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基于YOLOv8的无人机道路损伤检测[四类核心裂缝/坑洼识别]的识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
基于YOLOv8的无人机道路损伤检测系统,精准识别鳄鱼纹、纵向/横向裂缝及坑洼四类病害。集成PyQt5可视化界面,支持图片、视频、实时摄像头多模式检测,提供完整源码、数据集、预训练权重与部署教程,开箱即用,助力智慧交通巡检与养护决策。
4类停车场车位与车牌检测数据集(5000张)|YOLO训练数据集 智能停车 车位识别 车牌检测 违规停车识别
本数据集含5000张真实停车场图像,覆盖室内外多场景,支持YOLO系列模型训练。精准标注4类目标:空位、已占用、违规停车、车牌,兼顾光照变化、遮挡与多角度,适用于智能停车、违停识别与车牌检测等落地应用。
公路表面裂缝目标检测数据集(1500 张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测任务
本数据集含1500张真实道路图像,已划分train/val/test并精准标注裂缝(crack)边界框,覆盖沥青/水泥路面、多光照与多角度场景,适配YOLO、RT-DETR等主流目标检测模型,专为道路病害智能巡检与小目标检测研究设计。
高德智慧交通地图空间可视化SDK设计与实现
地图空间可视化作为高德智慧交通前端业务中最重要的功能之一,承担着城市交通大脑、全境智能大屏等业务中大量的地图渲染需求。作为向用户展示交通数据的窗口,我们需要展现省、市、区、商圈、自定义区域多种场景,包括所有交通事件、拥堵指数、辖区等多种维度的数据,呈现着数据量大、元素种类多、逻辑展现重等特点。
网约车之外,滴滴有哪些空间值得重新想象?
滴滴的价值在哪?国内市场之外,还有更远的征程以及更大的想象空间——程维、柳青给出的答案是,“全球最大汽车运营商”和“智能交通技术的引领者”。
有效方案保护车联网企业的“第一公里”,让无人驾驶全速前进
上个十年智能手机让巨头挣得盆满钵满,下一个十年,无人驾驶这个超大移动终端成为新的风口。 但在道路上真正实现无人驾驶顺畅运转,是需要汽车智能化与车联网进行完美结合。车联网需要实现车内网、车际网和车载移动互联网“三网融合”,利用传感技术、无线通信网络、现代智能信息处理技术,实现交通的智能化管理、交通信息服务智能决策和车辆的智能化控制,以此为无人驾驶铺平道路,那么现如今的车联网,准备的如何呢?
数字孪生核心技术揭秘(一):渲染引擎
从2017年“数字孪生城市”概念走红开始,全国各地“数字孪生城市”如雨后春笋般涌现,迅速推动了整个行业快速发展。与此同时,整个“数字孪生城市”产业链路上的技术瓶颈开始显现,尤其是数字孪生城市构建的核心环节之一的三维渲染引擎已经成为制约数字孪生城市项目正真实战落地的核心痛点。
阿里云亮相浙江国际智慧交通产业博览会
2022年12月18日,阿里云亮相浙江国际智慧交通产业博览会,会上,阿里云数字交通展同期亮相首届国际数字贸易博览会&第四届浙江国际智慧交通产业博览会,萧山区正式发布交通云平台,备受关注。
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