车道内计算车头时距涉及的算法原理
车头时距：同向行驶的一列车队中，相邻车辆车头之间的时间间隔。平均车头时距：观测路段上所有车辆的车头时距的平均值。计算公式为：两车的车头间距除以后车速度。对于信号交叉口场景，可获取两辆车连续通过停止线的时间作为车头时距。参考：《交通工程学》 李作敏 人民交通出版社如有疑问或建议可加V（xuanze500）详询。
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注意力(Attention)机制概述
在视觉方面，注意力机制的核心思想是突出对象的某些重要特征。【从关注全部到关注重点】 注意力机制的目的可以认为是在深度神经网络的结构设计中，对某些权重添加注意力。可以理解为再增加一层权重，重要的部分这个权重设的大一点，不重要的部分设的小一点。【参数少+速度快+效果好】 视觉注意力分为几种，核心思想是基于原有的数据找到其之间的关联性，然后突出其某些重要特征，有通道注意力，像素注意力，多阶注意力等，也有把NLP中的自注意力引入。_attention模块
如何调用API接口(uniapp版)
一.新建vue页面二. 新建后的页面是这样的三. 在js区域创建要接收api返回内容的容器四. 在html内容区域使用容器五. 给span绑定点击事件, 每次点击都重新获取api返回结果六. 调用uniapp自带的get请求方法七. 运行到浏览器查看_uniapp 调用api
一种通过标定像素点和其对应经纬度值 构成映射，来计算视频图像内目标经纬度的方法
根据标定点计算R_t矩阵_单应性矩阵方法一种通过标定像素点和其对应经纬度值 构成映射，来计算视频图像内目标经纬度的方法。
视频目标检测 yolo算法小模型自训练模型对比（yolov5 yolov7 yolov8）
Yolo系列模型训练结果及测试结果对比：yolov5 yoloX yolov7 yolov8各个yolo系列版本对应小模型训练及测试对比原理测试结果 对比
yolo系列不同模型训练的时候 数据集标注文件之间的相互转换
yolo系列不同模型训练的时候 数据集标注文件之间的相互转换一 将标注精灵标注的json文件转换为yolov5训练所需的txt格式，需依次遍历每一个json二 将yolov5的txt格式转化为yolovX的xml，需依次遍历每一个txt文件。三 将yolo格式的标注文件.txt转换为coco格式的标注文件.json四 写入txt文件 分别存放训练集和验证集图片的路径
【微信小程序】使用 WebSocket 进行订阅操作、连接监听、接收到服务器的消息事件
在微信小程序中使用 WebSocket 进行订阅操作，可以通过方法创建 WebSocket 连接，并通过相关事件处理函数进行订阅和数据处理。_websocket 订阅
YOLOv5 YOLOv7 YOLOv8的模型测试对比和结论
基于使用自己训练的模型，yolov8做推理测试的时候postprocess时间大于inference时间_故做此研究。在val和predict速度栏，刚开始发现Yolov8的postprocess时长达到了16ms+。
【微信小程序】通过监听 WebSocket 的状态变化来判断Socket是否已经建立连接
在微信小程序中，可以通过监听 WebSocket 的状态变化来判断是否已经建立连接。通过监听上述的状态变化，可以判断 WebSocket 是否已经建立连接。以上就是在微信小程序中判断 WebSocket 是否已经建立连接的方法。属性是否为 1，即可判断是否已经建立连接。通过判断 WebSocket 对象的。，则表示已经建立连接；，则表示未建立连接。_qt 判断socket是否创建
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