目标检测YOLO实战应用案例100讲-交通目标检测中传感器数据采集容错控制方法

目录

知识储备

基于YOLOV8的交通目标检测中传感器数据采集容错控制方法

一、背景与目标

二、系统架构

三、详细实现

1. 数据采集与预处理

1.1 数据采集

1.2 数据去噪

1.3 数据插值

2. YOLOv8目标检测

2.1 模型配置

2.2 模型训练

2.3 模型推理

3. 容错控制

3.1 数据补偿

3.2 数据校正

四、详细代码实现

1. 数据采集与预处理

1.1 读取点云数据

2. YOLOv8目标检测

2.1 模型配置

3. 容错控制

3.1 数据补偿

前言

交通传感器数据采集相关理论基础

2.1交通目标检测系统数据采集简介

2.1.1感知网络数据采集流程

2.1.2交通目标检测中传感器数据采集的主要过程

2.1.3传感器数据格式交互

2.2滤波理论相关基础

2.2.1贝叶斯滤波与蒙特卡洛采样

2.2.2贝叶斯理论与重要性采样

2.2.3序贯重要性采样算法

2.2.4粒子滤波时间状态序列预测工作流程

2.3传感器数据采集性能评价指标

2.3.1数据准确性

2.3.2时延误差

2.3.3信号干扰

2.4感知数据恢复方法

2.4.1直接删除法

2.4.2特殊值替代法

2.4.3估值算法

基于ARMA模型的交通感知数据容错控制方法

3.1引言

3.2相关工作

3.3 ARMA模型 

3.4 Cox-Box变换 

3.4.1极大似然估计 

3.5模型优化

3.6实验方案设计

3.6.1实验环境

3.6.2实验参数及对比实验设置

3.6.3实验结果 ​编辑

3.6.4实验结果分析

融合时延估计和混合丢包补偿的感知数据容错控制方法

4.1引言

4.2相关工作

4.3交通目标检测建模

4.3.1目标跟踪数据采集建模

4.4目标跟踪算法设计

4.4.1网络时延校正方案设计

4.4.2数据丢包混合补偿方案设计

4.5粒子滤波目标跟踪算法

4.5.1基于粒子滤波的目标跟踪模型

4.5.2融合时延估计和混合补偿的粒子滤波估计方法

4.6实验方案设计

4.6.1实验分析与论证

4.6.2实验环境配置

4.6.3模型参数设置

4.6.4实验结果分析

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