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TTGO-T-Beam-Car-Tracker

TTGO T-Beam开源车载GPS追踪系统

这是一个基于TTGO T-Beam开发板的开源车载GPS追踪系统。系统通过LoRa技术和The Things Network将车辆GPS位置及室内环境数据传输至Cayenne平台。追踪器采用自适应数据包发送率,提高移动中的轨迹精度。集成的BME/BMP280模块可监测温度、湿度和气压。用户能够通过Cayenne网页或移动应用实时监控车辆位置和环境信息。项目整合了ESP32、GPS、LoRa和可选的GSM模块,构建了一个功能丰富的车载追踪系统。系统利用Cayenne Low Power Payload格式传输数据,确保了低功耗运行。该开源项目详细介绍了硬件连接、所需库文件和配置步骤,便于爱好者复制和改进。

BEVFormer_tensorrt - BEVFormer和BEVDet的TensorRT高效部署方案
BEV 3D DetectionGPU内存优化GithubTensorRT开源项目推理加速量化
本项目实现BEVFormer和BEVDet在TensorRT上的高效部署,支持FP32/FP16/INT8推理。通过优化TensorRT算子,BEVFormer base模型推理速度提升4倍,模型大小减少90%,GPU内存节省80%。同时支持MMDetection中2D目标检测模型的INT8量化部署。项目提供详细基准测试,展示不同配置下的精度和速度表现。
monitor - 基于蓝牙的设备存在检测系统
GithubMQTTRaspberry Pimonitor开源项目自动化蓝牙侦测
monitor是一个开源的蓝牙存在检测系统,可识别信标、手机等蓝牙设备。它基于MQTT协议,支持多设备分布式部署,适用于家庭自动化场景。系统提供灵活配置,实现精准室内定位和自动化控制。项目支持多种蓝牙设备类型,为智能家居开发提供了实用的技术方案。
iotdb - 物联网高性能时序数据管理系统
ApacheGithubIoTDB开源开源项目时序数据库物联网
IoTDB是专为物联网设计的高性能时序数据管理系统。该系统提供灵活部署、低硬件开销、高效目录结构、高吞吐读写、丰富查询语义及无缝集成开源生态。通过支持SQL语言、JDBC API和便捷的数据导入导出工具,IoTDB能够高效管理和分析海量时序数据。
terra - AI驱动的智能探索伴侣 重新连接自然与内心
AI导航GithubTERRA开源硬件开源项目数字排毒正念漫步
TERRA是一款创新的AI驱动探索设备,融合人工智能与正念科学。它能生成即兴路线,确保用户在探索过程中不会迷路。设备采用简约界面和触觉反馈,鼓励用户放下手机,专注体验当下。作为开源项目,TERRA支持自主组装,为正念漫步爱好者提供了一个独特工具,有助于重新建立与自然和内心的联系。
Datatruck - 卡车运输管理平台 提升运营效率
AI工具TMS软件云平台劳动力自动化卡车运输数据分析
Datatruck为卡车运输公司提供综合管理平台。通过数据分析和流程自动化,平台优化车队运营,提供云端分析、数据洞察和业务可视化功能。系统集成简化信息获取,支持数据驱动决策,提高效率并降低成本。
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。
speed-camera - 基于计算机视觉的开源运动目标速度测量系统
GithubOpenCVPythonSpeed Camera开源项目树莓派物体运动追踪
speed-camera是一个基于Python和OpenCV的开源运动目标速度测量系统。它支持树莓派、Windows和Unix平台,兼容多种摄像头,可自动检测和跟踪画面中最大移动物体并计算速度。系统提供灵活配置、数据记录和Web界面,适用于交通监控等场景。此外还集成了数据分析、图表生成等管理工具,方便用户进行后续处理。
MapTR - 在线向量化高精度地图快速构建框架
GithubMapTR人工智能开源项目模型自动驾驶高精地图
MapTR是一款高效准确的在线向量化高精度地图构建框架,可应用于自动驾驶系统的复杂场景中。该框架采用统一的置换等效建模方法,结合分层查询嵌入和双向匹配策略,提高了学习过程的稳定性,具备实时推理能力,并在nuScenes和Argoverse2数据集中表现出色。MapTR支持多种地图元素,具备良好的扩展性和灵活性。最新版本MapTRv2提升了性能和收敛速度,并引入了额外的语义中心线,进一步优化下游规划需求。
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。
carbontracker - 深度学习模型训练碳足迹追踪与预测工具
AI训练Githubcarbontracker开源项目深度学习碳足迹能源消耗
carbontracker是一款开源工具,用于监测深度学习模型训练过程中的能耗和碳排放。它能实时追踪GPU和CPU能耗,提供当前和预测的碳足迹数据,并转换为直观的等效值。该工具兼容NVIDIA GPU、Intel CPU以及Slurm和Google Colab等环境,帮助AI研究人员评估和降低模型训练对环境的影响。
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