基于yolov5+PyQt5实现危险驾驶行为检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 危险驾驶行为检测：打哈欠、闭眼、抽烟、打电话、疲劳驾驶检测 带gui界面、yolov5算法、训练好的模型、评估指标曲线、使用方法教程、项目说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目源码+数据集+模型+项目说明.7z 附数据集下载链接，输入一张图片，输出驾驶员状态及概率 驾驶员状态识别如下 c0: 安全驾驶 c1: 右手打字 c2: 右手打电话 c3: 左手打字 c4: 左手打电话 c5: 调收音机 c6: 喝饮料 c7: 拿后面的东西 c8: 整理头发和化妆 c9: 和其他乘客说话 【使用工具】 OpenCV Matlibplot Pytorch TensorboardX 【代码介绍】 data_mean.py 统计训练图片的均值与标准差 splite_valid.py 分离验证集与训练集 visual_classes.py 浏览每个驾驶状态 visual_samples.py 浏览随机的样本 model_plot.py 利用_tensorboardX_进行模型的绘制........

ROS机器人程序框架思维导图学习总价

Udacity的无人驾驶汽车项目：此存储库包含我关于Udacity的第1学期的无人驾驶汽车纳米学位项目的总结报告，该项目专注于决策的计算机视觉和深度学习

udacity无人驾驶-05.Extended kalman filters project.rar

DeepGTAV：GTAV的插件，可将其转变为基于视觉的自动驾驶汽车研究环境

在本文中，我们提出了一种深度强化学习方法，以评估虚拟创建的自动驾驶场景的性能。 马尔可夫决策过程用于将车辆状态映射到动作。 折扣和奖励功能也包含在决策策略中。 为了处理导致强化学习的标准不稳定的高维度输入，我们使用了经验重播。 为了进一步降低相关性，我们使用迭代更新来定期更新Q值。 基于随机目标函数的亚当优化器与整流线性单元激活函数一起用作神经网络中的优化器，有助于进一步优化过程。 这款自动驾驶汽车不需要任何带有标签的训练数据即可学习人类的驾驶行为。 受现实情况启发，基于动作的奖励功能用于训练车辆。 在我们的方法中已经证明，经过多次迭代，虚拟制造的车辆会产生无碰撞运动，并执行与人类相同的驾驶行为。

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汽车保养与驾驶常识ppt.ppt

此工程为基于 apollo 1.0.0 的ros1移植版本，移植主要目的如下： - 学习apollo框架设计 - 学习apollo中的控制算法 目前移植版本与原有版本改动点如下： - 使用原生ros（基于noetic）替代apollo中更改的ros - 使用ros pkg封装apollo中每个module - 使用cmake进行编译 - 将protobuff版本提升到3.6.0 - 使用ros中的`std_msgs/String`替代apollo的`pd_msgs/xxx`消息 - 增加pnc仿真工具`apollo_simulator` 此移植版本，能很好的将自己的算法增加到框架中，应用于机器人或者无人驾驶中。同时，由于apollo中的模块抽象，每个模块之间和中间件没有耦合，中间件能很容易从ros1移植到ros2、LCM等，具体开发可根据自己的需求进行魔改。