本项目基于YOLOv11/10/9/8/7/6/5和CRNN算法，实现了摩托车/电动车车牌识别及头盔佩戴检测功能。通过深度学习技术，项目能够检测二轮车、车牌、头盔及未戴头盔行为，并将车牌号与未戴头盔行为关联输出。项目提供了完整的代码、训练好的权重、数据集及详细文档，支持部署到树莓派、Jetson Nano等设备上。此外，项目还包含环境配置指南、算法流程设计、代码使用说明及训练步骤，适合作为毕设参考或工业应用。项目通过自动化检测未戴头盔行为，提高了交通管理效率和安全性，具有实际应用价值。 在该项目中，研发者们以二轮车为研究对象，重点关注了摩托车和电动车这两种交通工具，目的是实现对这两种交通工具车牌的自动识别和对驾驶员是否佩戴头盔的检测。为了达成这一目标，研发团队采用了一系列先进的深度学习技术，包括YOLO算法系列的多个版本和CRNN算法。 YOLO（You Only Look Once）算法是一种广泛应用于实时目标检测的深度学习算法。该算法的优点是速度快且准确率高，非常适合应用于实时视频处理中。在本项目中，从YOLOv11到YOLOv5（甚至可能包含了YOLOv6到YOLOv8，虽然这些版本可能在开发时还不是广泛认知的公开版本），不同的版本被用于不同的实验和优化过程，以期达到最佳的车牌识别和头盔佩戴检测效果。 CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）是一种结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的神经网络结构，通常用于序列数据的处理，比如图像识别中的文本识别。在这个项目中，CRNN被用于识别车牌上的文字信息。 整个系统在部署阶段支持多种硬件平台，比如树莓派和Jetson Nano，这表明了项目在设计时就考虑到了系统的轻量化和普及性，以便能够在资源受限的环境下运行，这使得该系统不仅可以在学校、研究所等教育科研环境中使用，同时也适合在城市交通监控等工业应用中部署。 为了帮助用户快速上手并成功部署该系统，项目团队不仅提供了完整的代码和训练好的模型权重，还包括了详尽的数据集和配套文档。这些文档详细描述了如何配置开发环境，如何理解算法的设计流程，以及如何使用代码和进行训练等步骤，为用户提供了极大的便利。 值得一提的是，该项目具备的实际应用价值非常突出。通过自动化检测未戴头盔的行为，可以有效地提高交通管理效率和道路安全。这种自动化检测不仅能够减少人工监控的需要，降低人力成本，还能够在事故发生前及时预警，从而在一定程度上预防交通事故的发生。 此外，本项目还可以作为学术研究和学生毕业设计的参考。对于高等院校和研究机构的学生来说，项目中涉及的深度学习技术和算法流程设计能够帮助他们更好地理解这些概念在实际中的应用，同时也为他们提供了一个动手实践的机会。 项目还具有良好的扩展性，未来可以进一步融合更多的功能，比如车辆速度检测、违规行为识别等，以进一步提升系统的综合效能和实用性。 项目的开放性和文档的完整性也对社区贡献良多。开源代码和丰富的资料对社区中的其他开发者来说是宝贵的资源，它不仅能够激发社区内更多的创新和改进，还能够为深度学习和计算机视觉领域的研究和发展提供助力。

