车辆专题

YOLOv8/v10+DeepSORT多目标车辆跟踪（车辆检测/跟踪/车辆计数/测速/禁停区域/绘制进出线/绘制禁停区域/车道车辆统计）

01：YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪该项目利用YOLOv8作为目标检测模型，DeepSort用于多目标跟踪。YOLOv8负责从视频帧中检测出车辆的位置，而DeepSort则负责关联这些检测结果，从而实现车辆的持续跟踪。这种组合使得系统能够在视频流中准确地识别并跟随特定车辆。 02：YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 + 任意绘制进出线在此基础上增加了用户

使用openpose caffe源码框架训练车辆模型常见错误及解决办法

错误1：what(): Error: mSources.size() != mProbabilities.size() at 51, OPDataLayer, src/caffe/openpose/layers/oPDataLayer.cpp 原因：这是因为在网络模型中数据源sources和probabilities设置的参数个数不一样导致的，一个数据源对应一个概率解决方法：只需要将网络文

基于SA模拟退火算法的多车辆TSP问题求解matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述基于SA模拟退火算法的多车辆TSP问题求解matlab仿真，三个车辆分别搜索其对应的最短路径，仿真后得到路线规划图和SA收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行（完整程序运行后无水印）

DoIP-ISO 13400-1 道路车辆-基于互联网协议的诊断通信（DoIP）-第 1 部分：一般信息和用例定义 (1/2)

如下内容基于2011版本的 ISO 13400开展，内容较多，拆分为2篇，此篇为 1/2。前言 ISO（国际标准化组织）是一个全球范围内的国际标准机构联合体（ISO 成员机构）。国际标准的制备工作通常通过 ISO 技术委员会进行。每个相关成员机构都有权在已建立的技术委员会中代表其利益。与 ISO 保持联系的国际组织、政府和非政府组织也参与这项工作。ISO 与国际电工委员会（IEC）在所有电气

基于vue框架的车辆理赔系统5vzcd（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）系统界面在最后面。

系统程序文件列表项目功能：用户,员工,保险信息,保单信息,申请理赔,事故调查,赔偿金发放开题报告内容基于Vue框架的车辆理赔系统开题报告一、项目背景与意义随着汽车保有量的持续增长，车辆事故频发，车辆保险理赔成为保险公司和车主共同关注的焦点。传统的车辆理赔流程繁琐、效率低下，涉及多方沟通、资料审核、现场勘查等多个环节，不仅增加了理赔成本，也延长了车主的等待时间，影响了客户满意

基于echarts车辆大数据综合分析平台

0.序言基于ECharts的大数据综合分析平台技术框架与基本原理技术框架基于ECharts的大数据综合分析平台是一个集数据收集、处理、分析及可视化展示于一体的综合性系统。其技术框架主要可以分为以下几个层次：数据源层：数据收集：通过各种数据收集工具（如日志收集器、数据库同步工具等）从多个数据源（如关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件、API接口等）收集数据。数据存储：将收集到的

汽车电子行业知识：什么是车辆定位技术

车辆定位技术是指通过各种技术手段对车辆的位置进行实时监测和记录的技术。它通常结合全球定位系统（GPS）、蜂窝网络、Wi-Fi、蓝牙等多种技术来实现车辆的精确定位。实现方式 GPS定位：利用卫星信号获取车辆的经纬度信息。蜂窝网络定位：通过基站信号 triangulation 来确定车辆位置。Wi-Fi定位：利用周围Wi-Fi信号的强度和位置进行定位。传感器融合：结合车辆内的加速度计、陀螺仪

华为OD机试真题 - 停车场车辆统计 - 贪心算法（Java/Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Java/Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述

车辆远控功能自动化测试方案：打造高效可靠的测试流程

随着汽车逐步走向智能化、网联化，整车的功能已经不再局限于驾驶员在车内进行本地操作。在远离车辆时，驾驶员也可以通过手机APP下发控制指令来实现对车辆的远程控制。近几年，伴随远控功能项不断增多，其功能逻辑也越来越复杂，因此，对测试的覆盖度、深度及敏捷度等都带来了巨大的挑战。传统基于实车或Labcar台架的手动测试方案，对测试环境要求较高且测试周期长，已经不再满足远控功能软件快速迭代测试的需求。为了

