开放式车辆ID 介绍 这是车辆Re-ID的存储库。 更新 此仓库不断更新。 2020-4-22：追加支持以节省GPU内存。 安装 要求 Linux CUDA 8.0或更高 Python3 火炬手1.1+ 安装open-VehicleReID 克隆open-VehicleReID存储库。 git clone https://github.com/BravoLu/open-VehicleReID.git 安装依赖项。 cd open-VehicleReID pip -r install requirements.txt 开始使用 下载数据集（ \ \ ）。 火车 python main.py -c < path> \\ -d < path> \\

SAE J670e-1976 Vehicle Dynamics Terminology.pdf 知识点一：SAE技术标准委员会规则 * 《SAE Technical Standards Board Rules》规定：本报告由SAE发布，以推进技术和工程科学的发展。报告的使用完全是自愿的，其适用性和适合性由用户负责。 * SAE每五年审查技术报告一次，可以重新确认、修改或取消。 知识点二：文档订单和评论 * 若要订购文档，请拨打电话（724）776-4970或传真（724）776-0790。 * SAE欢迎书面评论和建议。 * SAE网站：http://www.sae.org 知识点三：版权和所有权 * 版权所有1976年Society of Automotive Engineers, Inc. *reserved.Printed in U.S.A. 知识点四：表面车辆动力学术语 * 本文档是《Vehicle Dynamics Terminology-SAE J670》的修订版。 * 修订的目的为了涵盖与方向控制相关的术语。 * 本文档的作用是促进可理解和精确的交流。 知识点五：文档结构和格式 * 本文档的结构按照《SAE Technical Standards Board format》进行了修改。 * 所有文档都需要有Scope（范围）作为第1节，References（引用）作为第2节，其他节号也相应地进行了修改。 知识点六：术语定义和索引 * 本文档包含了一个alphabetical index，以方便用户查找定义。 * 《Vehicle Dynamics Terminology》将继续更新以满足当前的使用和需求。 知识点七：委员会和反馈 * 《Vehicle Dynamics Committee》负责维护和更新本文档。 * 委员会欢迎用户的反馈和建议，以便在未来的修订中进行考虑。

车辆制造模型数据 2001 年至 2015 年间制造的几乎所有机动车辆的年份、制造商和型号数据，采用 sql、json 和 csv 格式。 特征 自 2001 年以来的准确机动车辆品牌和型号数据。该数据集包括汽车、摩托车、卡车和 UTV 制造商及其相应型号。 数据与数据库无关，并且用户友好，因为同一组数据被移植到 mysql、json 和 csv 格式。 Json 和 csv 数据集被扁平化，而 mysql 数据集被规范化为 3 个表。 目前有 19,722 个模型，并且还在增加。 要求 没有任何 安装 $ git clone https://github.com/arthurkao/vehicle-make-model-data.git $ cd ./vehicle-make-model-data 设置 MySQL 根据您的喜好将myDBName替换为 db 名称。 将使用适当的外

