方面的要求，参赛者必须具备全面的素质才能应对挑战。在比赛中展示专业知识的同时也需要展现创新能力与解决问题的能力，这种全面培养对于各种职业发展都有积极作用。 另外，参加学科竞赛为学生提供了展示自我和建立自信的机会。通过比赛平台可以突出自己在专业领域的优势并获得认可，这对提升自信心非常重要，并有助于他们更加积极主动地投入到学习及未来的职业生涯中去。 最后，学科竞赛对个人职业生涯的发展具有重要的推动作用。比赛中表现出色的学生往往能够吸引企业或研究机构的注意。赢得奖项不仅可以作为简历上的亮点增加求职竞争力，还能为进入理想的工作岗位提供有力支持。
     
  • 第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组源代码（压缩文件）.zip
    优质
    本文件包含参加第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组的源代码。内含各参赛团队开发的软件程序，用于实现智能视觉识别与控制功能。 第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组的源代码供学习参考。
     
  • 第十六届全国大学生智能车竞赛总决赛智能视觉获奖证书.zip
    优质
    该文件包含第十六届全国大学生智能车竞赛总决赛中智能视觉组别的获奖证书信息。此赛事旨在推动大学生在智能科技领域的创新与实践能力。 全国大学生智能车竞赛是一项以科技创新为驱动的国家级赛事，旨在培养大学生创新思维、工程实践能力和团队协作精神。自举办以来，该竞赛已经成为我国高校车辆工程、自动化、电子信息技术等相关专业的一项重要活动，并对提升学生的专业知识与技能起到了积极的作用。 在第十六届全国大学生智能车竞赛中，智能视觉作为比赛的重要组成部分，充分展示了参赛队伍在计算机视觉领域的研究和应用能力。智能视觉是人工智能领域的一个关键分支，涵盖图像处理、模式识别及深度学习等多个子领域。比赛中，各参赛团队需设计并实现一套基于摄像头获取环境信息的系统，并利用这些信息进行自主导航与避障。 该系统的基石在于智能视觉算法，包括但不限于以下技术：图像预处理（如去噪和增强对比度）、特征提取、目标检测及跟踪以及路径规划等。其中，图像预处理提升图像质量以利于后续步骤；特征提取则通过边缘检测、角点检测及其他经典方法帮助计算机理解关键信息。 深度学习在智能视觉中的应用日益广泛，例如卷积神经网络（CNN）用于目标分类和识别，而YOLO及SSD框架也在竞赛中被广泛应用。参赛团队还需开发出能在复杂环境中准确识别路标与障碍物的目标检测技术，并采用卡尔曼滤波、粒子滤波等方法进行持续跟踪。 路径规划结合地图信息和实时感知数据，利用如Dijkstra或A*算法以及潜在场法等更先进的策略来确保智能车的安全高效行驶。此外，团队还需考虑硬件平台的选择优化（例如嵌入式处理器及摄像头传感器），并注重软件架构设计、代码优化与系统稳定性。 通过这样的竞赛活动，不仅锻炼了学生的实践能力，还促进了智能视觉技术在学术界和产业界的交流与发展。第十六届全国大学生智能车竞赛中颁发的获奖证书是对参赛队伍技术水平的认可。
     
  • 第十六届全国大学生智能汽车竞赛.zip
    优质
    第十六届全国大学生智能汽车竞赛旨在推动我国高校在智能科技领域的教育与科研发展，为广大学子提供一个展示创意、技术和团队协作能力的平台。比赛涵盖了多种类型的智能车项目和技术挑战，激发了参与者的创新思维和实践操作技能，促进了各高校间的交流与合作。 第16届比赛涉及智能视觉技术的应用，包括越野、全向移动以及双车协同的代码开发。
     
