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  1. 基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别

  2. 基于matlab的图像处理,概述如何应用该软件实现对车辆的监测和识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-05-24
    • 文件大小:319kb
    • 提供者:jian91932
  1. 基于Adaboost算法的车辆检测与跟踪系统

  2. 随着全球经济的飞速发展,世界范围内车辆数目也在快速增加,同时智能交通管理系统(ITS)[1]在道路交通管理中的应用越来越广泛。车辆检测与跟踪系统作为智能交通管理系统中的重要环节,负责识别监控视频中的车辆并对其进行跟踪,实时获取车速并判断其是否违章,其广泛的应用前景和潜在的商业价值已经引起国内外学术界和企业界的极大关注。
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2010-07-23
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:remember63
  1. 基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别.pdf

  2. 基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2011-06-02
    • 文件大小:303kb
    • 提供者:jrc2010
  1. 车辆识别与检测

  2. 一种比较好的地面道路车辆检测与识别程序,主要用于道路监控和目标识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-09-13
    • 文件大小:216kb
    • 提供者:fengyangyuemian
  1. 智能车辆中的道路检测与识别

  2. 智能车辆中的道路检测与识别
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-03-15
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:swallowa
  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. 视频图像的车辆检测与识别

  2. 将视频图像转换到HSV空间,利用H分量提取图像中红色 区域位置,V分量提取图像中车底的水平边缘位置,两者结合确定图像中车辆的候选区域。然后,利用改进的Gabor 滤波器组对 图像中的候选区域特性进行提取,最后利用支持向量机对提取的候选区域特性进行训练、识别。滤波器组通过量子进化算法进 行了改进,其中引入了小生境协同进化算法并对优化后的滤波器组进行聚类减少多余的滤波器,降低冗余度
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-05-05
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:zxxuaner
  1. 车辆检测与跟踪识别

  2. 车辆检测与跟踪识别,较好的实现运动车辆的检测与跟踪,代码完整,可直接编译运行
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2014-02-18
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:kidd6565
  1. 复杂环境下的夜间车辆检测与交通视频昼夜亮度变化模型研究

  2. 复杂环境下的夜间车辆检测与交通视频昼夜亮度变化模型研究 模式识别与智能系统
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-09-11
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:u013192335
  1. 基于OpenCV的车辆监测与计数

  2. 基于OpenCV2.4.9的视频车辆识别与车辆计数,在Visual Studio 2010上开发。多多指教。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-04-10
    • 文件大小:17mb
    • 提供者:qq_27524749
  1. 利用Matlab进行车辆检测与车型识别

  2. 利用Matlab进行车辆检测与车型识别,包含详细的代码,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-07-10
    • 文件大小:76kb
    • 提供者:kc88live
  1. OpenCV+C++图像处理源码,人脸检测与识别系统

  2. 11_人脸检测与识别系统,10_指纹提取与识别系统,12_运动车辆检测跟踪系统.
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-11-03
    • 文件大小:27mb
    • 提供者:ljj810
  1. 原创基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别pdf-基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别.pdf

  2. 原创基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别pdf-基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别.pdf 基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别.pdf
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-13
    • 文件大小:439kb
    • 提供者:weixin_39840924
  1. 基于车载视觉的行人检测与跟踪方法

  2. 摘要: 为提高城市交通环境下车辆主动安全性,保障行人安全,提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法。利用Adaboost 算法实现行人的快速检测,结合Kalman 滤波原理跟踪行人,以获取其运行轨迹。 该方法利用离散Adaboost 算法训练样本类Haar 特征,得到识别行人的级联分类器,遍历车载视觉采集的图像,以获取行人目标;结合Kalman 滤波原理,对检测到的行人目标进行跟踪,建立检测行人的动态感兴趣区域,利用跟踪结果分析行人的运行轨迹。 试验表明: 该方法平均耗时约80 ms /帧,检测率
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-21
    • 文件大小:423kb
    • 提供者:weixin_38713061
  1. 基于嵌入式Linux的卡口车辆检测系统设计