ASAM SOVD即面向服务的车辆诊断API规范，是汽车诊断领域中的一个标准化接口规范。该规范的主要目的是提供一套标准的方法和协议，使得车辆诊断工具与车载诊断系统（OBD-II）之间能够进行有效、标准化的通信。通过这种标准化接口，开发者可以更加方便地开发车辆诊断相关的应用程序，如故障码读取、数据记录、电子控制单元（ECU）编程等。 ASAM SOVD规范的发布日期为2022年6月30日，版本号为1.0.0。该规范由ASAM（国际汽车测量与测试标准化组织）制定，旨在为服务导向的车辆诊断提供支持，帮助相关企业、开发者、技术人员在不同的车辆系统和诊断工具之间实现互操作性。这种互操作性是现代汽车工业中一个非常重要的概念，因为它确保了不同制造商的产品可以无缝协作，为最终用户带来更好的服务体验。 规范中详细定义了车辆诊断的各个方面的接口和服务，包括但不限于诊断通信协议、数据交换格式、诊断服务的类型和内容、以及安全性要求。对于车辆制造商而言，这些标准为他们提供了一个共同遵循的框架，使得诊断服务能够更加高效地集成和扩展。对于维修技师和开发人员，它提供了一个学习和实施的基准，从而减少了对特定车辆平台和诊断工具的依赖。 此外，ASAM SOVD规范还包含了一系列的诊断功能，比如读取和清除故障码、读取车辆数据、控制车辆系统等。这些功能通过标准化的API进行封装，使得第三方开发者能够快速地集成这些功能到他们的应用程序中，从而实现车辆数据的可视化、分析和进一步的业务应用开发。 值得注意的是，ASAM SOVD规范的制定不仅仅是技术层面的进步，它还体现了汽车行业的开放性和创新精神。随着汽车电子化的不断深入和智能化技术的发展，车辆变成了一个集成了众多高科技系统的复杂设备。为了使这些系统能够有效地协同工作，并且能够被专业的技术人员和普通消费者所理解和使用，需要有一个统一的技术标准。ASAM SOVD就是在这个背景下诞生的。 由于ASAM SOVD规范是一个公开的技术标准，它的推广和应用将有助于推动整个汽车行业的发展，特别是在车辆诊断、远程信息处理、车辆维护和服务等领域。通过降低技术壁垒和促进不同制造商和供应商之间的合作，ASAM SOVD有望提升整个汽车产业的效率和创新能力。 ASAM SOVD规范的出现，不仅为车辆诊断技术的开发和应用提供了一条清晰的路径，也为整个汽车产业的未来发展奠定了坚实的基础。对于行业内的企业、技术人员、以及最终用户，这都是一个积极的信号，预示着更加高效、便捷和创新的汽车服务时代的到来。

FairMOTVehicle A fork of FairMOT used to do vehicle MOT(multi-object tracking). You can refer to origin fork 车辆跟踪，效果如下，此测试未经过训练(Results of vehicle mot is as follows, the video seq has not been trained)： 使用UA-DETRAC公开数据集训练FairMOT(Using UA-DETRAC as training dataset for vehicle tracking) UA_DETRAC是一个公开的车辆跟踪数据集, 共8万多张训练数据集，每一张图的每一辆车都经过了精心的标注。 训练方法(具体调用时，根据服务器目录, 修改自定义路径) (1). 使用gen_labels_detrac.py脚本

利用matlab生成dsp运行代码使用Stanley控制器进行车辆路径跟踪 提交的内容包含一个模型，该模型显示了Stanley控制器在美国高速公路场景中行驶的车辆上的实现方式。 以下步骤描述了工作流程： 生成航点 平滑车辆参考位置和方向 生成速度曲线 实施斯坦利控制器 在2D，Bird's-Eye Scope和3D仿真环境中可视化车辆的最终路径。 用户可以参考此模型来执行给定路点的路径跟踪应用程序。 可以在比较获得的轨迹和参考轨迹的2D图中可视化结果。 模型 stanleyHighway.slx 该模型实现了一个Stanley控制器来驱动车辆通过US Highway场景。 支持的文件和文件夹（在运行模型之前，请确保所有这些文件都在当前文件夹中） 图片 该文件夹包含用于掩盖模型中某些块的图像 setUpModel.m 该文件初始化运行模型所需的参数 USHighway.mat 该文件包含美国高速公路场景的数据 velocityProfile.mlx 实时脚本基于梯形轮廓生成速度轮廓 产品要求 这些模型是在MATLAB R2020b版本中开发的，并使用以下MathWorks产品： 自动驾驶

NWH Vehicle Physics 2 unity 车辆动力系统

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SAE J2894_2：2015 Power Quality Test Procedures for Plug-In Electric Vehicle Chargers - 完整英文电子版（36页）.pdf