硬件电路开发流程,硬件开发规范,硬件开发控制,硬件学习,系统学习,防火墙
2022-11-23 16:25:47 24KB 自动驾驶
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基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系统源码+全部数据.zip基于深度学习的司机危险行为驾驶预警监测系
上位机采用QT设计,算法框架模型采用百度飞浆EasyDL。 资料包里包含了上位机源码、可执行文件,模型训练,数据集标注,测试效果,模型发布的教程文档,代码设计思路等。本资料属于拿到即可使用,直接完成项目设计,检测各种驾车状态。
2022-11-17 14:21:12 21.62MB 飞浆 疲劳驾驶
本数据集包含了人疲劳时的一些照片,建议训练时可以把打哈欠张嘴的状态和闭眼的状态作为疲劳标准,以此来进行一个新手练习的小项目。 经过测试发现,由于原数据集中存在图片数据与标注数据不匹配的问题,故我们需要将不匹配的这部分数据删除。 代码参考如下 import os,shutil jpeg = ‘Dataset/dataset/JPEGImages’ jpeg_list = os.listdir(jpeg) anno = ‘Dataset/dataset/Annotations’ anno_list = os.listdir(anno) for pic in jpeg_list: name = pic.split(‘.’)[0] anno_name = name + ‘.xml’ print(anno_name) if anno_name not in anno_list: os.remove(os.path.join(jpeg,pic))
2022-11-17 11:04:22 256.28MB 疲劳驾驶 数据集 深度学习 人工智能
问题说明:给定任意初始条件,在不对称的速度、加速度,加加速度的限制下,如何规划一条最快回到给定位置和速度的曲线,也就是time optimal时间最短的曲线。 五次多项式曲线会出现overshoot问题,且形状不够灵活,限制了采样空间。 作者巧妙地将三阶time optimal问题划分为最多七个状态,设计七个状态的jerk和time来解决问题,速度快且满足需求,适用于自动驾驶中的横向规划采样轨迹。缺点时移植性差,公式较为固定。
2022-11-15 21:30:40 2.72MB 自动驾驶 采样曲线 不对称约束
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该压缩包内存储的是mems类型激光雷达采集的点云数据,含有多个pcd文件,可以用于点云分析和处理使用。点云数据是在日常户外场景采集,包含常见的人,机动车,非机动车等交通参与者。
2022-11-14 22:05:57 17.23MB 自动驾驶 激光雷达 MEMS 点云
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3D目标检测,车辆检测的立体检测,自动驾驶前沿技术。
2022-11-14 03:09:14 6.64MB 3D目标检测 自动驾驶 车辆检测
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第 1 章 自动驾驶时代势不可挡, 政策法规保障安全发展 1.1 自动驾驶有望提升道路交通安全 1.2 顶层设计推动产业蓬勃发展 1.3 政策法规保障自动驾驶安全发展 第 2 章 自动驾驶汽车的安全技术特点 2.1 自动驾驶主系统安全 2.2 自动驾驶安全冗余系统 2.3 远程云代驾 2.4 自动驾驶汽车测试与验证 第 3 章 自动驾驶与传统驾驶汽车安全对比 3.1 人类驾驶事故场景分析 3.2 人类驾驶事故原因分析 3.3 自动驾驶汽车与人类驾驶汽车安全性对比分析 3.4 自动驾驶汽车事故分析 第 4 章 总结展望
2022-11-12 10:30:10 3.47MB 汽车安全 汽车交通 汽车电子
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自动泊车行业概述 自动泊车定义及分 自动泊车市场发展现状及趋势分析 . 自主代客泊车行业发展现状及趋势分析
2022-11-12 10:30:08 5.62MB 汽车电子 汽车驾驶 自动驾驶 ADAS
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什么是ADAS系统: 高级驾驶辅助系统(Advanced Driver AssistantSystem),简称ADAS,是利用安装于车上的各式各样的传感器, 在第一时间收集车内外的环境数据, 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理, 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险, 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。 ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等,可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量, 通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。 30W ADAS系统设计描述: PMP10652 是一种适用于环视 ADAS 系统的系统优化型(CISPR 25 3 类)30W 设计。 此设计具有各种保护措施,如通过 TVS 的负载突降(ISO 脉冲测试)、反向电压(具有极低 Iq 的创新智能二极管)、具有 OVP 保护的电池断路开关 (PFET),并经过 EMI 优化可满足 CISPR25 3 类(总体)传导 EMI 限制和高达 30MHz 范围的 5 类要求。 输入电压范围介于 4.5V 至 30V(OVP 为 20V),因此可在冷启动情况下工作。 LM74610 用于电池反向保护,利用电荷泵驱动一个 N 通道 FET 以提供电阻路径,从而使旁路电流流动。LM53603Q1 用作前端直流/直流降压转换器,这是一种 2.2MHz 开关同步整流宽输入电压降压转换器,可承受高达 42V 的瞬变。TPS57114Q1 用于向内核供电,这是一种高电流 2.2MHz 开关降压转换器。LM26420 是一种双通道 2.2MHz 开关降压转换器,用于生成其他所需电源。 LM3880 序列发生器用于满足所有加电和断电排序要求。 ADAS系统电路特性: 专为冷启动和启停情况而设计 符合 ISO 脉冲测试标准/CISPR 25 3 类传导发射标准,同时通过 AM 和 FM 无线电波段测试 所有器件开关频率为 2.1MHz(AM 波段回避) 通过智能二极管实现反向保护 具有 OVP 的串联故障保护 FET 通过集成序列发生器实现加电和断电排序 ADAS系统电路框图: 特性:
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