基于时序感知下的端到端驾驶系统研发
1. 标题“Attention-Enhanced Hybrid Deep Learning for End-to-End Autonomous Driving: Integrating CBAM with ResNet and LSTM” 2. 摘要（Abstract） 研究背景：自动驾驶对时序感知与空间特征的需求 方法：提出ResNet-CBAM作为空间特征提取器 + LSTM时序建模 创新点：CBAM增强重要特征、多模态融合策略 结果：在CARLA/UDACITY等仿真平台上的性能提升 3. 引言（Introduction） 研究背景 自动驾驶的感知-决策闭环挑战 端到端学习的优势（简化Pipeline、降低误差累积） 现有问题 纯CNN对长时序依赖的局限性 复杂场景下的关键特征丢失问题 解决方案 ResNet的深层特征提取 + CBAM的注意力机制 LSTM的驾驶行为时序建模 贡献 提出CBAM-ResNet-LSTM混合架构 动态注意力权重可视化分析 实车/仿真平台验证 4. 相关工作（Related...
基于QT开发的物流界面
实习期间所做的QT界面，主要功能介绍在html文件中在执行运行后会生成build文件夹 build存放的可执行文件，包含存放的数据库文件。见图片 产品主界面如下所示，默认打开的数据库文件为 logistics_default.db1 在文件菜单栏中提供了新建和打开数据库功能，客户订单展示提供订单详细信息2 可以连接到数据库更新订单状态 客户订单新增界面如下 客户订单删除和更新界面如下 视频介绍https://www.bilibili.com/video/BV1mqddYnErx/ 软件版本说明版本说明：QMake version 3.1 Using Qt version 6.8.3 in C:/Qt/6.8.3/mingw_64/lib使用qmake，Qmainwindow
自动驾驶数据采集系统V1.0
本地Web部署采集系统登录界面 IP配置界面 采集界面首先在server端运行采集程序在IP配置输入server的IP地址后进入采集界面点击开始监控即可建立连接接收画面和控制信息 本地采集的视频和控制信息会以csv文件存储，表头如下： Imagedir || Speed || A || Yaw 视频如下：https://www.bilibili.com/video/BV1iJoTYaEZU/?vd_source=ea92e367ec5a0dbb09912963f0a9cb1a