Advertisement

自动泊车代码，使用Matlab实现实时车位占用检测（Acharya, D., Yan, W...）

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

简介：
本论文的MATLAB实现，利用深度学习技术对图像进行基于实时停车位占用的检测，并针对CPU进行了优化。该实现采用CNN与SVM分类器相结合的方式进行停车占用识别，其显著特点在于无需GPU硬件支持，且无需耗时的10分钟训练即可完成，同时CPU能够提供大约99%的准确率。本教程的设计目标是在MATLAB 2020a版本中顺利运行该代码，尽管该代码同样可以在高于2018a版本的MATLAB环境中运行。为了保证实验的顺利进行，可能需要安装其他工具箱，例如计算机视觉工具箱、统计与机器学习工具箱、深度学习工具箱、信号处理工具箱以及自动驾驶工具箱。为了确保实时脚本能够高效运行，建议增加MATLAB的Java堆内存，按照脚本开头的指示进行设置。您可以在相关资源中找到关于最新深层网络微调以及自动停车位划定工作的详细信息。这里提供的是预编译的包含所有结果的MATLAB文件，同时所有必要的支持数据文件（包括经过预训练的ResNet50模型）也已包含其中。为了更清晰地理解整个流程，您可以观看演示管道提供的详细解释文件。如果您使用了代码中的任何部分，请务必引用我们的研究成果：Acharya,D.,Yan,W.,Khoshelham,K.,2018.Real-timeimage-basedparkingoccupanc

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 自动泊车代码Matlab-实时车位占用检测:Acharya，D.，Yan，W...
    优质
    该研究由Acharya和Yan等人进行，专注于利用MATLAB开发自动泊车系统中的实时车位占用检测算法，以提高停车效率与便捷性。 我们使用MATLAB实现了一种基于图像的实时停车占用检测方法，并采用了深度学习技术。该代码利用CNN（卷积神经网络）和SVM（支持向量机）分类器进行停车状态识别，无需依赖GPU即可运行，在大约10分钟内完成训练后可以达到约99%的准确度。 本教程适用于MATLAB 2020a版本，不过在高于2018a的所有MATLAB版本中均可使用。为了顺利执行实验，请确保安装了计算机视觉工具箱、统计和机器学习工具箱、深度学习工具箱、信号处理工具箱以及自动驾驶工具箱等其他必要的插件。 此外，在运行实时脚本时，建议根据脚本开头的说明调整MATLAB的Java堆内存大小以优化性能。我们还提供了一个演示管道文件来详细解释所有步骤，并且您可以在教程PDF文档中找到更多相关信息和资料。 如果您使用了我们的代码，请引用以下文献：Acharya,D.,Yan,W.,Khoshelham,K.,2018. Real-time image-based parking occupancy detection.
     
  • Matlab-ParkAssist: 自动泊车系统的自动泊车代码
    优质
    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。
     
  • 自动泊车代码(Matlab-RC_CarTrajOpt): RC_CarTrajOpt
    优质
    这段Matlab代码实现了自动泊车功能，通过优化算法计算出最佳路径使模型汽车安全、准确地完成停车动作。适用于自动驾驶技术的研究与学习。 自动泊车代码MatlabME149：机器人技术的最佳控制最终报告自述文件 肖恩·罗森·利维（Shane Rozen-Levy） 该项目的目标是为遥控汽车生成最佳轨迹。我们设计了转弯和平行停车的轨迹。 ### 代码顶级功能 我的代码在主目录中有两个主要的功能模块： - `MAIN_simpleCarParallelPark.m`：平行泊车的入口点。 - `Main_simpleCarUTurn.m`：车辆掉头的入口点。 ### 通用代码大纲 这些主要功能设置问题参数化的版本。这样可以方便地更改道路尺寸等参数，同时若时间是决策变量，则能够轻松调整。然后，它们调用子例程目录中的 `simpleCarSubProblem.m` 文件。此函数使用传递给它的参数为 `dirColBvpTrap.m` 设置问题结构，并通过隐式梯形法搭配将探针传递给 `fmincon` 进行求解。 ### 项目依赖关系 该项目是用 MATLAB2017a 编写的，主要功能的所有依赖项都位于 CodeLibrary 目录或子例程目录中。假设您不移动这些目录的位置，则这两个主程序会自动将它们添加到您的路径中。除此之外没有其他依赖项。
     
  • 自动泊车代码MATLAB-MAVVVS: MAVVVS
    优质
    MAVVVS是基于MATLAB开发的一款自动泊车系统代码库。通过利用先进的算法和传感器融合技术，该工具包旨在简化车辆自动泊车功能的实现过程，提高驾驶辅助系统的安全性和用户体验。 该项目不仅作为验证自动驾驶汽车（AV）场景生成及决策制定部分的框架，并且是佛罗里达理工学院FLPolyVF或佛罗里达理工学院验证框架的一部分。研究目标在于全面验证自动驾驶汽车是否符合SAE定义的5级自动驾驶标准。 随着视音频验证领域的扩展，由于其复杂性而被视为几乎不可能完成的任务越来越多，尤其是在没有仿真的情况下进行测试时更是如此。因此，FLPolyVF应运而生，旨在创建一个强大的AV验证框架来解决这一问题。此框架从芯片验证中汲取灵感，并已成功应用于复杂的系统验证。 入门指南 以下说明将指导您在本地计算机上获取项目的副本并开始开发和测试工作。 先决条件： 要运行该项目，需要安装最新版本的MATLAB以及一些工具箱，所有这些都列于下文： - MATLAB R2019b - 自动驾驶工具箱 配置项目到您的目录中，请将其下载至本地计算机。然后根据说明进行设置和代码执行。 在您自己的环境中运行此项目时，建议先确保满足上述软件要求，并按照提供的步骤完成环境的搭建工作。
     