CHTC-HT汽车循环工况，即中国重型商用车循环工况，这一概念在汽车领域具有非常重要的意义。汽车循环工况主要指的是在测试过程中，模拟汽车在实际道路行驶中所可能遭遇的各种工况，包括加速、减速、匀速等过程。而CHTC-HT是专为中国重型商用车设计的一种循环工况。 对于中国重型商用车而言，其行驶工况复杂多变，对车辆的动力性、经济性和排放性能的要求极高。CHTC-HT循环工况的设计，就是为更准确地评估和预测车辆在实际使用中的表现，以此来指导车辆的设计、改进和优化。 在进行CHTC-HT循环工况的测试时，会使用到专业的设备，例如底盘测功机，通过模拟不同的工况条件，测量车辆的燃料消耗率、动力性能和排放水平等关键指标。这种测试方法已被广泛应用于汽车行业的研发、生产、销售等各个环节，不仅有助于提高车辆的性能，也有利于推动汽车行业的绿色可持续发展。 CHTC-HT循环工况依据实际的路网特性、交通流量分布、车辆使用习惯等大量实际数据进行优化设计，确保模拟出来的工况能够真实反映中国重型商用车在实际使用中的行驶状况。这样的循环工况不仅考虑了车辆的动态响应特性，而且兼顾了中国复杂的道路条件和行驶环境，因而能够更准确地评估车辆在特定使用条件下的性能。 此外，CHTC-HT循环工况的提出和应用，对于推动中国重型商用车技术进步、促进节能减排和改善环境质量等方面具有积极的促进作用。它可以帮助汽车制造商和相关研发机构更准确地把握产品性能，满足日益严格的环保法规要求，同时也能帮助消费者选择更环保、更经济的商用车。 CHTC-HT循环工况的实施，对整个重型商用车产业都有深远影响。一方面，它提升了产业的技术门槛，促使企业加大研发投入，推动产品升级；另一方面，它也对行业的标准化和规范化起到了推动作用，有助于形成公平竞争的市场环境。 CHTC-HT汽车循环工况作为针对中国重型商用车的特定测试方法，已经成为行业内部公认的性能评估工具，对中国乃至全球商用车行业的发展起到了不可忽视的作用。

效果描述： 懒人之家原创飞入购物车特效 原理是：点击按钮，找到当前父辈内的第一个子图片，复制，并推入body中 然后获取购物车右侧按钮的位置，利用jQuery的animate动画属性，将复制出来的图片直接飞到购物车那里，最后来个回调函数，移除即可 使用方法： 1、将head中的css样式复制到你的页面中 2、将body中的代码部分拷贝过去即可 (注意保持图片路径的正确即可)

STM32端无人船/无人车程序是基于STMicroelectronics的STM32微控制器系列的嵌入式系统软件，主要用于实现无人水面或地面车辆的自主控制。STM32是一款广泛应用的32位微控制器，以其高性能、低功耗和丰富的外设接口而著名。这个项目不仅能够与树莓派（Raspberry Pi）这样的上位机配合工作，还可以独立运行，展示了STM32在智能硬件领域的强大功能。 项目的核心部分是STM32F103型号的微控制器，它采用了ARM Cortex-M3内核，具有高运算能力和实时响应特性，非常适合用于无人系统的控制任务。STM32F103集成了多个定时器、串行通信接口（如USART、SPI和I2C）、ADC和GPIO等，为无人船/无人车的传感器数据采集、电机控制、无线通信等功能提供了硬件基础。 配合树莓派作为上位机，可以实现更高级别的决策和规划功能。树莓派是一种开源硬件平台，搭载了Linux操作系统，具有强大的计算能力，能够处理复杂的算法和数据处理任务。通过串行通信接口（如UART），树莓派可以发送指令给STM32，同时接收STM32上传的传感器数据，实现远程控制和状态监控。 无人船/无人车程序的设计通常包括以下几个关键模块： 1. **传感器数据采集**：使用各种传感器（如陀螺仪、加速度计、磁力计、GPS、超声波传感器等）获取车辆状态和环境信息。 2. **控制算法**：根据传感器数据，通过PID控制或其他控制理论实现姿态控制、路径规划和避障功能。 3. **电机驱动**：通过PWM信号控制无刷电机或伺服电机，实现车辆的前进、后退、转向等动作。 4. **无线通信**：利用蓝牙、Wi-Fi或4G模块进行远程控制和数据传输，实现无线遥控或自主导航。 5. **电源管理**：有效管理和优化电池使用，确保系统长时间稳定运行。 英伟达Jetson Nano也是可能的上位机选项，它是一款小巧但性能强大的AI开发板，适合于需要机器学习和计算机视觉应用的场合。与STM32结合，可以实现更智能的行为，例如目标识别、环境感知和自主决策。 在USV-STM32F103-part-master文件夹中，我们可以期待找到以下内容： 1. **源代码**：包括STM32的HAL库驱动代码、控制算法实现、通信协议栈等。 2. **配置文件**：如头文件、配置文件，用于设置微控制器的工作模式和外设参数。 3. **编译脚本**：用于构建和烧录程序到STM32芯片的工具链设置。 4. **文档**：可能包含项目介绍、使用指南和API参考，帮助用户理解和使用代码。 5. **固件**：编译后的二进制文件，可直接烧录到STM32微控制器。 这个项目提供了一个集成的解决方案，使得开发者可以快速搭建一个具备自主控制能力的无人船或无人车平台，通过不断优化和扩展，可以应用于科研、教育、环保监测、搜救等多种场景。

