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搜索资源列表

  1. 背景提取与车辆检测

  2. matlab开发环境下，对avi格式的车辆行驶视频文件提取出背景，并检测车辆

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-13
    • 文件大小：43kb
    • 提供者：vivienlw

  1. 交通监控系统中车辆和行人的检测与识别

  2. 本文提出一种应用于智能交通监控系统的车辆和行人的检测和识别方法。首先结合帧间差分，对交通监控场景的视频图 像序列建立动态背景模型，然后用背景消除法对监控视频中的运动目标进行有效检测，提取出运动目标的轮廓。最后采用支持向 量机，对检测出运动目标进行快速识别。实验结果表明，该方法能够快速准确地在监控视频中对运动的车辆和行人进行检测和分 类识别，对快速交通通道中非法行人入侵进行自动报警。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-03-31
    • 文件大小：287kb
    • 提供者：jugede

  1. 运动目标检测_潘翔.caj

  2. 运动目标检测,既古老--一历史悠久,又新颖-一研究方法日新月异。面对不 同的研究对象,运动目标检测既有一般指导意义的理论研究,又有工程背景的特殊 性研究。本文注重在理论指导下的特殊性研究,即在联合利用时间信息、空间信息、 频率信息以及目标特征能够提高运动目标检测能力的思想指导下,分别研究了声纳 的运动目标检测和基于计算机视觉的交通车辆检测。 随着降噪技术的发展,安静型目标的出现,声纳技术面临低信噪比的挑战,武器 射程的增加又对声纳提出了更高的要求,关系到声纳的四大功能(检测、定位、识别 和跟踪

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-26
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：mr_ma_

  1. 基于视频图像的黑烟车检测技术研究_彭翔.caj

  2. 黑烟车智能监控系统对目前的环保工作具有非常重要的意义。目前常用的方法主要是人工检测,比较耗时耗力。而智能监控系统能保持长时间工作且能保证检测结果的准确性,不会因为疲劳造成检测率下降,因此具有广阔的应用前景。本文基于监控视频进行研究,实现了车辆检测与跟踪,车辆尾部特征提取,黑烟车分类器训练与测试等功能,主要包括以下几个方面:(1)车辆检测与跟踪技术研究。针对黑烟形状、大小、浓度不一的情况,首先研究了ViBe算法,针对ViBe算法存在ghost区域以及对细微变化不敏感等缺点,提出了一种改进方法,针

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-25
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：echoson

  1. matlab实现运动目标检测与最小外接矩形框绘制

  2. 资源中包含了两个m文件。 yidongpingjunfa.m采用了背景差法检测运动目标，移动平均法提取图像背景。 minboundrect.m用于绘制运动目标的最小外接矩形框，可任意设置最小外接矩形框的角度。 本人做的是视频中运动车辆的检测，读者可自行更换检测算法以及参数调整以匹配不同的运动场景。

  3. 所属分类：图像处理

  1. 运动车辆检测跟踪系统（包含源码与可执行文件）

  2. 1.首先从文件菜单打开程序目录下的car.avi视频,系统将显示视频的第一帧。 2.点击背景提取菜单，稍后会提取出背景并显示在打开的第二个窗口中。 3.当提取出背景后，点击检测跟踪菜单，对车辆进行检测和跟踪。 4.点击轨迹绘制菜单，绘制车辆的轨迹。 注：由于使用OpenCV打开AVI视频文件需要视频解码器，故在程序运行前请在电脑上先安装DivX类型的的视频解码器，否则将出现无法打开文件的错误。本程序使用的是OpenCV2.1版本，在没有安装此版本软件的机器上运行时需要将cv210.dll,cv

  3. 所属分类：深度学习

  1. 基于opencv车辆检测压黄线检测

  2. 随着道路监控系统的日益完善，大量复杂的交通视频加重了交警部门的工作压力，因此建立智能交通监测模型成为路况监控自动化的关键。本文基于OpenCV开发平台，利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型，通过视频处理构建了交通监控模型，对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-05
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：MIge_

