汽车检测论文（转）

最新推荐文章于 2025-07-23 17:08:11 发布
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Aniruddha Kembhavi, David Harwood, Larry S. Davis, "Vehicle Detection Using Partial Least Squares," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 33, no. 6, pp. 1250-1264, 2011.
 
Rogerio Feris, James Petterson, Behjat Siddiquie, Lisa Brown, Sharath Pankanti, "Large-Scale Vehicle Detection in Challenging Urban Surveillance Environments,"
2025目标检测新方向：弱监督目标检测的最新论文研究与应用
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12-15 5万+
2025目标检测新方向：弱监督目标检测的最新论文研究与应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文聚焦2025年弱监督目标检测新方向，阐述其基础概念，包括弱监督学习定义、标注形式及面临的定位不准等挑战。介绍最新论文研究的多种算法，如基于点标注的算法等，还涉及相关模型、应用领域，以及评价指标、数据集、实现工具框架，分析未来趋势与补充挑战及解决方案，为该领域研究提供全面参考。
【经典论文解读】YOLO 目标检测
黎国溥
08-03 4140
前言 YOLO是一种目标检测方法，它的输入是整张图片，当检测到目标物体时用边界框圈起来，同时给该目标物体一个类别；边界框由中心位置、宽、高等来表示的；它的输出是n个物体的检测信息，每个物体的信息包括：中心位置(x,y)、高(h)、宽(w)、类别。 YOLO的全称是you only look once，指只需要浏览一次就可以识别出图中的物体的类别和位置；它是通过归回的方式计算和优化边界框和类别。 论文地址：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object D
【论文阅读】Probabilistic Orientated Object Detection in Automotive Radar
闻韶
04-15 819
首个基于毫米波雷达的目标检测网络！使用了原始雷达数据 (FMCW Radar)，来自米国 Xsense AI 团队。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.05310 摘要 自动雷达因其应对恶劣天气和各种照明条件的鲁棒性，已成为先进驾驶辅助系统的组成部分之一。传统的汽车雷达使用数字信号处理 (DSP) 算法将原始数据处理成稀疏的雷达 pins，但这些 pins ...
【论文阅读】Gradient Centralization: A New Optimization Technique for Deep Neural Networks
闻韶
04-12 1865
香港理工&阿里达摩院新作，操作优雅，一行代码嵌入优化器提升性能！ ArXiv 链接：https://arxiv.org/abs/2004.01461 Github 链接：https://github.com/Yonghongwei/Gradient-Centralization 一、摘要 优化技术对有效地训练深度神经网络 (DNN) 而言具有重要意义。结果表明，利用一阶...
【2025目标检测】最新论文
weixin_37763484的博客
07-23 4264
目标检测2025最新论文解读
3D目标检测论文汇总
light169的专栏
04-15 4256
https://zhuanlan.zhihu.com/p/97397273 一、单目图像下的3D目标检测 1、YOLO3D 2、SSD-6D 3、3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry 4、GS3D:An Effcient 3D Object Detection Framework for Autonomou...
一、基于MMrotate旋转目标框检测（安装说明与踩坑记录）
Java开发，人工智能，边缘计算，致力于掌握前沿技术
06-04 7662
MMRotate 是一款基于 PyTorch 的旋转框检测的开源工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一。里面包含了rcnn、faster rcnn、r3det等各种旋转目标的检测模型，适合于遥感图像领域的目标检测。
论文解读——YOLOv11（目标检测）
qq_38220914的博客
03-05 3907
YOLOv11提供了多种型号和功能，以满足不同应用场景的需求。对象检测对象检测是YOLOv11的基本功能之一。在训练时，YOLOv11能够检测图像中的对象，并输出对象的边界框和类别信息。这一功能在自动驾驶、智能安防等领域具有广泛应用。图像分割图像分割是YOLOv11的另一个重要功能。与对象检测不同，图像分割不仅检测对象的边界框，还能够对图像中的对象进行像素级别的分割。这使得YOLOv11在医疗影像分析、工业制造等领域具有更高的应用价值。姿态检测姿态检测是YOLOv11的一个独特功能。
【目标检测论文阅读笔记】Small-object detection based on YOLOv5 in autonomous driving systems
YoooooL_的博客
04-13 1892
随着自动驾驶领域的快速发展，对更快、更准确的目标检测框架的需求已成为必需。。然而，由于这些目标的复杂性，检测交通标志和交通信号灯等小目标是一项具有挑战性的任务。此外，由于恶劣天气 和 低光照条件导致的的存在，少数图像中存在的复杂性进一步使得难以准确检测小目标。在这篇位置中，我们研究了如何调整现有的目标检测器以解决特定任务，以及这些修改如何影响小目标的检测。为实现这一目标，我们，以在不牺牲大型目标检测精度的情况下 提高其检测小目标的性能，特别是在自动驾驶中。我们将证明。
汽车转向系统故障诊断与维修汽车检测论文.doc
09-19
【汽车转向系统故障诊断与维修】汽车检测技术是保障行车安全、提高汽车性能的重要手段。汽车作为复杂的机械和电子系统集合体，其运行环境多变，长时间使用后易出现技术状态恶化，导致性能下降，故障率增加。汽车检测...