基于matlab的行人和车辆检测系统

基于matlab的行人和车辆检测系统【目标检测】基于计算机视觉，含GUI界面算法：二帧差分法，三帧差分法，混合高斯建模，ViBe算法。功能：对视频中出现的动态目标进行逐帧作差分析或ViBe算法检测，使运动的行人或汽车与背景分割出来，达到检测目的。代码结构清晰，含有注释，运算速度快，可扩展。项目介绍：基于MATLAB的行人和车辆检测系统项目概述随着智能监控技术的发展，行人

车辆种类检测数据集介绍

车辆种类检测数据集数据集概述本数据集专为车辆种类检测任务而设计，包含了大量的车辆图像，每张图像均带有详细的车辆种类标注信息。数据集旨在帮助研究人员和开发人员训练高精度的目标检测模型，以应用于车辆识别、交通监控等多个领域。数据集特点图像数量：共计2026张高质量车辆图像。标注信息：每张图像均带有详细的车辆种类标注信息，采用YOLO格式的文本文件（.txt）进行标注。多样性和复杂

＜数据集＞航拍车辆识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：9273张标注数量(xml文件个数)：9273 标注数量(txt文件个数)：9273 标注类别数：3 标注类别名称：['car', 'truck', 'bus'] 序号类别名称图片数框数1car92352571072truck5256188723bus29698450 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画水平矩形框

基于SpringBoot的4S店车辆管理系统

基于SpringBoot+Vue的4S店车辆管理系统【附源码文档】、前后端分离开发语言：Java数据库：MySQL技术：SpringBoot、Vue、Mybaits Plus、ELementUI工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven 系统展示摘要测试基于SpringBoot的4S店车辆管理系统的目的，旨在全面验证系统的功能完整性、性能稳定性、安

企业车辆|基于SprinBoot+vue的企业车辆管理系统(源码+数据库+文档)

企业车辆管理系统基于SprinBoot+vue的企业车辆管理系统一、前言二、系统设计三、系统功能设计系统功能实现后台模块实现管理员模块实现驾驶员模块实现四、数据库设计五、核心代码六、论文参考七、最新计算机毕设选题推荐八、源码获取：博主介绍：✌️大厂码农|毕设布道师，阿里云开发社区乘风者计划专家博主，CSDN平台Java领域

叉车（工业车辆）安全管理系统，云端监管人车信息运营情况方案

近年来，国家和各地政府相继出台了多项政策法规，从政策层面推行叉车智慧监管，加大叉车安全监管力度。同时鼓励各地结合实际，积极探索智慧叉车建设，实现作业人员资格认证、车辆状态认证、安全操作提醒、行驶轨迹监控等，以叉车智慧监管助推叉车安全管理水平提升。国家市场监督总局为贯彻落实《中华人民共和国特种设备安全法》和《特种设备安全监察条例》，对原《场（厂）内专用机动车辆安全技术监察规程》（TSG N000

基于RK3588的多摄像头车辆与车道线检测系统（基于rk3588的车辆和车道线检测，可以带四个720p的摄像头，2个1080p的摄像头）

硬件配置：处理器：Rockchip RK3588，这是一款高性能的嵌入式处理器，支持多路高清视频输入和处理。摄像头配置： 4个720p（1280x720）分辨率的摄像头2个1080p（1920x1080）分辨率的摄像头软件环境：操作系统：Linux发行版，如Ubuntu开发语言：C++/Python框架：OpenCV用于图像处理，TensorFlow或PyTorch用于深度学习模型

[Matsim]Matsim学习笔记-车辆和订单匹配的逻辑

学习需求 matsim扩展包中DRT动态线路的场景是，给定一些车辆、一些订单，进行车辆和订单的匹配，类似滴滴的拼车功能学习笔记车辆和订单匹配的源码输入参数：未规划的订单请求 public void scheduleUnplannedRequests(Collection<DrtRequest> unplannedRequests) {//当前模拟的时间戳double now = t

车辆租赁租车后台管理系统计算机毕业设计SpringBoot+VUE

员工信息,部门信息,报价单信息,市场信息信息,汽车分类车型信息,车辆管理信息,救援信息,维修信息,事故信息,租赁订单信息,竞争对手竞品信息,客户信息租车模式:(短租,长租,接送,通勤) 项目概述本项目旨在开发一个全面的车辆租赁后台管理系统，涵盖员工管理、部门管理、报价单管理等多个功能模块。1. 技术选型后端: Spring Boot 前端: Vue.js 数据库: MySQL 开

