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 车辆轨迹数据集无人机视频交通安全研究数字孪生 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

sumo-rl - 用于智能交通信号控制的强化学习框架

GithubSUMO-RL交通仿真交通信号控制多智能体开源项目强化学习

SUMO-RL是基于SUMO交通模拟器的强化学习框架，专注于智能交通信号控制。该框架提供简洁接口，支持创建单代理和多代理强化学习环境，允许自定义状态和奖励函数，并兼容主流RL库。SUMO-RL简化了交通信号控制的强化学习研究过程，适用于多种交通网络和场景。目前已应用于多项研究，覆盖从单一交叉口到大规模城市网络的各类交通控制问题。

Learning-Deep-Learning - 自动驾驶与深度学习前沿技术论文笔记集锦

Github开源项目机器学习深度学习自动驾驶计算机视觉论文阅读

这个项目汇集了深度学习和机器学习领域的论文阅读笔记，重点关注自动驾驶技术。涵盖BEV感知、语义占用预测、可行驶空间检测和3D目标检测等热门研究方向。同时收录了多篇综述文章，全面呈现自动驾驶领域的最新进展和技术动向。

SensorsCalibration - 开源多传感器标定工具箱助力自动驾驶系统优化

GithubOpenCalib传感器标定多传感器融合开源项目自动驾驶

SensorsCalibration是一个开源的多传感器标定工具箱，专注于自动驾驶领域。这个工具箱提供了IMU、LiDAR、摄像头和雷达等传感器的内参和外参标定方法。它支持基于目标和无目标的标定，同时具备手动和自动标定模式。此外，SensorsCalibration还包含工厂标定和传感器到车辆坐标系的在线标定功能。通过提高传感器融合的精度，这个工具箱为自动驾驶系统的开发和优化提供了重要支持。

awesome-lane-detection - 车道线检测研究综述，论文、代码与数据集汇总

Github开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉论文综述车道检测

本项目整理了车道线检测领域的研究论文、代码实现、数据集和教程资源。内容包括2017年至今的深度学习方法、3D检测、弱监督等主流技术。收录了公开数据集和开源代码,为研究提供参考。项目持续更新最新进展,是该领域的重要资源汇总。

lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构

GithubLSDSLAM开源项目机器人感知激光雷达自动驾驶

LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。

slam_in_autonomous_driving - 自动驾驶SLAM技术教程及开源代码实现

GithubSLAM开源项目惯性导航激光建图组合导航自动驾驶

此项目提供自动驾驶SLAM技术的开源教程书籍和代码。内容涵盖惯性导航、组合导航、激光建图和定位等核心算法，包括误差状态卡尔曼滤波、预积分、ICP和NDT等经典SLAM算法的实现。书中提供简洁的数学推导和代码示例，并配有丰富数据集和动态演示，有助于深入理解自动驾驶中的SLAM技术。

ad-rss-lib - 开源C++库实现自动驾驶责任敏感安全模型

C++库GithubRSS安全模型开源开源项目自动驾驶

ad-rss-lib是一个开源C++库,实现了自动驾驶责任敏感安全(RSS)模型。该库可处理多车道、交叉路口和非结构化道路场景,为自动驾驶系统提供安全约束。支持自动驾驶地图集成和Python开发,已在CARLA模拟器和百度Apollo平台中应用,为自动驾驶安全研究提供了有力工具。

Autonomous-Driving-in-Carla-using-Deep-Reinforcement-Learning - CARLA仿真中的深度强化学习自动驾驶模型

CARLAGithubPPO变分自编码器开源项目深度强化学习自动驾驶

该项目在CARLA仿真环境中，使用深度强化学习方法进行自动驾驶训练。通过结合PPO算法和变分自编码器（VAE），加速学习并提高驾驶决策能力。项目采用Python和PyTorch构建，重点在于自动驾驶和障碍物回避的持续学习。对于推动自动驾驶技术和决策效率研究具有显著意义。

BEVFormer - 多摄像头鸟瞰图学习框架助力自动驾驶感知

BEVFormerGithub多相机感知开源项目目标检测自动驾驶鸟瞰图表示

BEVFormer是一个用于自动驾驶感知的开源框架,通过时空Transformer从多摄像头图像中学习统一的鸟瞰图表示。该方法利用预定义的网格查询,结合空间交叉注意力和时间自注意力机制,有效聚合多视角的空间和时序信息。在nuScenes测试集上,BEVFormer达到56.9%的NDS指标,显著超越现有方法,与激光雷达系统性能相当。这一创新为基于纯视觉的3D目标检测提供了新的基准。

datasets - Unsplash开放数据集海量图片与搜索数据资源

GithubUnsplash Dataset图像库图片数据集开源数据开源项目数据研究

Unsplash Dataset是一个开放的图片和数据资源库,汇集了全球35万多名摄影师的贡献。它包括Lite和Full两个版本,分别提供2.5万张自然主题图片和540万张高质量图片。这些数据集还包含大量关键词和搜索数据,为图像研究和机器学习提供了丰富素材。研究人员可免费用于非商业性项目,探索图像、关键词和搜索行为之间的关联。

相关项目

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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