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简易部署单目测距算法

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简介：
本项目提供一套简便易行的方法来部署和应用单目测距算法，适用于初学者快速掌握视觉测量技术的基础原理与实践操作。 本段落介绍了如何使用单目摄像头进行距离测量：在完成YOLO目标检测后，可以对检测到的目标框进行距离计算。这包括了权重文件以及可以直接部署的C++代码。需要注意的是，代码运行环境要求Jetson板端，并且已经安装TensorRT与ROS2环境，同时需要确保摄像头已校准。

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  • 简易部署单目测距算法
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    本项目提供一套简便易行的方法来部署和应用单目测距算法，适用于初学者快速掌握视觉测量技术的基础原理与实践操作。 本段落介绍了如何使用单目摄像头进行距离测量：在完成YOLO目标检测后，可以对检测到的目标框进行距离计算。这包括了权重文件以及可以直接部署的C++代码。需要注意的是，代码运行环境要求Jetson板端，并且已经安装TensorRT与ROS2环境，同时需要确保摄像头已校准。
     
  • 简易实用的双目测距方法
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    本文介绍了一种简便且实用的双目视觉测距技术，适用于多种应用场景。通过优化算法和参数配置，该方法能够实现高精度的距离测量，为机器人、自动驾驶等领域提供技术支持。 双目测距原理易于理解，并且能够快速实现，非常适合初学者或工程实践人员使用。
     
  • 单目测距_dep_camera_测距单目
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    简介：本项目专注于利用单目摄像头实现精确测距技术，探讨其在各种环境中的应用潜力与挑战。通过分析图像数据，提供高效、低成本的解决方案，在机器人导航、自动驾驶等领域具有广阔前景。 实现单目测距功能需要在Python环境中安装OpenCV库。安装完成后即可进行测距操作。
     
  • FastBEV算法的TensorRT部署实践-优质算法部署项目.zip
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    本项目提供了FastBEV算法在TensorRT上的高效部署方案，优化了自动驾驶场景下的感知任务性能，适用于深度学习模型加速与应用开发。 算法部署：使用TensorRT部署FastBEV算法的优质实战项目。
     
  • Freeswitch的安装、部署与简易测试.docx
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    本文档详细介绍了如何在计算机环境中安装和配置Freeswitch，并提供了基本的测试方法以验证其正确性。适合初学者入门使用。 在Ubuntu系统中部署安装FreeSWITCH并搭建VOIP服务器的全部步骤以及测试、调试方法。
     
  • DeepSeek 简易部署指南.pdf
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    本PDF文档提供了详细的步骤和建议，帮助用户轻松快捷地完成DeepSeek系统的安装与配置。适合各技术水平的读者参考使用。 本段落档为《DeepSeek 极简部署手册》，主要介绍 DeepSeek R1 模型的快速部署方法。首先需要安装名为 Ollama 的开源工具，它简化了大语言模型（LLM）在本地设备上的运行和管理。Ollama 支持多种类型的用户轻松部署模型。安装完成后，在命令行进行简单的校验。 接着从提供的选项中根据计算机配置情况选择对应大小的 DeepSeek R1 版本进行安装，如7B、13B 或 33B 型号分别至少需要8GB、16GB 和 32GB 内存。以8G为例提供具体的安装命令与成功后的提示示例。 最后可选安装 Cherry-Studio 来使用图形界面方式与模型交互，并且搭建本地知识库，提高用户体验。 适合人群：有意于探索和利用大语言模型但希望避开复杂设置的研究者、开发人员或者有兴趣了解这项技术的个人用户，尤其是那些想要在本地环境中试验DeepSeek R1的人。 使用场景及目标：适用于希望通过简单步骤实现在本地运行大语言模型而不必依靠云平台的情况下，使更多人有机会接近前沿AI技术。对于有兴趣深入了解或应用大型预训练模型却又担心高昂成本和繁琐配置的人来说是个很好的入门指南。 其他说明：需要注意的是具体使用的DeepSeek R1的版本需要根据自己的机器性能合理选取；此外若追求更加友好便捷的操作环境，则可以选择安装额外的支持软件Cherry-Studio用于界面化的交流互动与创建个性化资料库。
     
  • ASP.NET三层架构简易部署
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    本教程详细介绍了如何在开发环境中快速搭建和配置ASP.NET三层架构项目，适合初学者学习与实践。 ASP.NET三层架构的简单部署包括数据层、业务逻辑层和界面层（UI层）。
     
  • Elasticsearch 使用 Docker 进行简单部署的方法
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    本文介绍如何利用Docker容器技术快速简便地搭建和配置Elasticsearch环境，适合初学者参考学习。 一、ElasticSearch是什么？ Elasticsearch 使用 Java 开发，并利用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能。它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。 不过，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene 和全文搜索。我们还可以这样描述它：一个分布式的实时文件存储系统，每个字段都被索引并可被搜索；同时也是一个分布式的实时分析搜索引擎。它可以扩展到上百台服务器，并处理 PB 级的结构化或非结构化数据。 二、Docker 部署 ElasticSearch 2.1 拉取镜像 使用 Docker 命令拉取 Elasticsearch 的官方镜像。
     
  • DLT算法MATLAB代码-vodom：单目视觉测距管道
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    DLT算法MATLAB代码-vodom提供了一种基于单目视觉的精确测距方法，特别适用于管道等狭窄空间内的距离测量。该工具利用直接线性变换(DLT)技术，在MATLAB平台上实现高效、准确的距离估算。 DLT算法的MATLAB代码实现（单眼视觉测距法）作者：Nikhilesh Alatur, Simon Schaefer 影片问题： 此微型项目的目标是实现在校准环境下最基础的单目视觉测距管道，包括3D地标初始化、两帧间关键点跟踪以及通过已建立的2D-3D对应关系和三角剖分进行姿态估计。该算法在MATLAB R2018a版本中实现，并已在多个数据集上测试过，例如KITTI, 马拉加, 停车场及作者自记录的数据集。 先决条件： 整个管道是在MATLAB R2018a开发和测试的。仅使用了MATLAB内置的功能或本GitHub存储库提供的功能。该管道能够在配备Intel i7-7500U移动双核（2x2.7GHz）笔记本电脑上运行，其共有四个逻辑线程及16GB RAM配置，但设置为只用两个线程和最多1.3GB的RAM。 用户手册： 首先，请确保数据集文件夹与main.m脚本在同一目录下。作为参考，在main.m脚本中“选择并加载数据集”部分可以看到被加载的具体文件列表。之后，您只需要决定要与此管道一起使用的那些特定的数据集即可开始使用了。
     
  • Yolov5目标检测与单目测距
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    本项目基于YOLOv5框架进行目标检测，并结合深度学习算法实现单目视觉下的距离估算，适用于自动驾驶和机器人导航等领域。 YOLOv5 可以用于实时检测车辆并测量距离。你也可以使用自己的模型来检测特定的物体。