Vspy3操作手册

运动想象分类matlab代码交通车辆识别系统 夏季项目，使用MATLAB中的神经网络工具箱来区分收费车辆和免税旅行者。 文档尚未完成！>>代码重组待定>>关于Gpu的硬件限制（更好的Nvidia计算能力> = 3.5要求）>>使用背景减法的幼稚分割方法不适用于遮挡和重叠对象数量更多的复杂图像> > 由于必须上传经过训练的网络和数据集>>数据集>>数据集并且无法使用ImageCNN进行训练，因此该代码无法正常工作。m>> videotrafficgmm是分类的主要模块，其余都是支持组件>>适当测试视频，测试数据，训练有素的网络以及其他各种输入和输出的路径变量将必须根据您的系统进行重新校准。 由于数据上传限制（无法上传大型数据集和训练有素的网络）的限制，该存储库未考虑指定目的的实现。尽管对于感兴趣的用户了解在我的项目中使用的方法可能会有所帮助，用于某些常见的计算机视觉问题 摘要：->名为“项目”的目的是研究CNN不同组件的各种特性。 该项目的目的是从交通视频源中检测正在行驶的车辆并识别车辆的类别。为简单起见，将车辆分为收费和免收费两类。 付费车辆包括所有具有四个或更多车轮的机动车，这些机动

Distributed Consensus in Multi-vehicle Cooperative

车辆图像识别 概括 该项目的目标是根据斯坦福大学AI网站（ ）上预先配置的数据集，按品牌，型号和年份对汽车进行分类。 数据预先设置了所有图像的标签和边框。 将图像调整为边界框尺寸，并保存为原始图像。 通过使用TensorFlow的图像数据生成器将图像转换为像素数据矩阵，使用了卷积神经网络将看不见的验证图像分类为不同的汽车品牌。 从网站上找到的所有数据的总和来看，总共有16,185张图像，分为90/10的训练/测试比率。 像EfficientNet系列和InceptionV3这样的预先训练的模型，以前在'Imagenet'数据集上进行了训练，用于获得〜85％的最终精度。 结果 使用EfficientNetB1的模型格式，其中一部分图层保持在ImageNet数据集上学习的预训练权重，基于CNN模型看不到的图像，预测特定汽车的年份，品牌和模型的准确性达到〜85％。 。 以下是结果和模型的摘要：

关于车辆与桥梁的振动问题，主要是车辆动力系统与桥梁动力系统之间的耦合振动问题。车辆以一定的速度在桥上运行，会使桥体产生振动，同时车辆的振动也会使桥体产生振动。桥也会影响车辆的振动。这种相互影响、相互作用的问题，就是车辆与桥梁之间的耦合振动问题。我们用MATLAB写出根据Newmark-beta方法的代码来处理耦合方程。

在本文中，我们专注于带有车辆障碍物的车对车（V2V）通信的路径损耗特性的分析和建模。 在V2V通信的典型城市场景中，在5.9 GHz频率下执行了一系列信道测量。 在这些度量中，我们将测试案例分为三种类型：非阻塞，小车辆阻塞和大型车辆阻塞。 然后，提取，比较和分析这三种情况的路径损耗和阴影衰落分量。 基于这些测量，我们显示了不同类型的车辆障碍物对路径损耗和阴影衰减特性的影响。 发现小车辆阻塞不会显着影响路径损耗的平均值，并且会导致3 dB的额外阴影衰减。 较大的车辆障碍物会带来10 dB的额外路径损耗。 最后，提出了一种路径损耗模型，该模型包括车辆阻塞对路径损耗的影响，并采用经典的对数距离路径损耗公式。 本文的结果可用于V2V通信的性能分析和系统设计。

可以配合Vehicle_Key_Point_Orientation_Estimation论文进行学习，这个模型是我根据公开的源代码部分进行绘制，不过只有关键点识别和方向识别部分

输入是转向角（度） 输出是侧滑角 (beta) 和偏航率 (r) 参数有车辆质量、前后轮侧偏刚度、重心位置等

8对读者很有帮助

本模型是自己搭建的14自由度simulink车辆动力学模型，仅供参考