描述 该项目提供了解决车辆路径问题的多种变体的方法，称为富VRP。 它提供了默认的元启发式实现，可以粗略地描述为Multi-objective Parthenogenesis based Evolutionary Algorithm with Ruin and Recreate Mutation Operator 。 设计目标 尽管性能一直是关注的重点，但设计背后的主要思想是可扩展性：该项目旨在支持各种称为Rich VRP的VRP变体。 这可以通过各种扩展点来实现：自定义约束，目标功能，接受标准等。 入门 有关常规安装步骤和基本用法选项，请检查下一节。 有关功能的更详细概述，请参见 。 安装 您可以使用三种不同的方式安装vrp求解器： 从Docker安装 试试你的环境VRP解算器，最快的方式是使用docker图像（不是性能优化）： 从Github Container Registry运行

SDC-车道和车辆检测-跟踪 Python中的OpenCV，用于自动驾驶汽车的车道线和车辆检测/跟踪 阅读我关于这个项目的 Medium。

车辆识别代码matlab 深车重新编号 该存储库包含我们的论文“使用多层特征提取进行有效的深度车辆重新识别”的代码。 先决条件 Python 3.6 火炬0.3 凯拉斯2.2.4 脾气暴躁的1.7.1 西皮0.13.2 scikit图像0.9.3 matplotlib 1.3.1 熊猫0.12.0 枕头2.3.0 Matlab的 我们在VeRi数据集链接上评估模型的性能 联络我 电子邮件： 如有任何疑问，请随时与我联系

演示 开始： PyQt5，3.3以上的cv2，hyperlpr 暂时不提供车型识别与颜色分类的模型 下载 ，并保存到yolo目录下 介绍 模型采用opencv DNN模块读取，所以确认你安装了包含DNN模块版本（3.3以上）的cv2 车辆定位采用darknet yolov3在coco数据集上的预训练模型 车牌识别采用开源的hyperlpr： : 视频播放界面基础： : 去做 连接KNN做颜色识别

颜色分类leetcode 车辆检测项目 概述 车辆检测项目使用机器学习和计算机视觉技术，并结合技术。 我应用了两种不同的检测方法。 本项目的步骤如下： 1) SVM算法 对标记的训练图像集执行定向梯度直方图 (HOG) 特征提取，并训练分类器线性 SVM 分类器。 实施有效的滑动窗口技术并使用训练有素的 SVM 分类器搜索图像中的车辆。 在视频流上运行管道并逐帧创建重复检测的热图，以拒绝异常值并跟踪检测到的车辆。 2）YOLO算法 构建基于 Keras 的神经网络并实现预训练模型来预测图像。 在视频流上运行管道并创建一个控制台来监控车道状态和检测。 用法 Project-SVM.py和helper.py包含 SVM 分类器结构和管道的代码。 dist.p包含一个基于 YUV 颜色特征和 HOG 特征的训练 SVM 分类器，具有 17,000 多张汽车和非汽车图片。 Project-yolo.py和helper_yolo.py包含helper_yolo.py网络和管道的代码。 依赖关系 麻木 简历2 学习 scipy skimage 凯拉斯 1) SVM算法 SVM（支持向量机）是一种强

实战 车辆检测及型号识别 简介 车辆检测及型号识别广泛应用于物业，交通等的管理场景中。通过在停车场出入口，路口，高速卡口等位置采集的图片数据，对车辆的数量型号等进行识别，可以以较高的效率对车型，数量信息等进行采集。通过采集的数据，在不同的场景中可以辅助不同的业务开展。如商场停车位的规划，路况规划，或者公安系统追踪肇事车辆等等。 在第七周的作业中，学员们已经掌握了使用slim框架来对植物进行分类识别。 在第八周的作业中，学员们已经掌握使用slim物体检测框架来进行物体的检测和识别。 本项目中，将会综合第七周作业内容和第八周的作业内容,实现一个车辆检测的工业级系统。 作业内容 学员需要利用tensorflow提供的slim图片分类框架和物体检测框架实现一个可以对任意图片进行车辆检测的系统。 评价标准 成果1, 一整套可以运行的系统 包含代码和详细的文档。文档要求可操作。能够按照文档的描述搭建系

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用于车辆的实时质心侧偏角估计，对车辆行驶稳定性控制有潜在意义

java代码-请定义一个交通工具(Vehicle)的类，其中有: 属性：速度(speed)，体积(size)等等 方 法： 移 动(move()) ， 设置 速 度(setSpeed(int speed)) ， 加速 speedUp(), 减速 speedDown()等等. 最后在测试类 Vehicle 中的 main()中实例化一个交通工具对象，并通过方法给它初始化 speed,size 的值，并且通过打印出来。另外，调用加速，减速的方法对速度进行改变。