汽车游戏
使用 pygame 在 python 中的简单汽车游戏。 游戏包括一辆通过键盘输入驾驶的汽车，道路上有交通。 与超过 3 辆汽车相撞导致游戏结束。
2022-05-31 17:49:37
2KB
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一个gltf 的车的模型，可以在cesium和threejs里面加载，练手用的。
一个gltf模型，可以在cesium和threejs里面加载，练手用的。
2022-05-24 12:06:19
45.93MB
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1、YOLOv3训练好的汽车检测模型，包含YOLOv3和YOLOv3_tiny两种训练好的汽车识别权重，从自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集训练得到。
2、自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85208797
3、并包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用
4、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
5、采用pytrch框架，python代码
2022-05-22 21:06:48
960.6MB
1、yolov5训练好的汽车检测模型，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的汽车识别权重，从自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集训练得到，有pyqt界面
2、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项
3、自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85208797
4、并包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用
5、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
6、采用pytrch框架，python代码
2022-05-22 21:06:43
928.19MB
项目：建立交通标志识别程序
该项目
该项目的目标/步骤如下：
加载数据集
探索，总结和可视化数据集
设计，训练和测试模型架构
使用模型对新图像进行预测
分析新图像的softmax概率
用书面报告总结结果
依存关系
该项目要求：
tensorflow-gpu == 1.7.0
scipy == 1.0.0
matplotlib == 2.0.0
numpy == 1.14.2
opencv-contrib-python == 3.4.0.12
sklearn == 0.18.2
数据集探索
数据集摘要
。
加载数据集和基本摘要
加载数据集后，我得到以下摘要信息：
训练例数：34799
测试例数：12630
验证示例数：4410
图像形状为：（32 32，3）
类数标签：43
探索性可视化
该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像
分配
现在，我们将探索分
2022-05-12 15:24:32
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python-udsoncan
该项目是用 Python 3 编写的 ISO-14229 定义的统一诊断服务 (UDS) 协议的实现。该代码根据 MIT 许可在 GitHub (pylessard/python-udsoncan) 上发布。
文档
该文档可在此处获得： :
要求
Python 3+
安装
使用点子：
pip install udsoncan
例子
import SomeLib . SomeCar . SomeModel as MyCar
import udsoncan
from udsoncan . connections import IsoTPSocketConnection
from udsoncan . client import Client
from udsoncan . exceptions import *
from udsoncan . ser
2022-04-27 16:45:48
160KB
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pid控制器设计代码matlab
MATLAB中的无人驾驶汽车仿真
该存储库包含MATLAB中的一系列自动驾驶汽车仿真。
在无人驾驶汽车的环境中，仿真主要集中在控制，传感器融合，状态估计和定位上。
1.在MATLAB
/
SIMULINK中对自动驾驶汽车的车道保持辅助系统进行仿真
该项目使用计算机视觉和控制原理来模拟simulink中自动驾驶汽车的车道保持辅助系统。
simulink中的计算机视觉工具箱用于检测车道线，并使用PID控制器在车道线之间驾驶车辆。
首先，将相机捕获的图像序列转换为HSV色彩空间。
将阈值应用于HSV颜色空间中的S通道以隔离车道线。
使用投影变换对二进制图像进行变换以获得场景的鸟瞰图。
最后，使用Simulink用户定义功能中的2D点云分析仪处理鸟瞰图，以检测左右车道。
2.用于跟踪的PID控制器设计
3.混合自动机设计
实现了汽车的动态性，PID控制器将汽车驶向指定的目标，同时避开了地图上的障碍物。
汽车和控制器的动力学都使用MATLAB中的面向对象程序植入到Car.m文件中。
主要功能运行汽车模型并绘制结果以生成用于此仿真的GIF文件。
注意：在每个文件夹
2022-04-26 10:51:51
57.69MB
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matlab/simulink 搭建的四轮转向模型，可以正常运行，适合对四轮转向研究的初学者
2022-04-23 22:03:35
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YOLO车辆检测car、bus、truck检测结果
2022-04-13 12:05:42
638.48MB
YOLO车辆检测三类别数据集，车辆数据集，用于车辆检测， 标签类型为VOC格式和YOLO格式两种，类别名为car、bus、truck三类，每张图包含多个类别，图片中目标清晰，数量为1793张
2022-04-13 09:13:53
607.69MB