  1. 汽车电子中的背景模型实现车辆检测设计

  2. 摘  要：为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题，首先建立基于区间分布的自适应背景模型，然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新。实验结果表明，该算法在交通堵塞或临时停车等复杂交通环境中有很好的背景提取和更新效果。与经典的算法相比，该车辆检测算法在实时性和准确性方面都有所提高。 　　随着智能交通技术的发展，智能交通系统中交通检测已经成为计算机视觉技术应用的一项重要课题。序列图像中车辆检测与跟踪在智能交通领域中起着关键作用。车辆检测常用的方法有基于帧间的差分办法、光流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：330kb
    • 提供者：weixin_38752074

  1. 利用改进的背景模型实现车辆检测

  2. 为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题，首先建立基于区间分布的自适应背景模型，然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新,最后结合阈值分割和形态学处理实现运动车辆检测。实验结果表明，该算法在交通堵塞或临时停车等复杂交通环境中有很好的背景提取和更新效果。与经典的算法相比，该车辆检测算法在实时性和准确性方面都有所提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：334kb
    • 提供者：weixin_38518885

  1. 与扫描线相结合的

  2. 摘要：提出了基于边缘检测的二值化与扫描线相结合的车牌定位方法。实验表明该方法能够快速、准确地定位车牌，且抗干扰能力强，定位准确率在99%以上，光照和天气对其定位结果影响很小。      关键词：模式识别 车牌识别 边缘提取 车牌识别（LPR）技术是计算机视觉、图像处理技术与模式识别技术的融合，是智能交通系统中一项非常重要的技术。一般说来，车牌识别前期的处理技术至关重要，其前期技术包括：车牌的定位、车牌图像的二值化及字符分割。本文主要针对车牌定位算法进行研究。 车牌定位就是在车辆图像中定位

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：117kb
    • 提供者：weixin_38663516

  1. 单片机与DSP中的基于ADSP-Ts101的数字信号处理机实现

  2. 在雷达信号处理系统中，被处理的回波信号可能来自运动目标，如飞机、舰艇、车辆等，也可能是固定背景或缓慢运动背景，如海浪和金属丝干扰所产生的杂波。在实际应用中，从固定杂波背景中提取出运动目标回波是很重要的问题。由于固定杂波和运动目标回波的多谱勒频移不相同，利用多谱勒滤波器滤去固定杂波而取出运动目标的回波，就可以大大改善在杂波背景下检测运动目标的能力。由于多种高性能数字信号处理器的出现，使得可以采用软件通过快速傅里叶变换(FFT)算法来实现窄带多谱勒滤波器组。    本文讨论的是由高速DSP芯片ADS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：111kb
    • 提供者：weixin_38727567

  1. 交通视频中的车辆计数方法研究.pdf

  2. 对交通视频中的车辆计数方法进行了研究。首先采用背景更新的背景差分法获得无运动目标的背景，并采用帧差法检测 是否存在运动目标，以此作为背景更新的依据。然后当前帧与背景图像做差值，并进行二值化提取运动目标。对于光线较暗车辆目标提 取不完整和由于光照产生伪目标的情况，采用一种基于虚拟的横向检测线和纵向检测线相结合的检测方法计数。实验表明，本方法可 较准确的实现车辆计数，并有较好的实时性。

  3. 所属分类：交通

  1. 背景模型实现车辆检测设计

  2. 摘  要：为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题，首先建立基于区间分布的自适应背景模型，然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新。实验结果表明，该算法在交通堵塞或临时停车等复杂交通环境中有很好的背景提取和更新效果。与经典的算法相比，该车辆检测算法在实时性和准确性方面都有所提高。 　　随着智能交通技术的发展，智能交通系统中交通检测已经成为计算机视觉技术应用的一项重要课题。序列图像中车辆检测与跟踪在智能交通领域中起着关键作用。车辆检测常用的方法有基于帧间的差分办法、光流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-18
    • 文件大小：331kb
    • 提供者：weixin_38660813