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

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

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

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

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

YOLO车辆检测car、bus、truck检测结果

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

颜色分类leetcode 使用 YOLOv3 对象检测器的汽车颜色分类示例 介绍 使用 . 它由用于查找汽车的目标检测器和用于识别检测到的汽车颜色的分类器组成。 对象检测器是 YOLOv3（OpenCV DNN 后端）的实现。 它不使用 GPU，在 Intel Core i5-7600 CPU 上处理一帧需要 1 秒。 YOLOv3 权重是从 . 分类器基于 Mobilenet v2（TensorFlow 后端）。 在 Intel Core i5-7600 CPU 上进行单一分类需要 35 毫秒。 它可以通过在 GPU 上运行和使用批处理来进一步加速。 这个分类器还不够准确，用作概念验证演示。 图像中的物体检测和分类 此示例将图像作为输入，使用 YOLOv3 对象检测器检测汽车，裁剪汽车图像，在保持纵横比的情况下使它们成为正方形，将它们调整为分类器的输入大小，并识别每辆车的颜色。 结果显示在显示屏上并保存为 output.jpg 图像文件。 用法 使用 --help 查看 car_color_classifier_yolo3.py 的用法： $ python car_color_cla

车辆car目标检测 yolov5 车辆检测数据集， 类别名：car； VOCtrainva2012数据集 提取得到，标签类别：txt和 xml两种

92全系可用 U盘 需要清空别的文件 直接升级 车机软件会保留