  • 第十八届智能车竞赛中智能视觉组的目标检测教程.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了第十八届智能车竞赛中智能视觉组目标检测的相关知识与技巧，旨在为参赛者提供技术指导和实践方案。 ### 第十八届智能车竞赛智能视觉组目标检测教程 #### 一、引言 随着智能技术的发展，智能车辆领域的研究越来越受到关注。其中，“蓝桥杯”全国软件和信息技术专业人才大赛作为一项重要的赛事，旨在通过智能汽车比赛的形式，促进高校间在智能控制领域的交流与合作。本次大赛特别设立了智能视觉组别，重点考察参赛队伍利用计算机视觉技术解决实际问题的能力。本段落将详细介绍第十八届智能车竞赛智能视觉组目标检测的相关知识点。 #### 二、背景介绍 在本届比赛中，智能视觉组的目标检测任务是参赛队伍必须掌握的核心技术之一。相比于以往，今年的比赛增加了场地内随机放置的无框图片，这对参赛者的识别能力提出了更高的要求。为了帮助参赛者更好地应对这一挑战，NXP公司和逐飞科技联合推出了目标检测的解决方案，并提供了相应的教程和技术支持。 #### 三、目标检测简介 目标检测是指从给定的图像中定位并识别出特定对象的过程。它通常包括以下几个步骤：图像采集、图像标注、数据集构建、模型训练以及模型部署。在本次比赛中，目标检测技术被应用于智能车辆中，以实现对复杂环境中物体的自动识别和定位。 #### 四、准备工作 - **软件安装**： - **Python安装**：首先需要安装Python环境，推荐使用Python 3.10.x版本。 - **OpenMV IDE安装**：安装OpenMV IDE，用于后续的数据处理和模型调试。 - **移动文件夹**：将object_file文件夹移动到全英文路径下，便于后续操作。 - **标记图片**： - 使用label_img工具对采集到的图片进行标注，这是构建高质量数据集的关键步骤。 - 标注时需要确保目标类别的一致性，避免后期训练出现错误。 #### 五、实施步骤详解 1. **软件安装**： - **Python安装**：根据教程指导完成Python环境的搭建。 - **OpenMV IDE安装**：安装OpenMV IDE，确保能够正确执行后续的数据处理和模型训练工作。 - **移动文件夹**：将object_file文件夹移动到指定的全英文路径下。 2. **标记图片**： - **打开图片**：使用label_img工具打开待标注的图片。 - **创建工程**：在label_img工具中创建新工程，并设置目标类名为“object”。 - **导入图片**：将需要标注的图片导入至软件中。 - **标记图片**：使用鼠标左键框选目标区域，并选择“object”类别完成标注。 3. **数据集创建**： - 在完成了图像标注之后，接下来需要构建数据集。数据集的质量直接影响模型的性能表现。确保每张图片都被正确地标记，避免遗漏或错误标注。 4. **模型训练**： - 使用yolo3_smartcar脚本进行模型训练。训练过程中可能会遇到一些参数调整的问题，需要注意监控训练过程，确保模型收敛良好。 5. **模型导出**： - 完成训练后，需要将训练好的模型导出，以便在OpenART mini等硬件平台上部署使用。 6. **OpenART mini上实现**： - 将训练好的模型部署到OpenART mini上，进行实际测试。这一步骤对于验证模型在真实环境中的性能至关重要。 #### 六、总结 通过上述步骤，参赛者可以从零开始构建一套完整的目标检测系统，以应对比赛中的各种挑战。目标检测技术不仅在比赛中具有重要作用，在实际应用中也有广泛的应用前景，如自动驾驶、安全监控等领域。希望本段落提供的教程和知识点能够帮助参赛者更好地理解目标检测的技术细节，并成功地应用到自己的项目中。
     
  • 第十八届全国大学生智能车竞赛户外赛技术报告
    优质
    本技术报告详细记录了我校团队在第十八届全国大学生智能车竞赛户外赛中的设计、研发及实战经验，涵盖传感器应用、路径规划与控制系统优化等内容。 本段落为第十八届全国大学生智能车竞赛户外专项赛的技术报告，详细介绍了基于ROS平台的智能车辆自主建图、避障导航以及停车功能的设计与实现过程。该技术报告由十个相互关联且逻辑清晰的部分组成，涵盖了无人驾驶汽车的核心技术和多学科交叉融合的应用。 首先，在第一个实验中，我们探讨了激光雷达数据处理及锥桶定位的方法。这一部分的目标是理解单线激光雷达的坐标获取原理，并掌握相应的数据分析和代码实现技巧，确保对锥桶位置进行精准识别。 紧接着第二个实验则专注于世界坐标系下的锥桶坐标处理与滤波技术的应用。其核心在于通过优化算法提高数据准确性并有效减少噪声干扰。 第三个实验着重于目标点坐标的选取方法及其精确实施策略的开发。这一部分对于实现高效路径规划至关重要，它直接关系到车辆能否准确到达指定位置执行任务。 在第四个实验中，我们利用PID控制技术实现了自主建图功能。这不仅需要深入了解算法原理，还需结合实际操作进行优化调整以达到最佳效果。 第五个和第六个实验分别介绍了全局与局部代价地图的构建方法以及基于Dijkstra算法的路径规划方案，并展示了如何通过这些手段实现高效的自主导航系统。 第七个实验则着重于整个两圈比赛流程的复现及指令执行，确保机器人能够按照预定计划顺利运行。 视觉功能调试作为第八个实验的主要内容之一，旨在提升车辆在复杂环境下的感知能力。通过对摄像头数据进行处理和分析，可以更准确地识别道路标志和其他障碍物信息。 第九个也是最后一个实验，则深入探讨了机器人运动学原理及其应用实践。这为智能车的精确控制提供了理论基础和技术支持。 综上所述，本段落不仅展示了基于ROS平台开发无人驾驶车辆的技术细节，还提供了一系列创新性的解决方案和实践经验分享给广大研究者及工程师参考借鉴。