车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性.

PoseEstimation-TFLiteSwift 此项目是使用TensorFlow Lite在iOS上进行的姿势估计。 如果您对iOS +机器学习感兴趣，请访问您可以查看各种DEMO。 实时2D姿态估计 3D姿势估计 特征 支持2D姿势估计TFLite模型 金属框架实时演示 相册演示 支持3D姿态估计TFLite模型 金属框架实时演示（但实时模型尚未准备好） 实时姿态匹配演示 相册演示 在2D演示页面中渲染2D姿势估计的结果关键点 使用SceneKit渲染3D姿势估计的结果关键点 渲染2D姿势估计输出的热图 典型基于热图的模型的零件置信度图 OpenPose（2D多人）的零件相似性字段 在3D姿势演示中实现了具有余弦相似性的姿势匹配 实施以固定3D姿势估计中的肩膀关键点，以进行姿势匹配的预处理 楷模 源图像 名称 gif img-0 img-1 i

文件网址：https://www.dropbox.com/s/llpxd14is7gyj0z/model.h5

用于训练和测试深度估计模型的参考PyTorch实现

人脸图像年龄估计是模式识别领域中一个重要的研究方向。本文针对人脸图像年龄估计中提出的模型进行了分析、分类、 归纳和总结，指出了各种模型的优缺点和研究现状。

基于卷积神经网络的光流估计模型.pdf

使用姿势估计进行跌倒检测 介绍 基于跌倒检测模型 PyPI库： ：//pypi.org/project/openpifpaf/ 该检测可以在GPU和CPU上，多个视频，RTSP流以及网络摄像头/ USB摄像机上运行。 与大多数适用于单个大对象的开源跌倒检测模型不同，此改进的模型集成了一个人员跟踪器，该跟踪器可以检测多于一个人的场景中的跌倒。 示范影片 视频学分：50种跌落方法（），在单个NVIDIA Quadro P1000上运行 测试结果 UR跌落检测数据集（ ），已在两台NVIDIA Quadro GV100上进行了测试。 精度：100％ 召回率：83.33％ F1得分：90.91％ 注意：由于缺少可用的数据集，因此未测试误报和真否定。 环境 Ubuntu 18.04 x86_64 的Python 3.7.6 水蟒3 CUDA 10.2 用法 设置Conda环境

图像处理《Boosting Monocular Depth Estimation Models to  High-Resolution via Content-Adaptive Multi-Resolution Merging》整篇论文的研读笔记，注解及见解，通过内容自适应多分辨率合并，提高单眼深度估计模型到高分辨率效果。

整车，二手车，库存车评估模型设计与应用

这是个matlab代码，用以模拟超宽带信道的模型，分成两种情况，有LOS和NLOS。