SAE J2894_2：2015 Power Quality Test Procedures for Plug-In Electric Vehicle Chargers - 完整英文电子版（36页）.pdf

ISO 15118-5：2018 Road vehicles - Vehicle to grid communication i

自主车辆的基于预测的GNSS欺骗攻击检测 python中基于预测的自动驾驶汽车GNSS欺骗攻击检测的实验实现更多信息，请参见

整个项目源码： 整个项目数据集：、 引言 本次分享主要介绍，如何对道路上的汽车进行识别与跟踪。这里我们实现一个简单的demo。后续我们还会对前面的代码及功能进行重构，从而进一步丰富我们的功能。 项目软件框架 下图是车辆检测的实现流程图： 具体内容如下： 在有标签的训练数据集上进行Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取 Normalize 这些特征，并随机化数据集 训练线性SVM分类器 实现一个滑动窗口技术，并使用训练好的分类器在图片中寻找车辆 实现一个流处理机制，并通过一帧一帧地创建循环检测的热图来去除异常值及跟踪车辆 为检测到的车辆估计一个边界框 Features 本项目，我们使用一些有标签的训练数据：汽车图片、无汽车图片，训练数据在all文件夹中可以找到 有汽车地图片标签为1，无汽车的图片标签为0 我们先读取数据，看下数据的分布 # impor

车辆和车道线检测与跟踪 固态硬盘 Yolo3 神经网络 概述 将车道发现和车辆检测项目结合在一起。 添加汽车类别以跟踪检测到的车辆的位置（边界框）和历史记录。 沿摄像机方向覆盖车道的鸟瞰图的透视变换用于测量摄像机的x和y位移。 给出了使用SSD，Yolo3和Mask R-CNN模型的结果。 以米为单位的相对距离（dx，dy）显示在检测到的汽车的边界框上方。 边界框下方显示了以公里/小时为单位的相对速度（vx，vy）。 视频的左上方还提供了缩略图以及检测到的车辆的距离/速度。 车辆按照边框的大小按降序排序。 数据集 项目数据集由Udacity提供。 它分为和。 该数据集是KITTI视觉基准套件和GTI车辆图像数据库的组合。 GTI车辆图像分为远，左，右，中间关闭。 这些是汽车和非汽车的示例： 奇蒂 GTI远 GTI关闭 GTI左 GTI权利 非汽车1 非汽车2 非汽车3

ISO15118-3-2015 电动汽车充电通信

ISO15118 协议相关资料Road vehicles — Vehicle to grid communication interface 帮助了解15118协议，有需要的可以参考下 1-2013\2-2014\5-2018

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