凯立德车机导航地图精简工具是一款专为凯立德车载导航系统设计的应用程序，旨在帮助用户优化和调整地图数据，以适应不同的需求和存储空间。在车载导航系统中，地图数据通常占据大量存储空间，对于一些老旧车机或者存储空间有限的设备，精简地图变得尤为重要。 凯立德是中国知名的导航软件开发商，其车机导航系统以其准确性和易用性受到广大用户的欢迎。然而，随着地图更新，地图文件的体积不断增大，可能会影响车机的运行速度和用户体验。这时，"凯立德车机导航地图精简工具"就派上了用场。 这个工具通常包含两个主要的执行文件：`kld_idx.exe` 和 `ReduceKLD.exe`。`kld_idx.exe` 可能是用来处理地图索引的程序，它负责读取和管理凯立德导航地图的索引文件，确保地图数据的快速查找和加载。而 `ReduceKLD.exe` 很可能是地图数据精简的核心部分，它通过分析地图数据，去除不必要的细节，如低分辨率的图像、非常用道路信息等，从而减小地图文件的大小。 使用凯立德车机导航地图精简工具需要注意以下几点： 1. **备份数据**：在进行任何地图修改前，务必备份原有的地图文件和系统数据，以防万一操作不当导致导航无法正常使用。 2. **了解操作**：虽然工具的使用方法没有详细说明，但用户需要有一定的电脑操作基础，理解如何运行exe文件，并按照工具的提示进行操作。 3. **适配车型**：确保所使用的精简工具与你的车机型号和凯立德版本兼容，不兼容可能导致导航功能失效。 4. **地图更新**：精简后的地图可能无法进行常规的在线更新，因此在精简地图后，应定期检查是否有适合精简地图的更新包。 5. **法律合规**：使用此类工具时，需遵守相关法律法规，确保地图的合法使用，不得用于非法或商业目的。 6. **性能影响**：虽然精简地图可以节省空间，但可能会降低导航的详细程度和实时性。在精简时需权衡存储空间和导航性能之间的平衡。 凯立德车机导航地图精简工具是针对车载导航系统的一项实用优化手段，可以帮助用户根据自身需求定制地图数据，以达到最佳的导航体验和存储效率。但在使用过程中，用户需谨慎操作，以免对车机系统造成影响。

