1.前言本文利用CAN总线源码，进行车速数据的逆向破解。本文亦在通过OBD技术获取汽车实时车速，OBD技术涉及的内容繁多，如何在如此繁多的内容中提炼出一个行之有效的方法去实现我们的目的是本文的创作目的。所以如果你对OBD不是很熟悉，或者在网络上繁杂的信息里很难提炼出关键的解决手段，通过本文或许会给你一些启发和思路。2. 知识预备2.1 什么是OBD?在了解这个领域之前，首先需要解决什么是OBD？它
作者：Edison_G国庆节不管是离开小城镇还是进入大城市，每个高速路口都是堵车，现在人工智能愈来愈发达，不再用通过交警得知高速公路上的案发事件，现在都是摄像机覆盖，AI可以通过镜头&算法检测到行驶的车辆，如果有交通事故都是第一时间传达交警来处理。以至于有些路段都是通过无人机来进行交通事故处理！一、简要Single-stage目标检测方法因其具有实时性强、检测精度高等特点，近年来受到广泛关
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2024-06-18 10:02:58
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在现代城市交通管理中，车速检测是提升道路安全与交通效率的重要环节。随着科技的进步，使用 Python 进行车速检测的技术逐渐成熟，但初期技术实现面临一些痛点。
车速检测的初始技术痛点主要集中在以下几个方面：
- 数据处理效率低，导致实时性差。
- 难以处理复杂的变动环境，比如光线、天气等因素。
- 对于多个目标检测的能力不足。
为了更直观地理解这个场景，我们可以用数学公式来表达业务规模的模型：
文章目录1. 几何车辆模型2. Pure Pursuit（纯追踪）算法2.1 算法思想2.2 算法推导2.3 小结1. 算法伪代码2. 模型适配3. 前视距离调整3. python代码实现4. c++代码实现 参考资料论文1. 几何车辆模型在前文中讲解了PID实现轨迹跟踪，这篇来讲解纯追踪法。使用的车辆模型这里依旧采取以后轴中心为车辆中心的单车运动学模型其满足2. Pure Pursuit（纯追
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2023-12-04 21:58:38
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日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）CNN：RCNN、SPPNet、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO V1 V2 V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLab V1 V2 V3、Mask RCNN自动驾驶：车道线检测、车速检测、实时通行跟踪、基于视频的车辆跟踪及流
# 利用帧差法进行车速检测
在道路交通管理与智能交通系统中，车速检测是至关重要的一环。传统的方法往往依赖于设置信号设备或者交通监控器，而近年来借助计算机视觉技术，利用帧差法进行车速检测成为了一个热门的研究方向。本文将介绍帧差法的基本原理，并通过Python代码示例展示如何实现车速检测。
## 帧差法基本原理
帧差法是基于连续视频帧之间的像素差异来识别运动物体的一种技术。在视频监控中，我们可以
一 介绍selenium最初是一个自动化测试工具,而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题
selenium本质是通过驱动浏览器，完全模拟浏览器的操作，比如跳转、输入、点击、下拉等，来拿到网页渲染之后的结果，可支持多种浏览器
from selenium import webdriver
browser=webdriver.Chrome()
brow
# 实时车道线检测在Python中的应用
随着自动驾驶技术的发展，实时车道线检测成为了自动驾驶系统中至关重要的一部分。通过检测道路上的车道线，车辆可以更好地判断自己的行驶位置，从而实现更加精准的自动驾驶。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现实时车道线检测，并提供相应的代码示例。
## 车道线检测原理
车道线检测一般基于计算机视觉技术，通过对视频流中的图像进行处理，识别道路上的车道线。
原创
2024-04-30 07:21:32
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python+opencv入门-动手实现人脸检测任务描述本关任务：利用 openCV 对图片进行相应的处理。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握： 1 . 人脸检测。 2 . 如何利用 openCV 实现人脸检测。人脸检测在上一关，我们已经知道如何去检测图片中人物的性别。然而，在真实项目中，我们不仅仅是需要知道图片中人物的性别，有时候还需要将图片中人脸的位置检测出来。 如上图，我们用一个方框将人脸
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2023-10-13 12:43:20
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目录demo原理噪声去除计算图像梯度非极大值抑制滞后阈值democv2.Canny()函数：用于边缘检测。第一个参数表示输入图像。第二个参数表示滞后过程中的第一个阈值，计算出的边界点大于这个阈值才是真正边界第三个参数表示滞后过程中的第二个阈值，计算出的边界点低于这个阈值被抛弃具体滞后过程中的两个阈值见原理部分说明。import cv2
import numpy as np
from matplot
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2023-08-01 20:20:24