  2. 系统以三星处理器S3C6410为硬件平台,Linux操作系统为软件平台,利用OpenCV视觉算法库和交叉编译环境,在ARM平台上进行图像处理与车牌识别,并完成了SD卡模块、网络模块和图像采集模块的驱动开发。针对在ARM平台上处理数字图像数据量大、耗时长的情况,提出了多线程处理模式和中断线程化方法,极大地提高了系统的实时性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:191kb
    • 提供者:weixin_38704786
  1. 基于纹理识别的粘连车辆检测

  2. 针对视频车流量检测系统无法识别粘连车辆的局限性,提出了基于纹理识别与滤波扫描相结合的算法,并采用聚类分析法检测判断粘连车辆。文章对车道的各区域采用基于纹理识别的方法计算出纹理描述子,获得车辆顶部初步坐标;利用滤波器扫描得到车顶部位的精确坐标,并采用聚类分析法判断粘连车辆,从而提高车流量检测的精度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:322kb
    • 提供者:weixin_38545959
  1. 基于趋势峰算法的轮毂检测与识别缺陷

  2. 在工业应用中,自动检测汽车轮毂缺陷对于提高汽车车轮生产的质量和效率以及车辆安全性具有重要意义。 为了提高汽车轮毂缺陷图像的检测和识别精度,提出一种改进的峰值定位算法-趋势峰算法,提取轮毂缺陷区域,结合BP神经网络对轮毂缺陷进行分类识别。 首先,使用垂直和水平方向的峰值位置提取初始缺陷位置。 然后使用数学形态学去除伪缺陷,并获得缺陷的确切位置。 最后,对轮毂缺陷特征进行分类,以达到通过BP神经网络进行缺陷识别的目的。 通过对4种常见缺陷的X射线图像实验,发现在实际工业条件下,该算法在低对比度,高噪
  3. 所属分类:其它

  1. 车道检测系统-OpenCV:用于自动驾驶汽车车道和车辆检测的OpenCV图像处理管道-源码

  2. 车道和车辆检测系统 OpenCV图像处理管道,用于自动驾驶汽车的车道和车辆检测 图像处理管道 添加自动调整(自动亮度和对比度)以消除颜色不规则 转换为灰度并隔离黄色和白色 运行Canny边缘检测器 创建感兴趣的区域以减少周围的噪音 运行概率霍夫线变换 平均左车道线和右车道线成1条凝聚力车道 自动调整 为了使图像清晰,我们可以使用对比度优化和直方图裁剪自动调整亮度。 然后,该算法将根据削波百分比自动生成α和β(可以通过增加百分比来增加目标亮度)。 蓝色(调整前)橙色(调整后) 与以前的混合方
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:242mb
    • 提供者:weixin_42120550
  1. 车辆检测-源码

  2. 车辆检测 表中的内容 演示版 概述 通过YOLO V4和PYQT 5开发的AI工具,可通过在各种视频监控源上使用计算机视觉和深度学习算法来帮助当局确保车辆实时安全行驶距离 动机 什么是利用您的知识的理想方法。 当我学习深度学习和我们的导师运用我们的知识在我们的项目中使用GUI进行端到端项目时,这个项目的主意就打动了我。 我找不到与之相关的任何相关视频。 这促使我使用这个了不起的工具来研究深度学习模型。 技术方面 该项目分为两部分:使用深度学习模型识别车辆。 使用PyQt5构建GUI。 安装:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:193kb
    • 提供者:weixin_42116701
  1. 路面车辆实时检测与跟踪的视觉方法

  2. 为向驾驶者提供有效的车辆位置信息,提高驾驶安全性,提出了一种融合多种目标特征的单目视觉车辆检测与跟踪方法。首先,利用车辆尾部的结构对称性提取出感兴趣区域,减少搜索范围。再利用车辆底部的阴影特征,在感兴趣区域中搜寻车辆可能出现的位置,找出假设目标。然后,利用亮度和轮廓信息对假设目标进行对称性验证,排除虚假目标。同时,融合颜色和梯度方向建立目标特征模型,利用均值平移算法在随后的图像序列中对目标进行快速跟踪定位。检测与跟踪联合工作在一种互动机制下,大幅改善了算法的有效性和实时性。实验结果显示,提出方法
  3. 所属分类:其它

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