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突破端到端自动驾驶模型的隐藏偏差高性能仿真平台

CARLA 自动驾驶端到端模型计算机视觉深度学习 Github 开源项目

基于CARLA仿真器的端到端自动驾驶研究开源项目。提供可配置代码、文档和高性能预训练模型，揭示了端到端驾驶模型的隐藏偏差。在多个基准测试中表现优异，支持数据生成、模型训练和评估，有助于研究人员探索自动驾驶前沿问题。

awesome-vehicle-security - 全面的车辆安全和汽车黑客资源汇总

CAN总线ECUGithub开源项目汽车黑客漏洞分析车辆安全

该项目汇集了车辆安全和汽车黑客领域的全面资源,包括技术文章、研究论文、开源工具、硬件设备等。内容涵盖从入门知识到高级技巧,适合不同水平的开发者和研究人员学习参考。除技术资料外,还收录了相关会议、播客等行业动态,是车辆安全领域的权威资源集合。

ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合

GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目，帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献，获取实践经验并提升技能，推动开源社区的持续发展。

deep-license-plate-recognition - 基于深度学习的多功能车牌识别系统

ALPRAPIGithub图像处理开源项目机器学习车牌识别

deep-license-plate-recognition是一个基于深度神经网络的自动车牌识别系统。该项目可在复杂环境下准确识别车牌,支持90多个国家,能识别车辆类型、品牌、型号和颜色。系统提供REST API接口,兼容多种编程语言和操作系统平台。适用于停车场管理、道路监控等场景,并提供免费试用。

YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割

GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割

YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型，可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计，在提高性能的同时保持高效率。实验表明，该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法，适用于需要实时处理的多任务场景。

tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架

GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶

TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架，专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例，展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点，采用单服务器多客户端架构，可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。

openpilot - 开源驾驶辅助操作系统支持275种以上车型

Githubcommaopenpilot开源软件开源项目自动驾驶驾驶辅助系统

openpilot是一个开源的机器人操作系统，主要应用于升级超过275种车型的驾驶辅助系统。该系统提供自适应巡航控制和车道保持等功能，可通过comma 3/3X设备和专用线束安装。openpilot注重安全性，遵循ISO26262标准，并鼓励开发者参与项目贡献。

End-to-end-for-chinese-plate-recognition - 中文车牌识别与矫正的解决方案

CNNEnd-to-end-for-chinese-plate-recognitionGithubTensorFlowU-Net开源项目车牌识别

项目基于u-net、cv2和卷积神经网络(cnn)，使用tensorflow和keras实现。功能包括中文车牌的定位、矫正和识别。通过u-net进行图像分割，cv2进行边缘检测和车牌区域矫正，再用cnn实现多标签端到端识别。测试表明，系统在拍摄角度倾斜、强曝光和昏暗环境下表现出色，甚至对某些百度AI未能识别的车牌也能识别。请确保输入图片尺寸小于240x80，以获得最佳识别效果。详情请参阅CSDN博客。

cam_lidar_calibration - 相机与激光雷达自动校准优化工具

Github传感器融合开源项目棋盘格标定点云处理相机激光雷达标定计算机视觉

这是一个开源的相机与激光雷达自动校准工具,通过优化样本选择简化校准流程。它克服了基于目标校准的局限性,可获得适合整个场景的参数估计及不确定性。工具提供硬件设置、配置、数据采集和结果评估的使用说明,支持ROS Melodic环境。

Simulator-Controller - 智能赛车模拟器控制系统及AI助手

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Simulator Controller是一款集成度高的赛车模拟器控制系统。它采用模块化插件架构,兼容多种外部控制器硬件。系统内置多个AI语音助手,如虚拟赛车工程师、策略师等,为比赛提供全面支持。同时配备设置工作台、策略工作台等实用工具,全方位提升虚拟赛车体验。

PersFormer_3DLane - PersFormer基于透视变换实现精确的3D车道线检测

3D车道线检测GithubOpenLane基准PersFormerPyTorch实现开源项目透视变换

PersFormer是一种创新的3D车道线检测模型，采用基于Transformer的模块生成BEV特征并参考相机参数。模型能同时进行2D和3D车道检测，提升特征一致性与多任务学习效果。PersFormer在OpenLane和Apollo 3D Lane Synthetic数据集上的表现优异，超越了多种现有方法，并提供简便的安装与评估说明以及详细的训练和测试指南，成为3D车道检测领域的重要进展。

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