　特斯拉于北京时间10日上午在美国加州的霍桑召开发布会，发布新车ModelS P85D。特斯拉CEO马斯克介绍，ModelS P85D可自动驾驶，该车装配了自动驾驶系统，配备雷达和照相机、系统自动识别路标和行人、高速公路自动驾驶以及堵车自动跟随等功能。 【知识点详解】 1. 无人驾驶技术：特斯拉发布的Model S P85D展示了无人驾驶技术的前沿应用，该技术包括自动驾驶系统，配备了雷达和照相机，能够自动识别路标、行人，并具备高速公路自动驾驶和堵车自动跟随功能。这标志着汽车行业的技术创新正朝着更高级别的自动化驾驶方向发展。 2. 车联网概念：车联网是物联网的一个具体应用，通过各种信息传感设备，如RFID、GPS、移动通信和无线网络等，实现人、车、路、环境之间的智能协同。它能够提供车辆定位、行驶数据监测、交通信息推送等一系列服务，有望在未来改变人们的出行方式。 3. 行业影响：科技巨头特斯拉的无人驾驶汽车发布，揭示了汽车行业在全球创新中的关键地位。车联网的发展将带来投资机会，不仅硬件提供商，包括内容和服务提供商在内的整个产业链都将受益。汽车企业将面临生产、销售、售后模式的变革，传统商业模式将被电子商务所替代。 4. 智能汽车服务：车联网的发展推动了汽车服务的智能化，如OnStar的实时交通咨询、丰田G-Book的导航和救援服务。未来，车辆可能会提供更多的增值服务，如车内办公、家庭远程控制等。 5. 市场前景：车联网市场潜力巨大，已被列为国家重大专项，预计未来十年内投资规模将达到千亿级别。2013年中国车联网市场规模约100亿元，预计2018年将进一步扩大到390亿欧元，带动相关产业规模可能达到万亿级别。 6. 商业模式创新：车联网的普及将模糊线上线下的界限，形成汽车O2O商业模式，带动汽车维修、监控、诊断等服务的发展。同时，车联网也将催生新的商业模式，如基于位置服务的生活指南，将车载设备转化为流量入口，构建商业平台。 7. 技术需求：智能汽车的基础是导航服务，需要完整的导航信息库和一系列先进的科技系统，如GPS、防撞、报警、自驾等。这表明，车联网的应用不仅限于汽车，还能够拓展到日常生活服务领域。 无人驾驶技术和车联网的发展正在深刻改变汽车行业，推动技术创新、商业模式创新，以及汽车服务的智能化。同时，它们也为相关产业提供了巨大的市场机遇和发展空间。随着科技的持续进步，未来汽车将更加智能，人们的生活将更加便捷。

内容概要：本文由一位拥有五年整车性能仿真经验的工程师撰写，详细介绍了如何利用Cruise和Matlab进行联合仿真。文章涵盖了模型搭建的具体步骤、常见问题及其解决方案，如仿真步长不一致、参数调整、模型验证以及如何避免过度复杂的模型。此外，作者还分享了一些实用的代码片段，帮助新手更好地理解和应用这些工具。文中强调了与客户沟通的关键指标的重要性，并提供了具体的案例说明。 适合人群：汽车工程领域的研发人员和技术爱好者，特别是那些希望深入了解并掌握Cruise和Matlab联合仿真的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要进行整车性能仿真的企业和个人，旨在提高仿真精度和效率，减少错误发生率，确保最终结果能够满足客户的实际需求。 阅读建议：读者可以通过本文快速上手Cruise和Matlab的联合仿真操作，同时学习到一些宝贵的实践经验，从而提升自己的专业技能。

混合动力汽车AVL Cruise仿真：动力性与经济性联合探究及本田i-MMD混动整车模型的还原与再开发,混合动力汽车AVL Cruise动力性和经济性仿真，Cruise与Matlab simulink dll方式联合仿真（新能源混动汽车） 本田i-MMD混动整车模型（还原本田i-MMD量产车混动整车策略模型） 基于Matlab Simulink开发VCU控制策略模型，生成DLL文件与Cruise整车模型联合仿真（DLL为win64位，可直接运行出结果） 有控制策略详细的文档说明用点心就能看懂 可实现多种工作模式，可借鉴来开发各种新能源汽车能量管理策略 ,混合动力汽车; AVL Cruise; 动力性仿真; 经济性仿真; Cruise与Matlab simulink联合仿真; 本田i-MMD混动; VCU控制策略模型; DLL文件联合仿真; 工作模式; 新能源汽车能量管理策略,"基于Matlab的混合动力汽车仿真研究：i-MMD整车模型与VCU控制策略联合仿真"

