LIDAR车辆检测

贡献者梅丽莎·陈（Melissa Chen）、高乐中（Lezhong Gao）、凯文·夸奇（Kevin Quach）、韦拜·斯里瓦斯塔瓦（Vaibhav Srivastava）使用区域增长聚类算法对3D点进行聚类，以过滤出具有宽度和深度的聚类。在360度全景图上，利用深度神经网络的预测框对聚类点进行投影，并选择最可能的框进行跟踪。

介绍如何利用Matlab实现对视频中车辆的检测，采用高斯混合模型（GMM）方法。

Autoware推出的yolov2源码matlab版，为车辆定位与检测提供了简明入门手册。Localization模块利用LIDAR扫描数据和地图信息计算车辆在全局坐标系下的当前位置(x,y,z,roll,pitch,yaw)，推荐使用NDT算法进行激光雷达帧与3D地图的匹配。GNSS_localizer将GNSS接收器的NEMA/FIX消息转换为位置信息，并可作为Localization的初始参考位置。Dead_reckoner利用IMU传感器预测车辆的下一帧位置，并对Localization和GNSS_localizer的结果进行插值。Detection模块从激光雷达单帧扫描中提取点云信息

使用Matlab编程实现车辆目标的检测，代码详细易懂，适合初学者学习使用。

想做一个车辆检测项目吗？这个基于YOLOv5 模型和DeepSORT 算法的项目挺不错。你可以用它来识别视频中的车辆，还能追踪每辆车的位置。好的是，附带的数据集.zip已经好了，你直接上手就行，省去了自己数据的麻烦。整体项目结构简洁，代码也还不错，基本上拿来就能用，适合用来做一些基础的车流量或者智能交通系统的开发。如果你想了解一下车辆检测和跟踪的实际应用，这个项目是个不错的选择！

本资料夹包含MATLAB状态枚举法代码，用于Maixduino上的车辆检测。文件结构分为指南和手册、Maixduino编程脚本、处理数据集的MATLAB脚本以及YOLOv2和YOLOv3的实现。YOLOv3部分包括训练算法和生成预测的能力，适用于自定义数据集。

LIDAR 数据读取的工具挺实用的，尤其是对于 LAS 文件格式的点云数据。它可以你轻松读取 LIDAR 数据并将其导出为 txt 文件，这对于后续的和可视化是一个方便的步骤。如果你的是大型点云数据集，这个工具的效率还是蛮不错的。通过读取点云数据，你可以进行各种操作，比如滤波、特征提取等等。嗯，算是前端开发者经常用到的一个小工具吧，挺适合快速上手，你搞定一些数据格式转化的工作，是跟 MATLAB 结合使用时效果更佳。如果你有 LIDAR 数据相关的需求，可以试试看。

本项目利用 HOG 特征提取和 SVM 分类相结合的方法进行车辆检测。该方法以 MATLAB 为实现平台，并提供了以下内容：- MATLAB 代码- 数据集- 文件幻灯片- Latex 编写的报告该方法在越南交通视频数据集上进行评估，检测结果已展示在报告中。

提供自定义Simscape库和Simulink项目，用于车辆建模。自定义Simscape组件支持基于Pacejka '89和'96公式的轮胎模型，示例项目包括3DOF车辆模型（仅限Simscape）和6DOF车辆模型（Simscape Multibody）。

使用OpenMV进行编程，构建巡线车辆，实现路径跟踪功能。