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2025.10.13-2025.10.17
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1、项目支撑
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1.1）边缘计算项目评估支撑 -- 提供算法，确定提供算法模型，100%；
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1.2）陕西交控算法训练 ，待提供素材；
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1.3）水利标书文件算法部分补充，100%；
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1.4）溧宁高速算法优化，已确定问题，待排期处理。
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1.5）外购数据集评估，100%；
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2、算法开发
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2.1) yolov11算法 的环境搭建，测试，训练完成 ，下一步将其移植到AILIB2框架优化现有算法。100%
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2.2）公路违停算法优化：标注车道线数据集并训练，已完成 ，下一步测试算法效果。80%
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3、DSP优化：
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3.1）自测功能中，下周完成转测 ，70%。
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[2025-11-14 11:28:16] 执行命令: train data=/home/thsw2/jcq/projects/yolov11/tuohengTraintask/Datasets/jcq/003_CarRoadLane.yaml model=/home/thsw2/jcq/projects/yolov11/weights/yolo11n.pt epochs=220 batch=4 imgsz=1280 workers=4 project=003_CarRoadLane name=003_CarRoadLane_N_1114-1100 optimizer=SGD lr0=0.01
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[2025-11-14 11:28:16] 完整命令: cd /home/thsw2/jcq/projects/yolov11/ultralytics-main/ultralytics && echo '===== 训练任务信息 =====' > 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo '运行名称: 003_CarRoadLane_N_1114-1100' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo '训练时间: $(date)' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'YOLO版本: yolo11' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo '' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'project_path: /home/thsw2/jcq/projects/yolov11/ultralytics-main/ultralytics' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'data_file: /home/thsw2/jcq/projects/yolov11/tuohengTraintask/Datasets/jcq/003_CarRoadLane.yaml' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'model_file: /home/thsw2/jcq/projects/yolov11/weights/yolo11n.pt' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'epochs: 220' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'batch_size: 4' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'img_size: 1280' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'workers: 4' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'device: False' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'project: 003_CarRoadLane' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'name: 003_CarRoadLane_N_1114-1100' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'exist_ok: False' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'resume: False' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'optimizer: SGD' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo 'lr0: 0.01' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo '' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && echo '===== 开始训练 =====' >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log && CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup /home/thsw2/miniconda3/envs/jcq_yolo11/bin/yolo train data=/home/thsw2/jcq/projects/yolov11/tuohengTraintask/Datasets/jcq/003_CarRoadLane.yaml model=/home/thsw2/jcq/projects/yolov11/weights/yolo11n.pt epochs=220 batch=4 imgsz=1280 workers=4 project=003_CarRoadLane name=003_CarRoadLane_N_1114-1100 optimizer=SGD lr0=0.01 >> 003_CarRoadLane_N_1114-1100.log 2>&1 & echo $!
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[2025-11-14 11:28:34] 输出: 994531
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yolo train data=/home/thsw2/jcq/projects/yolov11/tuohengTraintask/Datasets/jcq/003_CarRoadLane.yaml model=/home/thsw2/jcq/projects/yolov11/weights/yolo11n.pt epochs=220 batch=4 imgsz=1280 workers=4 project=003_CarRoadLane name=003_CarRoadLane_N_1114-1100 optimizer=SGD lr0=0.01
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