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UCF-SST-CitySim1-Dataset

无人机车辆轨迹数据集,实现安全研究和数字孪生应用

CitySim数据集包含从12个不同地点录制的1140分钟无人机视频中提取的高精度车辆轨迹,采用30 FPS,覆盖多种道路类型。通过五步程序确保轨迹精度,并提供旋转边界框信息来改进安全评估。相较于其他视频基础轨迹数据集,CitySim记录了更多严重的安全事件,支持自动驾驶和位置安全分析研究。此外,还提供录制地点的3D基础地图和信号定时信息,助力数字孪生应用。

cad-estate - 大规模3D场景理解数据集 带对象和房间布局标注的RGB视频
3D场景理解CAD-EstateGithubRGB视频对象标注开源项目房间布局
CAD-Estate是一个大规模3D场景理解数据集,包含复杂多对象的RGB视频。每个视频都标注了全局一致的3D对象表示和房间布局。数据集提供101K个实例、12K个独特CAD模型和20K个视频的3D表示,还包括2246个视频的复杂拓扑结构房间布局。CAD-Estate为3D场景理解研究提供丰富资源,对现有自动场景理解方法提出新挑战。
BEV-Planner - 端到端自动驾驶中车辆状态依赖分析与评估方法创新
Githubego状态开源项目开环评估端到端模型自动驾驶路径规划
BEV-Planner项目研究端到端自动驾驶中的关键问题。研究发现在nuScenes数据集上,模型过度依赖车辆状态而忽视感知信息。项目提出新的评估指标和基准方法,全面评估规划质量。研究结果质疑当前自动驾驶研究方向,建议重新审视现有方法。项目为自动驾驶领域提供新思路,包括道路遵循性评估和简单但有效的基线模型。
Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统 融合人类智慧与AI技术
Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理
Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统,通过大型语言模型作为认知代理,将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎,实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中,Agent-Driver性能显著超越现有方法,并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向,向实现人类级别驾驶迈进。
MagicDrive - 多样化3D几何控制的街景生成框架
3D几何控制GithubMagicDrive开源项目扩散模型街景生成计算机视觉
MagicDrive是一个创新街景生成框架,提供多样化的3D几何控制,包括相机姿态、道路地图和3D边界框。通过结合文本描述、定制编码策略和跨视图注意力模块,实现了多相机视角的一致性。该框架能生成高保真街景图像和视频,精确捕捉3D几何特征和场景细节,有助于提升BEV分割和3D物体检测等任务的性能。
Artificient Mobility Intelligence - 移动数据智能平台 优化驾驶安全与可持续出行
AI工具事故处理自动化可持续交通移动数据智能道路风险管理驾驶行为分析
Artificient Mobility Intelligence专注移动数据智能,运用先进计算机视觉技术将闲置数据转化为实用洞察。该平台提供综合安全和可持续性解决方案,涵盖道路风险管理、数据分析、事故成本控制和碳排放降低。通过整合动态和图像数据,平台为用户提供精准驾驶风险评估,助推企业构建数据驱动的移动生态系统。
sn-gamestate - 创新足球比赛状态重建技术实现运动员追踪与识别
GithubSoccerNet开源项目游戏状态重建计算机视觉运动员识别运动员跟踪
SoccerNet Game State Reconstruction项目提出了一种新的计算机视觉任务,通过单个移动摄像头追踪和识别足球运动员,并构建小型地图。该项目引入了包含200个标注视频片段的数据集和新评估指标,提供了基于深度学习的基线系统和开源代码库。这一创新技术为体育行业提供了自动化比赛状态重建的工具,有望推动相关研究的进一步发展。
MTR - 自动驾驶多模态运动预测的先进框架
GithubMotion TransformerWaymo数据集多模态运动预测开源项目神经网络自动驾驶
MTR项目是一个创新的多模态运动预测框架,专为自动驾驶场景设计。它通过全局意图定位和局部运动细化的联合优化来进行运动预测,采用可学习的运动查询对处理不同的运动模式。在Waymo开放运动数据集的评测中,MTR在边缘和联合运动预测任务上均表现出色,位居排行榜首位。该框架以其简洁性、高效性和准确性为自动驾驶领域的多模态运动预测提供了一个有力的基准。
siam-mot - 区域基的多目标追踪网络
CVPRGithubSiamMOT多目标跟踪开源项目深度学习运动模型
SiamMOT是一种基于区域的连体多目标追踪网络,通过在帧间估算对象实例的运动,实现目标检测和关联。项目展示了显式和隐式运动建模的重要性,显著提升了在MOT17、TAO-person和Caltech Roadside Pedestrians数据集上的性能,且在HiEve数据集上超越了ACM MM'20 HiEve Grand Challenge的获胜者。SiamMOT在单个现代GPU上以每秒17帧的速度运行,支持对人或人和车辆的联合追踪,并提供丰富的预训练模型供用户使用。
flightsim - 轻量级恶意网络流量模拟工具
GithubNetwork Flight Simulator安全控制评估开源项目恶意网络流量模拟攻击网络可见性
flightsim是一款轻量级网络流量模拟工具,专门用于生成恶意网络流量模式。它能够模拟DNS隧道、DGA流量、C2通信等多种可疑网络行为,帮助安全团队评估网络防御能力和提高威胁检测水平。该工具提供多个独立模块,支持单独或批量运行,适用于多种操作系统。作为一个开源项目,flightsim为网络安全研究和防御系统测试提供了便捷实用的解决方案。
UrbanGPT - 时空大语言模型助力城市智能分析与建模
GithubUrbanGPT城市任务开源项目指令微调时空大语言模型预训练
UrbanGPT是一款创新的时空大语言模型,融合时空依赖性编码器和指令微调范式。该模型能够理解复杂的时空相互依赖关系,在数据稀缺情况下实现全面准确的预测。UrbanGPT在多种城市任务中展现出优秀的泛化能力,尤其在零样本场景下表现出色,为城市规划和管理提供了有力的智能分析支持。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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