拥挤的车

班车人流量观察
最新推荐文章于 2025-06-30 21:53:29 发布
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作者分享了自己上下班乘坐班车的经历，发现班车的人数并非每天都一样多，周一人数最多而周四最少，这种现象引起了作者的好奇。
8) 8) 现在公司离家远了，每天都要挤班车，累啊！
但是我发现公车有一个现象，并不是每天都很多人的，比如周一人很多，周四人最少，不知道为什么。
iteye_13951
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全国大学生智能汽车竞赛电磁组高分技术报告
mohen_777的博客
06-25 5129
第十八届全国大学生"恩智浦"杯智能车竞赛是一项备受期待的盛会。作为中国教育部主办的一项全国性大学生竞赛，其旨在激发大学生的创新热情、培养智能车技术人才、促进智能交通与人工智能领域的发展。比赛分为两个阶段：本地赛和决赛。本地赛是选拔环节，每个参赛队伍都需要利用自己的智慧和团队合作精神设计、制作一辆能够自主完成多项任务的智能车。这些任务包括但不限于避障、循迹、定位导航等。评委会将对车辆的性能、任务完成能力、创新性等方面进行综合评估，选拔出优秀队伍晋级到决赛。
公交车拥挤度分析：基于YOLOv8的深度学习应用与UI界面设计
YOLO
05-07 338
YOLOv8（You Only Look Once）是目标检测任务中最流行的深度学习算法之一，其最大的特点是快速且高效。检测速度快：YOLOv8的检测速度非常快，能够处理实时视频流，适合用于公交车拥挤度的实时监控。高精度：相较于其他目标检测模型，YOLOv8在多个任务中都表现出了优秀的检测性能，能够识别复杂背景中的目标。YOLOv8可以通过训练来识别公交车中的不同目标，如乘客、座椅、过道等，并根据检测到的目标数量和分布情况计算出拥挤度。
描写火车站场景_描写春运火车拥挤的作文_火车站上
weixin_39840729的博客
12-24 3887
春节我和父亲去徐州探亲，该回去了，告别声伴随着我们走进火车站。春运期间人很多，微微带着寒气的冷风吹着远行的人们，他们带着满腔的希望和亲人的关爱与嘱托，向火车站涌去。春天到了，但没有一丝绿意的枝头上仍流露出冬日的气息。候车大厅里吵吵嚷嚷，挨挨挤挤。人们拖着沉甸甸的行李，推着，挤着，向检票口缓缓移动。好不容易挤过了检票口，来到一条走廊上，下面便是一条条笔直的铁轨，移动的队伍慢慢停了下来，我不知道为什么...
公交车拥挤度分析：YOLOv8 深度学习与 UI 设计应用
u014481728的博客
05-18 1052
随着城市化进程的加速，公共交通成为人们日常出行的重要方式。公交车作为城市交通的核心组成部分，其运行效率和乘客体验直接影响城市交通的稳定性。然而，在高峰时段，公交车的拥挤程度不仅影响乘客的出行体验，还可能带来安全隐患。传统基于人工统计或传感器的拥挤度分析方法存在实时性差、成本高、准确性不足等问题，难以满足现代交通管理的需求。
基于YOLOv8的公交车拥挤度分析系统设计与实现
YOLO
05-15 422
本文介绍了一个基于YOLOv8的公交车拥挤度分析系统，涵盖从数据准备、模型训练到UI设计及完整代码实现。通过实时乘客计数和拥挤等级判定，助力公共交通智能化管理。系统具有良好的实用价值和扩展潜力。
360度无死角：环视摄像头系统如何重塑汽车安全与驾驶体验
weixin_43199439的博客
08-24 2597
360度环视摄像头系统，也称为全景影像系统，是一种利用多台广角摄像头生成车辆周围全景视图的技术。典型的360度环视系统通常配备四台摄像头，分别安装在车辆的前、后、左、右侧，通过图像处理技术，将各摄像头捕获的图像拼接在一起，形成一幅俯视图。这种俯视图类似于鸟瞰图，使驾驶员能够从中控屏幕上清晰地观察到车辆周围的环境。例如，日产（Nissan）推出的“AVM（Around View Monitor）”系统就是一个典型的360度环视摄像头系统案例。
公交车拥挤度分析：基于YOLOv5与UI界面的深度学习应用
YOLO
05-02 608
YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测模型，它可以在一次前向传播中同时检测出图像中的多个目标，因此非常适合实时目标检测任务。YOLOv5相较于之前的版本，具有更高的精度和速度，且其模型灵活性较强，可以根据任务需求选择不同大小的模型。YOLOv5的核心思想是通过卷积神经网络（CNN）提取图像特征，然后使用回归方法直接预测每个目标的类别和位置，从而实现高效的目标检测。Backbone（主干网络）
关于叉车安全距离，请一定要牢记这5组数字
jiuxindianzi的博客
12-07 3650
叉车作为室内室外的搬运货物不可或缺的运输工具，在提升工作效率的同时，难免也会出现一些不安全的操作，不仅会危害叉车司机，还有可能危及旁人的生命及财产安全。其中叉车的安全距离就需要特别注意。当叉车在操作时，需要与行人、地面、门顶、两侧物体等保持足够的安全距离。那么多少才是合适的呢？九盾安防小编提醒请一定要牢记以下这5组安全数字 。牢记以上5组叉车安全距离数字的时候，也要记住叉车要在规定的通道、规定的区域内行驶和操作，双行道靠右行驶。小心驾驶，避免叉车碰、撞、擦、刮 墙壁、门、货物、柱、树等。叉车操作时注意力要集
16个车辆信息检测数据集收集汇总（简介及链接）
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16个车辆信息检测数据集收集汇总（简介及链接) 转载自：https://blog.youkuaiyun.com/u014546828/article/details/109089621?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_baidulandingword-1&spm=1001.2101.3001.4242 目录 1. UA-DETRAC 2. BDD100K 自动驾驶数据集 3. 综合汽车（CompCars）数据集 4.
车路协同系统
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车路协同系统（Cooperative Vehicle-Infrastructure System，CVIS）是一种基于无线通信、传感探测等先进技术的智能交通系统，旨在实现车辆与车辆、车辆与道路基础设施之间的信息交互与共享，从而优化交通资源利用、提高道路安全性、缓解交通拥堵，并最终形成安全、高效和环保的道路交通系统。
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元胞自动机（Cellular Automata，简称CA）是一种离散时间和空间的计算模型，它由一维或高维的网格组成，每个网格称为“元胞”，并处于有限的离散状态之一。元胞的状态会根据其邻居的状态以及一套简单的规则进行演化...
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车联网技术是随着物联网和智能交通的发展而产生的新兴研究领域，它主要涉及到车辆间的通信以及车辆与路侧单元（RSU）的通信，以提高道路安全性和交通效率。在现有的车载自组织网络（VANET）中，由于网络动态变化快、...
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精度提升：采用新型网络结构和训练策略，mAP提升约15%速度优化：推理速度比YOLOv9快20%以上轻量化设计：提供n/s/m/l/x多种尺寸模型适应不同硬件训练简化：取消Anchor box设计，简化训练流程由于公开数据集可能无法完全覆盖特定场景需求，我们还需要构建自定义数据集：python复制下载import cv2import osif ret:# YOLO格式: class_id x_center y_center width heightinfo = {# 使用示例。
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最新极品列车时刻表查询工具
它不仅提供准确的出行时间信息，而且有助于缓解火车站的拥挤状况，因为它鼓励乘客在出行前查询好时刻信息，减少现场查询或排队买票的需要。 描述中提供的信息点包括： 1. 现场排队时间的节省：描述中特别提到通过...
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