学习目标： 1.在汽车检测数据集上应用目标检测 2.处理边界框运行以下单元下载有有助于实现车辆检测的包和依赖项。import argparse
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import imshow
import scipy.io
import scipy.misc
import numpy as
行为规划的内容包括车辆如何生成安全的、可行驶的轨迹以到达目的地：我们会使
原创
2022-09-14 18:15:15
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预迹的几率大小；预测技术常用有两种：1.基于模型法使用运动数学模型，预测运动轨迹，2.数据驱动法依赖于机器学习和案例学习基于模型方法吸收了有关物理限制的知...
原创
2022-11-15 18:19:53
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一、使用公开数据集 1. Who is behind the wheel? Driver identification and fingerprinting 数据集：Security dataset、UAH‑DriveSet、HciLab dataset 一段话总结： 2. 二、使用专门采集且不公开 ...
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2021-09-08 15:35:00
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????为了有效监测驾驶员是否疲劳驾驶、避免交值对监控视频计算闭眼时间⽐例...
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2023-05-13 08:19:35
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# 驾驶员行为采集记录 hbase 实现流程
## 1. 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 HBase 来实现驾驶员行为采集记录。我将逐步介绍整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 实现步骤
下表是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 操作 | 代码示例
原创
2023-08-30 03:29:25
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智能驾驶行业是AI在汽车领域的重要应用，随着上游主机厂、新造车企业以及行业内多种商业公司的紧密合作，从2D摄像机到3D激光雷达建模，从乘用车到卡车，行业也不断形成多元化场景落地。我们在做智能驾驶方向的算法模型训练时，针对训练数据有着极高的要求，我在这里简单列下相关需求，供算法工程师参考：高质量标注
我们需要的数据有多种类型，图像、音视频以及3D点云类标注，一定要保证准确率，常见标注类型包括：图片通
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2023-06-15 03:58:58
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低配版PP-YOLO实战目录1、数据处理与读取2、目标检测模型PP-YOLO3、总结第一部分：数据处理与读取一、数据处理林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。读取AI识虫数据集标注信息AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Lec
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2023-07-07 19:06:31
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标注类别名称:[“DangerousDriving”,“Distracted”,“Drinking”,“SafeDriving”,“SleepyDriving”,“Yawn”]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(
接入百度大脑驾驶行为分析能力，提高规范驾驶提示
一、功能介绍对于输入的一张车载监控图片（可正常解码，且长宽比适宜），识别图像中是否有人体（驾驶员），若检测到至少1个人体，则进一步识别属性行为，可识别使用手机、抽烟、未系安全带、双手离开方向盘、视线未朝前方5种典型行为姿态。图片质量要求：1、服务只适用于车载司机场景，请使用驾驶室的真实监控图片测试，勿用网图、非车载场景的普通监控图片、或
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2019-11-19 20:19:00
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课堂上，学生们认真写作，用文字表达自己的思想和观点，锻炼自己的写作能力，同时也在思考和创作的过程中深化对知识的
目前关于自动驾驶数据集你想知道的，应该都在这里了，这是「整数智能」自动驾驶数据集八大系列分享之系列七
原创
2023-07-21 10:45:19
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实现"yolo android"的流程如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[了解YOLO算法] --> B[下载YOLO的预训练模型]
B --> C[将模型转换为TensorFlow Lite格式]
C --> D[创建Android项目]
D --> E[导入TensorFlow Lite库]
E --> F[将模型文件添加到
该数据集具有7个不同驱动器的6轴IMU传感器数据，收集这些数据以对不同的驾驶员行为进行分类并提取驾驶员模式。
原创
2022-10-17 12:04:04
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你也许见过这样的场景：司机一个哈欠接着一个哈欠，像"小鸡啄米"一样打瞌睡，眼皮越来越重直到难以睁开。在各大城市，疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因之一。现在，人工智能在驾驶领域的应用或许会降低司机疲劳对道路交通安全的威胁。人工智能在检测驾驶员的行为，具体表现在以下方面。一、驾驶员识别人工智能软件检测驾驶员是否在车内。二、人脸识别通过使用先进的面部识别算法，检...
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2019-09-05 12:52:49
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比赛链接http://www.datafountain.cn/#/competitions/284/intro本赛题提供部分客户1分钟级驾驶行为数据及对应客户的赔付率作为训练集，包括经纬度定位及驾驶状态等（已脱敏），参赛队伍需要对其进行数据挖掘和必要的机器学习训练。另外，我们会提供同期其他部分客户的驾驶行为数据来做评测，检测您的算法是否能准确的识别出当时客户的驾驶风险。与以往比赛不同的是,由于数据
原创
2018-05-21 17:04:24
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前言前段时间刷短视频看到过别人用摄像头自动化监控员工上班状态，比如标注员工是不是离开了工位，在位置上是不是摸鱼。虽然是段子，但是这个是可以用识别技术实现一下，于是我在网上找，知道发现了 SlowFast，那么下面就用 SlowFast 简单测试一下视频的行为识别。工具简介YOLOYOLO 是一个基于深度学习神经网络的对象识别和定位算法，前面我也用 v5s 训练了标注的扑克牌，实现了图片或视频中的点
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx项目背景我们经常遇到这样的场景：一盏灯变成绿色，你面前的车不走。另外，在没有任何意外发生的情况下，前面的车辆突然减速，或者转弯变道。等等这些现象，给道路安全带来了很大的影响。那么造成这样现象的原因是什么，主要有因为司机疲劳驾驶，或者走神去做其他事情，想象身边的例子，开车时候犯困
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2022-04-19 15:57:53
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目录在我们的应用程序中添加模型在捕获的视频帧上运行目标检测绘制边界框实际应用下一步？在这里，我们将YOLO v2模型的Core ML版本与我们的iOS应用程序的视频流捕获功能结合在一起，并向该应用程序添加对象检测。下载iOS YOLO-92 MB本系列假定您熟悉Python、Conda和ONNX，并且具有使用Xcode开发iOS应用程序的经验。我们将使用macOS 10.15 +、Xcode 11
文章目录前言一、准备工作1、Android Studio2、ncnn-yolov5-android源码3、ncnn-android-vulkan包二、模型转换1.onnx->NCNN三、文件摆放及修改1、摆放：2、模型替换3、CMakeLists.txt修改4、.param修改5、cpp修改6、类别修改（可选）7、其他工具包：四、运行四、BUG记录1、NDK问题总结 前言这几天，想实现下在
