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B.S.在建筑工程/建筑硕士
Mae 589。交易事故重建II。3个学时。该课程将提供分析技能，以进行交通崩溃分析并正确记录发现。将讨论用于重建的常用数学公式的特定，推导和起源。撞击时的车速，在线和偏心碰撞，旅行方向，车辆在车道上的初始接触和位置以及Delta V将进行分析。将提出临界速度计算，车道变化和转折方程和空中分析。将讨论测量技术和照片的介绍；将显示和练习比例图表。将提供碰撞中商用车和摩托车动态的简介。组件：lec。分级：grd。通常提供：春季。
修剪或移除树木的在线树木申请信息
• 业主同意遵守要求。 • 修剪或移除树木的原因 - 填写并上传模板文件 • 场地地图 - 从鸟瞰图绘制简单的线条场地地图（参考模板），每棵树都标有 X 以显示树干（而不是树冠）的位置。在地图上标记树木“树 1”、“树 2”，以与要检查的每棵树的修剪/移除树木原因模板相匹配。场地地图必须包括物业边界、街道名称、建筑物、车道、游泳池和任何其他信息，以协助检查人员找到要检查的树木。 • 申请中每棵树的照片。每张照片的最大文件大小为 4MB。（仅限 jpg 或 pdf 文件。不接受 HEIC 文件）。上传到您的在线申请的支持信息（如果有 - 非强制性）
使用YOLO算法深度学习的车辆损伤检测
摘要 - 1）数据准备：具有良好质量注释照片的数据质量至关重要。包括各种汽车型号，透视和损坏类型（划痕，凹痕，零件等）。2）多样性：数据集应代表各种背景，气候和照明条件，以改善模型概括。注释的工具：可以使用labelimg，roboflow或cvat等应用程序来加快注释过程。类不平衡：地址类别不平衡（例如，更多的较小划痕，而损坏的组件更少），以防止预测中的偏见。3）Yolo版本7和8功能：Yolov7：非常快速准确。强调非常精确的实时检测，该检测有资格用于保险和现场检查等申请。Yolov8：更加用户友好，并提供了改进的推理和培训支持。改进的模型。
