以下为《汽车驾驶自动化分级》具体标准：0 级驾驶自动化（应急辅助）驾驶自动化系统不能持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，但具备持续执行动 态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应的能力。需要指出的是，0级驾驶自动化不是无驾驶自动化，0级驾驶自动化可感知环境，并提供报警、辅助或短暂介入以辅助驾驶员（如车道偏离预警、前碰撞预警、自动紧急制动等应急辅助功能）。此外，不具备目标和事件探测与响应的

epoch：训练的轮数gpu_mem:显存占用box、obj、cls：盒子损失（box loss）、目标损失（object loss）和分类损失（class loss）labels：平均每轮训练中出现的标注框的个数img_size：画面尺寸后面是显示的进度条，每一轮训练所需的时间，处理速度。训练结束：记录训练完成的信息，包括完成的周期数和训练所花费的时间。如果当前模型是最佳模型，则再次在验证集上验

save txt"""Arguments:Returns:"""# 计算指标的关键函数之一# iou：[0.5:0.95]，10个不同的iou阈值下，计算标签与预测的匹配结果，存于矩阵，标记是否预测正确def run(data,......):"""# 函数run()的处理流程如下：1. 加载模型；2. 加载数据；3. 网络预测，NMS处理；4. 计算AP，mAP；5. 绘制指标图；6. 保存结果

题目：《基于 Transformer 的车辆轨迹预测及变道意图识别方法研究》-吉林大学都业铭本文改进了 Transformer 模型， 在 Argoverse 数据集、NGSIM 数据集上分别设 计了新的模型结构， 可以分别完成预测车辆行驶轨迹和车辆换道意图识别任务。

关于深度学习目标检测，有许多概念性的东西需要先了解一下。这里主要以基于深度学习的目标检测算法的部署实现来学习。

比如F103ZET6芯片，宏定义为：STM32F10X_HD,USE_STDPERIPH_DRIVER。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。

先看一下总的来说，.github文件夹中的内容主要用于规范化GitHub 仓库的管理流程，提高团队协作效率，以及利用GitHub Actions 实现自动化构建和部署。这些配置文件和设置有助于提升项目的质量和可维护性。所以这个文件夹一般来说不重要，可以不看。我认为yolov5的源码基本以两个部分的文件为核心，一个是.yaml文件，另一个是.py文件yaml文件一个是关于数据集的配置，一个是关于神经

/ 限定温度在-40到85摄氏度之间 } uint8_t get_humi() {// 限定湿度在0到100%之间 return data [ 1 ];DMA真的很有用。但是DMA+中断我还没有使用，后面可能会试试。

DMA只是一种技术，还要把他和具体的外设结合起来，才能发挥其最大的作用，下一篇我将利用DMA和串口进行数据的收发。