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作者简介：申泽邦（Adam Shan） 动作规划动作在无人车规划模块的最底层，它负责根据当前配置和目标配置生成一序列的动作，我们前面讨论的三次样条插值实际上只是一个简单的路径，而非我们最终能够执行的轨迹，本文介绍一种基于Frenet坐标系的优化轨迹动作规划方法，该方法在高速情况下的高级车道保持和无人驾驶都具有很强的实用性，是目前普遍采用的一种动作规划算法。基于Frenet坐标系的动作规划方法由于是
近年来，基于人工智能的车道检测算法得到了广泛的研究。与传统的基于特征的方法相比，许多方法表现出了优越的性能。然而，当使用具有挑战性的图像时，其准确率通常仍在低80%或高90%之间，甚至更低。准确可靠的车道检测是车道保持(LK)、变道自动化(LCA)和车道偏离警告(LDW)功能的关键特性。车道检测的研究可以追溯到20世纪80年代。世纪之交后，LDW和LK已经商业化，有些车辆甚至有LCA。DARPA和
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2023-08-24 15:07:16
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简单讲述绘制圆弧、渐变圆、时速表刻度、文字和时速指针1.前言：下图来自于度娘，截取一部分来绘制，其他的内容大同小异；而动图为所实现的效果图。 2.需求分析：如上第一张图，这些参数可能经常被变动，所以把这些做成自定义属性，方便后面修改。3.自定义属性的定义： 在values目录下新建attr.xml<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<re
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2023-06-26 13:16:23
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一直以来对车速表速度显示总是心存疑惑,因为车上显示的速度GPS显示的总有一定的误差,看了一些帖子总结,终于明白了.首先(别人的帖子):测速仪 根据中华人民共国国家标准(GB/T21255— 2007)《机动车测速仪》的第4.4 条： 4.4 道路实测误差 测速仪在标注的使用条件下： 当机动车速度于100km/h时，道路实测误差应不超过-6km/h～0km/h； 当机动车速度大于或等于100
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2023-08-21 13:09:15
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论文：https://arxiv.org/abs/2207.02696代码：https://github/WongKinYiu/yolov7权重： https://pan.baidu/s/1eaNUiwZt7XfdMyPrLpplYA 提取码: wjgw大佬的解读：https://mp.weixin./s/qi_5g1A6Pr2ZrY4n9r_UVw摘要YOLO
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2024-05-24 09:16:19
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大多数溢出漏洞产生的原因是由于数组越界，导致溢出。首先要明白溢出漏洞这个我在很早前就写过烂大街的文章了我们知道大部分的溢出攻击主要是覆盖程序函数的返回地址那么看完再讲讲GS的工作流程=检测某些覆盖函数的返回地址、异常处理程序地址(SEH)或者类型参数的缓冲区溢出。在执行缓冲区溢出时会有安全检查GS 缓冲区。 GS 缓冲区可以是下列之一：+++++++++++++++++++++++++++++ch
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2024-06-19 18:35:57
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python打哈欠检测
原创
2022-06-09 01:32:27
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## 实时检测文件更新的Python实现
### 1. 整体流程
首先我们来看一下整件事情的流程，可以用以下表格展示步骤：
```mermaid
erDiagram
PROCESS {
+ 步骤1：监测文件更新
+ 步骤2：获取更新的文件
+ 步骤3：处理更新的文件
}
```
### 2. 具体步骤及代码实现
####
原创
2024-04-01 05:59:23
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有趣的实时边缘检测
原创
2022-06-09 01:33:31
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一、背景介绍视频流畅性测试是视频质量评估一个重要的指标。一般的获取方法是在渲染前增加统计信息。不过这种方法需要增加额外工作量，并且也不是用户直接的体验数据。这里介绍一种基于时域运动指标/平均相关位置像素差（TI：temporal information）计算视频流畅性的方法。二、原理介绍ITU-R BT.1788 建议书对TI：temporal information、SI，Spatial per
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2023-09-04 14:34:37
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