文件名称：matlab并网程序代码-KITTI-tracking-data:KITTI-tracking-data
文件大小：5.87MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-05 21:59:22
系统开源
matlab并网程序代码Velodyne 所有代码都是使用 python 3.6 版本编写的，需要安装 numpy、scipy、matplotlib 库才能成功运行程序。 该存储库基于 [1] 的研究方法，探索了来自 KITTI 数据集 [4] 的 VELODYNE 原始点云数据（X、Y、Z、I）的对象检测和分类。 该存储库包含对点云数据进行分类所需的以下方面的代码。 物体检测 connected.py : 用于提取二元矩阵上的连通分量的类 occupancy_grid.py：该程序为 3D 点云数据创建一个占用网格。 segemntation.py ：该程序在从连接组件检测到的对象上生成 3D 边界框。 python segmentation.py path/to/one/sequence/of/frames 分类 feature_extraction.py：该程序从每个组件中提取对象级和点级特征，并创建一个 28 维向量。 svm_train.py ：该程序为作为输入提供的训练数据生成 SVM 模型 python svm_train.py path/to/training/data
【文件预览】：
KITTI-tracking-data-master
----misc()
--------pointNet_train.py(1008B)
--------pointNet_model.py(4KB)
----classification()
--------svm_train.py~(3KB)
--------__pycache__()
--------trained_classifier.pkl(379KB)
--------svm_test.py(2KB)
--------#svm_test.py#(2KB)
--------svm_train.py(3KB)
--------features_extraction.py(5KB)
--------features_extraction.pyc(4KB)
----images()
--------vehicle1.png(35KB)
--------vehicle6.png(80KB)
--------vehicle3.png(52KB)
--------unmodified_1_27.png(46KB)
--------non-vehicle1.png(49KB)
--------superimpose_grid.png(130KB)
--------non-vehicle4.png(51KB)
--------vehicle5.png(58KB)
--------non-vehicle5.png(41KB)
--------non-vehicle2.png(25KB)
--------fol1_27.fig(4.07MB)
--------vehicle4.png(33KB)
--------non-vehicle3.png(46KB)
--------grid_3dobjects.png(853KB)
--------vehicle2.png(55KB)
--------fol1_fr27.png(375KB)
----connected.py(3KB)
----auto_model.py(5KB)
----object_detection()
--------connected.py(3KB)
--------scan_conversion.py(1KB)
--------__pycache__()
--------plotting_detection.py(4KB)
--------segmentation.py(5KB)
--------scan_conversion.pyc(1KB)
--------segmentation.pyc(5KB)
--------connected.pyc(3KB)
--------occupancy_grid.py(2KB)
--------occupancy_grid.pyc(2KB)
----read_point_data.py(1KB)
----segmentation.py(5KB)
----auto-encoder()
--------auto_model.py(5KB)
--------read_point_data.py(1KB)
--------auto_train.py(2KB)
--------auto_model.py~(5KB)
----auto_train.py(2KB)
----read_point.cpp(2KB)
----detect_classify()
--------detect_and_classify.py(5KB)
--------detect_and_classify.py~(5KB)
----README.md(2KB)
----pointNet_train.py(1008B)
----occupancy_grid.py(2KB)
----pointNet_model.py(4KB)