自动驾驶是指车辆通过传感器感知周围环境,在没有人为干预的情况下,实时 改变驾驶行为,完成驾驶任务。自动驾驶可以减少交通事故的发生,提高道路交通 资源的使用率,节约居民的出行成本,因此对自动驾驶技术的研究具有重要意义。 基于计算机视觉的自动驾驶技术使用视觉传感器的观测图像作为输入,驾驶 动作作为输出。现有方法主要分为间接感知型( Mediated Perception )方法、直接 感知型( Direct Perception )方法和端到端控制( End-to-End Control )方法。其中, 间接感知型方法将自动驾驶任务分为目标检测、目标跟踪、场景语义分割、相机模 型和标定、三维重建等
2022-03-01 19:59:20 15.37MB 自动驾驶 深度学习
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利用计算机图形学的相关知识,对零件的疲劳损伤进行优化。
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Fabric-defect-detection Fabric defect detection based on computer vision 整体分为五个模块:1)读取图像模块;2)缺陷检测模块;3)缺陷定位模块;4)保存模块;5)退出模块 布匹缺陷检测系统框架图 布匹缺陷检测系统界面图 加载图片界面图 缺陷检测界面图 缺陷区域定位界面图 保存系统界面图 退出系统界面图
2022-01-17 21:29:17 754KB MATLAB
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使用计算机视觉的交通信号违章检测系统 介绍 这是一种用于从头开始开发系统的软件。 理解这一点将有助于系统开发和系统的基本结构,以及计算机视觉,带有python库Tkinter的GUI和基本的opencv。 如果没有时间,请去。 表中的内容 动机 该项目是为第三学期第二学期系统开发(CSE-3200)课程而设计的。 介绍 城市中越来越多的汽车会导致大量的交通,这意味着在孟加拉国乃至世界范围内,如今违反交通法规的行为变得越来越严重。 这造成财产的严重破坏和更多的事故,可能危及人民的生命。 为了解决警报问题并防止此类不可思议的后果,需要使用交通违规检测系统。 系统会始终为此执行适当的交通法规,并逮捕不遵守法规的人员。 由于当局一直在跟踪道路,因此必须实时实现交通违章检测系统。 因此,交通执法人员不仅可以轻松准确地实施安全道路,而且还可以有效地进行道路建设。 交通检测系统能够比人类更快地检测到违
2022-01-16 20:23:56 112.8MB 系统开源
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