针对列车卫星信号接收器的定位算法，建立一个用于追踪算法训练与改进的3D可视化孪生系统。
基于PyTorch的深度学习计算机视觉算法开源开放学习平台
# AI模型服务化引擎
将AI模型推理程序封装成为Web互联网服务。
目前提供RESTful API、WebSocket和可视化Web GUI等多种形式的互联网API接口服务，支持二进制数据传输和文件上传。
鹏城实验室开源水下声学数据集将分享每次实验实测的侧扫声呐数据集、前视声呐数据集等等，为水下声学领域提供数据支持。
侧扫声呐图像标注软件（Open Side-Scan-Sonar Label Tool），简称**OpenSLT**，是一款能够对XTF格式文件直接进行标注的软件。其工作原理是在线解析XTF格式文件并生成图像，在此基础上进行标注，相比于传统标注方法，该软件能够有效的保留侧扫声呐图像的额外信息，如目标所在帧数、所在采样点、斜距信息等等，方便后续基于深度学习的目标检测算法开发。同时，该软件也支持以YOLO标注格式的输出，具备与传统标注软件相同的功能。
原始仓库地址：https://github.com/min2209/dwt.git
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计算机视觉
3 months前更新
ubuntu下离线侧扫声呐数据xtf文件处理软件，输出基本信息、航迹、回波强度等数据文件，使用方法请查阅doc中的使用手册
# OpenCV: Open Source Computer Vision Library
This repository contains 3rdparty libraries used by OpenCV.
### OpenCV Resources
OpenCV repository: https://github.com/opencv/opencv
Homepage: https://opencv.org
Docs: https://docs.opencv.org
Q&A forum: https://answers.opencv.org
Issue tracking: https://github.com/opencv/opencv/issues
原始仓库地址：https://github.com/opencv/opencv_3rdparty.git
半自动标注系统是基于BS架构，由鹏城实验室自主研发，集成目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法，实现了对图像，视频的自动标注，并可以人工对自动标注结果进行调整得到最终标注结果，同时也可以对视频、图片、医疗相关的数据进行人工标注。
半自动标注系统主要功能有：用户管理，数据集管理，自动标注，人工标注，ReID标注，车流统计，视频标注，医疗CT标注，超大图像标注，模型管理与重训，报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全，在标注使用中防止数据泄露，采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。
半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标，不断提升自动标注效率，减少人工标注和人工参与过程。
本工具包实现大批量、跨被试、跨设备的脑电数据和标签的预处理、采样、平衡、存储和机器学习数据集生成，涵盖分类、回归、自编码器、单样本模型调试等功能。需要Python 3.5以上的环境。
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