  • 利用Matlab进行单目视觉停车位标志线检测及自动泊车算法实现（含源码与数据）.rar
    优质
    本资源提供基于MATLAB的单目视觉停车位标志线检测技术及其在自动泊车系统中的应用，包含详细源代码和实验数据。 1. 资源内容：基于Matlab实现自动泊车（垂直泊车）仿真源码。 2. 代码特点：参数化编程、便于调整的参数设置、清晰的编程思路及详细的注释。 3. 适用对象：此资源适合计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计、期末作业或毕业设计中使用。 4. 更多相关仿真源码和数据集可以自行寻找所需内容进行下载。 5. 作者介绍：一位资深算法工程师，在某大型企业工作，拥有十年的Matlab、Python、C/C++及Java编程经验，并且擅长于YOLO算法仿真实验。其专业技能涵盖计算机视觉、目标检测模型设计与优化、神经网络预测技术、信号处理方法以及智能控制和路径规划等领域内的多种仿真研究项目。 该资源为需要进行相关领域学习或研究的学生提供了有价值的参考材料，同时也展示了作者丰富的实践经验和技术能力。
     
  • 垂直车位自动泊车路径规划仿真（MATLAB代码）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了针对垂直车位的自动泊车系统仿真程序，优化车辆自动泊车路径规划算法，以提高停车效率和安全性。 自动泊车垂直车位泊车路径规划仿真的MATLAB代码。
     
  • Carsim Trucksim 自动泊车场景：45度平行停车位自动泊车
    优质
    本项目基于CarSim和TruckSim平台开发，实现重型卡车在复杂环境下的自动泊车功能，重点演示45度角平行车位的精准停车技术。 carsim 和 trucksim 自动泊车场景中的 45 度平行车位自动泊车功能。
     
  • 泊车辅助系统中车位线的自动检测与识别
    优质
    本研究聚焦于开发先进的泊车辅助系统的车位线自动检测与识别技术，旨在提高车辆停车的安全性和便捷性。通过图像处理和机器学习方法，实现对复杂环境中的车位线精准定位与辨识，从而优化驾驶体验并减少交通事故风险。 为解决泊车辅助系统中的车位线识别问题，我们构建了一个基于360°全景鸟瞰图像的全自动车位线检测与识别模型。为了减少光照对图像处理的影响，首先进行了图像预处理步骤。随后采用了一种基于中值自适应Canny边缘检测技术，并通过Hough变换来确定线条位置。结合车位线特征的先验知识，我们进一步优化了Hough变换的结果，以提高车位线识别准确性。 实际测试表明该方法具有良好的效果和鲁棒性：在一系列采集图像上的应用验证显示，车位线识别准确率达到了94.2%，这证明我们的模型不仅有效而且可靠。
     
  • APA.zip_APA自动泊车_MATLAB泊车_MATLAB自动泊车_泊车APA_路径规划
    优质
    本项目基于MATLAB开发，专注于实现APA（自动泊车辅助）系统，涵盖路径规划与车辆控制策略，提升驾驶自动化水平。 标题中的APA.zip_APA自动泊车_matlab 泊车_matlab自动泊车_泊车APA_路径规划提到了APA（Automatic Parking Assistance）自动泊车系统，这是一种现代汽车技术，用于帮助驾驶员在狭窄的空间内安全、准确地停车。这个压缩包显然包含了一个使用MATLAB实现APA自动泊车系统的路径规划的项目。MATLAB是一种广泛应用于工程和科学计算的强大工具，尤其适合进行数学建模和仿真。 描述中提到的基于模糊算法的自动泊车路径规划和仿真的MATLAB实现进一步细化了APA系统的核心部分——路径规划。模糊算法利用模糊逻辑处理不确定性和不精确数据，在自动泊车系统中用于解析传感器信息并制定决策。 在自动泊车系统中，路径规划是关键步骤之一。它涉及确定车辆从初始位置到停车位的最佳路线，并考虑障碍物、车辆尺寸以及驾驶舒适度等因素。通过灵活地运用模糊算法，可以生成平滑且安全的停车轨迹。 MATLAB中的路径规划通常包括以下几个步骤： 1. **环境建模**：构建一个表示周围环境的模型，这可能包含停车位和其它潜在障碍的位置。 2. **传感器数据处理**：利用超声波或雷达等设备获取的数据来更新该环境模型以反映实时情况。 3. **模糊逻辑系统设计**：创建规则库将输入转换为控制输出（如转向角度与速度）。 4. **路径规划**：运用所建立的模糊推理机制生成适合车辆行驶的道路路线。 5. **路径优化**：确保轨迹平滑、无碰撞，并符合舒适度标准。 6. **仿真验证**：在MATLAB环境中运行模拟，检查停车过程是否成功以及对各种场景的适应性。 压缩包内的zuizhongwancheng.m文件可能是整个自动泊车路径规划的主要程序。此代码可能包括上述所有步骤的具体实现细节，如模糊逻辑系统的定义、路径生成算法及仿真实现等部分的内容。通过研究和学习这个文件，开发人员或学生可以了解如何使用MATLAB创建一个完整的APA系统，并有可能对其进行修改以适应不同的停车环境。 这一项目利用了MATLAB与模糊算法提供了一种高效且灵活的解决方案，对于理解自动泊车技术、路径规划以及模糊逻辑的应用具有很高的教育价值。