汽车管理 API 接口：开启高效车辆运营新时代

API（Application Programming Interface）是一种接口，用于不同软件之间的通信。在汽车管理领域，API的应用可以帮助提升车辆运营的效率，让车主和车辆管理者更方便地获取车辆相关信息，进行保养和维修等工作。本文将介绍一款汽车管理API接口，带领大家开启高效车辆运营新时代。这款API接口提供了丰富的功能。其中一个重要功能是出险碰撞记录报告。通过输入车牌号，我们可以

[Matsim]Matsim学习笔记-drt场景中车辆调度的学习

学习需求在用matsim实现交通流模拟drt场景时，遇到这样一个问题：车辆接送完乘客后，在没有新的订单之前，车辆一直停在最后一个停靠点上，这样车辆的利用率会较低，想实现一个送完最后一个乘客后，车辆能回到某个点上，在回到某个点的过程中响应新的订单？调研目的学习matsim在drt场景中是如何实现车辆的调度、任务的添加、更新以及调度状态的更新的？调研笔记 1、车辆调度初始化 //

车辆类型检测算法、车辆类型源码及其样本与模型解析

车辆类型检测算法是利用计算机视觉和深度学习技术，对车辆图像进行自动分析和识别，以判断车辆的类型（如轿车、SUV、货车等）的一种算法。以下是对车辆类型检测算法的详细解析：一、算法基础车辆类型检测算法的基础是图像处理和深度学习技术。通过摄像头捕捉到的车辆图像，算法会对图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等，以提高后续处理的准确性。二、优势与应用优势：高准确率：深度学习算法的引入

车辆轨迹预测系列 (二)：常见数据集介绍

车辆轨迹预测系列 (二)：常见数据集介绍文章目录车辆轨迹预测系列 (二)：常见数据集介绍1、NuScenes (2020)：1、下载2、说明 2、Waymo Open Dataset (2020)：1、介绍2、概述3、下载4、教程5、参考 3、Lyft Level 5 (2020)：1、官方2、数据集3、备注 4、Argoverse (2019)：1、数据下载2、参考 5、INTERA

番外篇 | YOLOv8算法解析和实战应用：车辆检测 + 车辆追踪 + 行驶速度计算

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv8是ultralytics公司在2023年1月10号开源的，是YOLOv5的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。它是一个SOTA模型，建立在以前YOLO版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。本文就对YOLOv8算法进行解析并以车辆检测及速度计算为案例进行

SSM小区车辆信息管理系统-计算机毕业设计源码06111

摘要科技进步的飞速发展引起人们日常生活的巨大变化，电子信息技术的飞速发展使得电子信息技术的各个领域的应用水平得到普及和应用。信息时代的到来已成为不可阻挡的时尚潮流，人类发展的历史正进入一个新时代。在现实运用中，应用软件的工作规则和开发步骤，采用ssm框架开发小区车辆信息管理系统。本设计主要实现集人性化、高效率、便捷等优点于一身的小区车辆信息管理系统完成首页、人员管理、车辆档案、进入记录

DoIP——step1：车辆连接

文章目录前言一、连接要求DoIP边缘节点的接口要求/测试仪的接口要求DoIP边缘节点物理层要求DoIP边缘节点数据链路层要求测试设备数据链路层要求二、物理连接激活线三、线束要求前言采用DoIP对车辆进行诊断时可选择有线或者无线的方式完成外部诊断设备和车辆的连接，接下来将基于常用的有线连接的方式说明如何建立连接并获取车辆信息。一、连接要求 DoIP边缘节点的接口

DoIP——step2：车辆发现

文章目录前言一、IP地址配置1.1 AutoIP1.2 DHCP1.3 DoIP实体的IP地址配置流程二、车辆发现车辆声明报文内容如下：前言完成诊断设备到车辆的物理连接并通过激活线使能诊断连接后边缘节点将会将连接状态传递至应用层，在开始车辆发现过程之前，需要先进行各自的IP地址配置，获得通信的能力后才可以进行车辆发现流程。所谓车辆发现，即外部诊断设备获取所连接的车辆