汽车检测与维修技术毕业论文
01-31
### 汽车检测与维修技术之自动变速器的应用及发展趋势 #### 一、绪论 自20世纪初以来，自动变速器的发展一直是汽车工业的重要组成部分。从最初的行星齿轮变速器到现今广泛使用的电控液力自动变速器，每一次的技术...
第 23 章 基于光流场的交通汽车检测跟踪.rar_optical_光流_光流 跟踪_检测跟踪 光流场_汽车 交通
07-14
在计算机视觉领域，基于光流场的交通汽车检测跟踪是一种重要的技术，用于实时监测和分析交通情况。光流场是图像序列中像素运动的估计，它反映了物体在连续帧之间的移动。这一技术在智能交通系统、自动驾驶车辆以及...
汽车检测和维修论文.doc
10-11
《汽车检测和维修论文》深入探讨了汽车防抱死制动系统（ABS）的相关知识，旨在提高汽车的安全性和维护效率。防抱死制动系统是现代汽车被动安全的重要组成部分，它的主要功能是在紧急制动时防止车轮抱死，以维持车辆...
汽车维修专业论文汽车维修论文汽车检测与维修实训教学改革的初探.pdf
12-02
【汽车检测与维修实训教学改革】在当前的高职教育中，汽车检测与维修专业的实训教学是培养学生技术技能的关键环节。然而，现有的实训教学模式存在一些问题，如教学方式过于传统，实训指导书缺乏实用性，双师型教师...
（27页PPT）某省市照明智能管理系统解决方案.pptx
12-20
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资阳市第二自来水厂3dtiles模型
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山西省暴雨洪水计算实用手册
12-20
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V-ASSISTANT-V1.03.7z
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Python从零到壹全栈学习资源库_包含Python基础语法详解网络爬虫实战案例数据分析与可视化机器学习算法原理与实现自然语言处理与文本挖掘数据库操作与数据存储Sele.zip
12-20
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汽车间隙面差检测论文
03-19
### 关于汽车间隙与面差检测技术的研究 #### 背景介绍 汽车制造过程中，车身装配质量直接影响到车辆的整体性能和外观美观度。其中，间隙（Gap）和面差（Flushness）作为衡量车身装配精度的重要指标，受到广泛关注。近年来，随着计算机视觉技术和深度学习的发展，越来越多的研究者尝试利用先进的算法和技术实现自动化、高精度的间隙与面差检测。 尽管当前引用的内容并未直接提及汽车间隙与面差检测的具体研究[^1]，但可以从目标检测领域以及三维重建技术中找到相关联的技术基础。例如，在3D对象检测方面，HyperDet3D 提出了场景条件下的3D目标检测模型；而在复杂场景下，基于边界框或其他形式的形状预测方法也已被广泛用于描述物体的空间特性[^4]。这些研究成果为解决汽车表面几何特征提取提供了理论支持。 另外，无监督域适应方法被应用于不同传感器数据之间的迁移学习问题上，如光学图像至SAR影像中的船舶识别任务[^2]。该类技术同样适用于处理多源异构传感设备采集而来的汽车装配件测量数据集之间存在的分布差异情况。 至于具体针对汽车工业内的间隙与面差自动评估系统设计，则可参考一些最新的轻量化神经网络架构进展成果，像YOLO系列新版本所展示出来的高效实时性特点就非常适合嵌入式平台部署需求[^3]。 #### 技术路线概述 以下是几种可能涉及的关键技术方向： 1. **传统机器视觉方法** 利用边缘检测算子(如Canny,Sobel等)配合亚像素级精定位操作完成初步轮廓捕捉工作； 2. **深度学习驱动的目标分割方案** - 使用Mask R-CNN 或 U-Net 类型语义/实例级别掩码生成工具获取精确部件区域信息； - 结合Point Cloud Processing Library(PCL)，通过点云配准及ICP(iterative closest point algorithm)进一步优化空间位置关系计算准确性； 3. **端到端回归估计流程构建** 设计专门面向此类特定应用场景定制化损失函数表达式，使得最终输出能够更加贴近实际工程验收标准定义范围之内； ```python import numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_error def calculate_gap_flushness(predictions, ground_truths): """ Calculate Mean Squared Error between predicted values and true labels. Args: predictions (list): List containing prediction results from model inference phase. ground_truths (list): Corresponding list holding real-world measurement records. Returns: float: Computed MSE value indicating average deviation level across all samples tested hereunder this function call context scope. Raises: ValueError: If input lists do not match length expectations then raise exception immediately before proceeding further computations steps below line marked with '#'. """ if len(predictions)!=len(ground_truths): raise ValueError("Input data dimensions mismatch detected!") mse_value=mean_squared_error(np.array(predictions),np.array(ground_truths)) return mse_value ``` 上述代码片段展示了如何简单地运用均方误差(MSE)来定量分析预测结果相对于真实标签间的差距程度大小状况。 ---
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