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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
tram - 从非受控视频中重建3D人体全局轨迹和动作
3D人体捕捉GithubTRAM开源项目深度学习视频处理计算机视觉
TRAM是一个开源的4D人体捕捉系统，专门用于从非受控视频中估计3D人体的全局轨迹和动作。该系统集成了目标跟踪、SLAM和4D人体捕捉技术，能在世界坐标系中精确重建人体运动。TRAM的工作流程包括相机位姿估计、人体检测跟踪和4D人体重建，为复杂场景中的人体运动分析提供了有力工具。
GPT-Driver - 将GPT-3.5模型用于自动驾驶运动规划的简便方法
GPT-DriverGithubarXiv大型语言模型开源项目自动驾驶运动规划
GPT-Driver项目将自动驾驶的运动规划问题转化为语言建模问题，利用大型语言模型的推理和泛化能力生成驾驶轨迹。通过提示-推理-微调策略，模型能够精确描述轨迹坐标并解释决策过程。实验结果显示，在大规模nuScenes数据集上，该方法表现出色，具备有效性、泛化能力和可解释性。
bevfusion - 具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合
3D目标检测BEVFusionGithub多传感器融合开源项目自主驾驶鸟瞰图表示
BEVFusion是一个有效的多任务多传感器融合框架，通过在共享的鸟瞰视角表示空间中统一多模态特征，解决了传统点级融合方法的局限性。其优化的视角转换和显著降迟特性使其在各种3D感知任务中表现出色。该框架在提升3D物体检测和BEV图分割性能的同时，大幅降低计算成本，树立了新行业标杆。
SZT-bigdata - 深圳地铁大数据分析系统助力客运服务优化
FlinkGithubSZT-bigdata大数据分析客流分析开源项目深圳地铁
SZT-bigdata项目基于Flink、Redis、Kafka等大数据技术，对深圳地铁刷卡数据进行分析，旨在研究客运能力并探索服务优化方向。项目涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，展示了完整的大数据处理流程。通过运用多种常用技术框架，项目不仅实现了实际应用，还为开发者提供了技术栈对比和选型参考。
awesome-public-datasets - 多领域高质量公共数据集资源汇总
Github基因组学开源数据集开源项目微阵列数据生物学蛋白质数据库
Awesome Public Datasets汇集了农业、生物学、计算机科学等多个领域的高质量公共数据集。该项目源于上海交通大学OMNILab,现隶属于BaiYuLan开放AI社区。它为研究人员和数据科学家提供了便捷获取开放数据资源的途径,支持各类分析和研究工作。资源列表涵盖广泛,质量可靠,是数据科学工作的重要参考。
Satellite-Imagery-Datasets-Containing-Ships - 完整版雷达和光学卫星图像船舶检测分类数据集
Github光学卫星数据集分类开源项目船舶检测语义分割雷达卫星数据集
本页面列举了多个用于船舶检测、分类、语义分割和实例分割任务的雷达和光学卫星图像数据集，包括SSDD、OpenSARship、HRSID等。这些数据集涵盖了RadarSat-2、TerraSAR-X和Sentinel-1等卫星，提供了丰富的图像和详细的标注信息，非常适合多个船舶检测和分析任务。
TransGPT - 开源交通大模型 引领智能出行新时代
GithubTransGPT交通大模型多模态开源数据集开源项目评测
TransGPT作为国内首个开源交通大模型，致力于解决实际交通问题。该模型具备交通预测、智能咨询、公共交通服务、交通规划和安全教育等多项功能，为道路、桥梁、隧道和公路运输等领域提供通用知识支持。TransGPT开源了模型、代码和数据，允许免费商用，旨在促进智能交通技术的广泛应用和发展。
Objectron - 3D对象姿态标注短视频数据集
3D物体检测GithubMediaPipeObjectron人工智能开源项目视频数据集
Objectron数据集包含短视频片段，每个片段提供详细的3D对象姿态标注信息。数据集包括15,000个标注视频和4百万个标注图像，涵盖自行车、书籍、瓶子、相机、谷物盒子、椅子、杯子、笔记本电脑和鞋子等类别。数据集支持TensorFlow和PyTorch等深度学习框架，并提供用于3D物体检测的解决方案。数据采集自全球10个国家，确保了地理多样性。
SparseTrack - 多目标跟踪新方法：基于伪深度的场景分解技术
GithubSparseTrack伪深度场景分解多目标跟踪开源项目数据关联
SparseTrack提出了一种新的多目标跟踪方法，通过伪深度估计和深度级联匹配策略来分解密集场景。这种方法在MOT17和MOT20基准测试中表现出色，仅使用IoU匹配就达到了与复杂算法相当的性能。SparseTrack为解决拥挤场景中的多目标跟踪问题提供了新的思路，展示了简单方法在复杂任务中的潜力。
Vehicle-OSINT-Collection - 综合车辆信息采集工具库
GithubVIN解码Vehicle OSINT开源项目汽车信息搜集街景地图车牌查询
Vehicle-OSINT-Collection是一个综合性车辆信息采集工具库，提供多种实用工具和资源。包括车辆图像识别、车牌查询、VIN码解码以及地图街景等功能。该项目整合了众多网站、插件和数据库，便于获取车辆制造商、型号、保险和历史等详细信息。这一持续更新的资源库有助于提高车辆调查和信息收集的效率。
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