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街边停车 定制训练有素的汽车识别，用于路边停车 我生活在一个伟大的城市：完美的自然环境，良好的交通条件，友善的人，宁静的社区。 除了停车位。 简而言之，我需要知道那些街边停车位是否可用以适合我的汽车。我可以通过不断从窗户往外检查来手动完成。 还是我使用对象检测-机器学习？ Tensorflow来了。 这是我的计划： 设置指向窗外的摄像头（完成） 每隔1分钟在室外拍摄图像的RTSP流（完成） Tensorflow读取占用该空间的汽车数量3a。 这么多好的模型，但是似乎都不适合使用网络摄像头的模糊分辨率和芬兰天气条件的变化。 因此，我使用Tensorflow Objectdecection API训练了自定义模型（在Mac Pro CPU上运行，运行时间为5天xD） 有用 3b。 找出需要检测的区域（进行中） 4.将数据发送到前端站点/或Telegram Bot发送信号。

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在此存储库中，我们开发了一个全面的开源MIMO-SAR成像工具箱，该工具箱是基于MATLAB的软件包，包括我们期刊论文中原型测试台解决方案的完整信号处理链（请参见下面的参考资料）。 该工具箱允许用户控制实验台，并使用捕获的实验数据重建高分辨率的3D全息图像。 开发的工具箱包含三个主要模块：（1）数据捕获，（2）MIMO阵列校准和（3）图像重建。 我们的期刊论文中详细介绍了每个模块的框架。

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