我试着用支持向量机( SVM )方法检测车辆,我用的是冲浪/筛分(SIFT),但车辆类型不同,我只是研究SURF/SIFT是针对usb、手机等特定目标检测的。这是否也意味着它也会影响(在检测中)不同类型的汽车,如丰田( toyota )和宝马( bmw )等?或者像卡车和汽车这样的车辆?
如果我们提供大量的10/15不同车辆的数据集来冲浪/筛选,那么用实时方法检测不同类型的车辆,岂不是取得了很好的结果吗?
我有以下代码:
trait Vehicle{
val speed:Int
}
case class Car(speed: Int, color: String) extends Vehicle
case class Plane(speed: Int, numberOfEngines: Int) extends Vehicle
case class Storage(vehicle: Vehicle, size:Int)
当使用特征作为case类的命名参数之一时,我失去了case类的好处,例如copy方法。
因此,如果我想像这样更新车辆速度:
val x = Storage(Car(10