摘要：
AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践（五） RNNs in Darknet 递归神经网络是表示随时间变化的数据的强大模型。为了更好地介绍RNNs，我强烈推荐Andrej Karpathy去年的博客文章，这是实现RNNs的一个很好的资源！ 所有这些模型都使用相同的网络架构， 阅读全文
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AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践（四） Nightmare 从前，在一所大学的大楼里，西蒙尼亚、维达第和齐瑟曼有一个很好的主意，几乎和你现在坐的大楼完全不同。他们想，嘿，我们一直在向前运行这些神经网络，它们工作得很好，为什么不也向后运行呢？这样我们就能知道电脑在想什么 阅读全文
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AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践（三） ImageNet分类 您可以使用Darknet为1000级ImageNet挑战赛分类图像。如果你还没有安装Darknet，你应该先安装。 使用预先训练的模型分类 下面是安装Darknet、下载分类权重文件和在图像上运行分类器的命 阅读全文
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AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践（二） 版本3有什么新功能？ YOLOv3使用了一些技巧来改进训练和提高性能，包括：多尺度预测、更好的主干分类器等等。全部细节都在我们的论文上！ 使用预先训练的模型进行检测 这篇文章将指导你通过使用一个预先训练好的模型用YOLO系统检测 阅读全文
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AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践（一） Darknet: C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它速度快，易于安装，支持CPU和GPU计算。您可以在GitHub上找到源代码，也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的 阅读全文
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车道线检测算法经典编程 1. 车道线曲线拟合算法编程 计算经过（50，50），（90，120），（70，200）三点的Catmull_Rom样条曲线。 1. IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(300,300), 8, 1); 2. for (int i = 0 阅读全文
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360度全景视频后视镜 汽车全景摄像头也叫全景泊车。它工作的原理是在车的前杠处的中网位置、后面牌照灯位置、左后视镜下端边缘处、右后视镜边缘处，这四个方位分别安装上广角摄像头，通过图像拼接的方式来采集车辆四周的影像环境，然后通软件处理矫正，在车载设备上显示一幅车辆四周的360度全景的俯视视频影像。 四 阅读全文
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三路摄像头后视系统 “向左，向右，方向盘打死，过了，回一点，倒、倒、倒，再来一点，好，停！”相信各位车主在停车泊位时，都曾受到过这样的“热情招呼”。虽然有时自己觉得都快撞到后面了，人工提示还一如既往地让你“倒”，难免心理打鼓。据统计，由于车后盲区所造成的交通事故在中国约占30%，美国约占20%。难怪 阅读全文
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自动驾驶十字路口解决方案 智能城市出行与交通枢纽，能够改善交通流量，减少污染，并向驶近的网联车辆和行人发送潜在危险信息。 一．大陆集团版智能十字路口 创新：该枢纽有两条智能十字路口，配备了大陆的短程与远程传感器，以及探测司机走错道的系统。该枢纽正在收集非个人识别系统，创建基础设施到一切（I2X）通信 阅读全文
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交通信号灯检测与行人过马路策略 一．概述 在智能交通领域关于交通标志，车道线，车辆前向碰撞预警，后向碰撞预警，车距检测等已经有比较广泛的研究。这些交通相关的计算机视觉方向也是目前自动驾驶汽车正在解决或者已经解决的经典问题。相比于这几个方向，对于交通灯的检测的研究相对较少。交通灯的检测在自动驾驶汽车的 阅读全文