内容概要：本文详细探讨了平行泊车和垂直泊车的路径跟踪问题，重点介绍了纯跟踪算法和模型预测算法的应用。文中不仅提供了MATLAB代码实现，还包括Simulink与CarSim的联合仿真，用于验证算法的有效性。具体来说，纯跟踪算法基于几何原理，通过分析车辆当前位置和目标路径的离散点信息，计算出下一步的行驶方向和位置；而模型预测算法（MPC）则通过构建车辆动力学模型，预测未来的车辆行为，优化行驶路径。此外，文章还涉及了泊车环境的设置，如停车场、障碍物等，以模拟不同的泊车场景。 适用人群：汽车工程专业学生、自动驾驶研究人员、车辆控制系统开发者。 使用场景及目标：适用于研究和开发自动泊车系统的技术人员，旨在提高泊车路径跟踪的精度和效率，推动自动驾驶技术的发展。 其他说明：本文提供的MATLAB代码和仿真工具可以帮助读者更好地理解和实践泊车路径跟踪算法。

CarSim与TruckSim在自动泊车中的场景建模：探究30度斜停车位设计与实现,CarSim与TruckSim联合建模：自动泊车场景中的斜停车位建模，解析与实践应用,carsim trucksim 自动泊车场景建模 30度斜停车位场景 ,核心关键词：carsim; trucksim; 自动泊车场景建模; 30度斜停车位场景。,自动泊车场景建模：基于CarSim与TruckSim的30度斜停车位场景研究 在现代智能交通系统中，自动泊车技术作为自动驾驶技术的一个重要分支，受到了广泛关注和研究。特别是在交通拥堵日益严重的现代社会，自动泊车技术的发展不仅能够提高车辆的停车效率，还能缓解因停车位紧张而引起的交通压力。本文将探讨基于CarSim与TruckSim两种模拟软件在自动泊车场景中设计和实现30度斜停车位模型的过程和应用。 CarSim与TruckSim是两款广泛应用于汽车和重型车辆动力学模拟的专业软件。它们能够提供精确的车辆模型、环境模型以及驾驶员模型，使得开发者能够模拟和验证各种复杂的驾驶情况。在自动泊车的场景建模中，这些模拟软件可以帮助工程师快速设计出满足实际需求的虚拟环境，测试自动泊车系统在不同条件下的性能表现。 30度斜停车位是城市停车场中常见的一种车位类型，由于其占用空间小、利用率高，成为了设计自动泊车系统时需要考虑的场景之一。然而，由于斜停车位的角度和空间限制，对于自动泊车系统的算法和控制策略提出了更高的要求。因此，如何在CarSim与TruckSim中准确模拟30度斜停车位场景，成为了实现自动泊车的关键问题之一。 在具体的操作中，首先要对30度斜停车位的环境参数进行准确建模，包括车位的尺寸、位置以及与其他车位的距离等。接着，需要根据目标车型的特性，设定车辆的物理属性和动力学模型，如车长、车宽、转向系统以及制动系统等。然后，可以在CarSim与TruckSim中导入这些模型，并利用软件提供的仿真工具，对自动泊车系统进行测试和优化。 仿真测试可以包括不同的泊车策略，如基于图像识别的车位搜索、基于超声波传感器的泊车辅助、以及基于机器学习的泊车路径规划等。通过模拟不同天气条件和交通场景，评估自动泊车系统在各种情况下的可靠性和稳定性。此外，软件还能够记录和分析车辆在泊车过程中的动态数据，如车辆运动轨迹、所需时间、以及可能发生的碰撞等，为系统的进一步改进提供数据支持。 实际应用中，自动泊车系统的设计和实现不仅需要考虑技术的可行性，还要充分考虑用户的需求和使用习惯。例如，为了确保用户的安全和方便，系统应该能够在有限的空间内实现快速、准确的泊车，并且在泊车过程中能够给出清晰的指示信息。 自动泊车场景建模是自动驾驶技术中的一项重要工作，30度斜停车位的模拟更是其中的关键环节。通过CarSim与TruckSim等专业模拟软件，研究人员能够高效地进行场景建模和系统测试，推动自动泊车技术的发展和应用。随着技术的不断进步和用户需求的变化，自动泊车场景建模将更加精细化、多样化，为智能驾驶技术的发展带来新的可能性。