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基于视频流的车辆识别系统
基于视频流的车辆识别系统
车辆识别
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基于视频流的车辆识别系统
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基于视频的车辆检测系统设计
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基于视频的车辆检测系统设计，并在计算机上利用MATLAB进行仿真
视频车辆识别
浏览：122
在视频中实现车辆识别，识别率92，亲测，毕设首选
视频图像的车辆检测与识别
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5星 · 资源好评率100%
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
基于视频的车辆检测计数
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针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时
基于交通视频的实时车辆识别跟踪
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基于opencv的车辆跟踪、应用质心跟踪算法实现，准备率高
车辆检测系统（python）
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4星 · 用户满意度95%
基于视频的车辆检测系统，利用python开发，多多指教，谢谢支持！
自动识别车并跟踪
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在指定的视频中检测、跟踪车辆。 1） 给出基本原理及基本公式（算法步骤，背景提取或深度学习、多目标关联等方法基本原理）； 2） 给出视频中所有车辆目标的运动轨迹，并对每一目标使用不同ID标识。要有源码并解释清楚。
python+opencv监控视频流人脸识别检测追踪
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openCV3 计算机视觉，python+opencv监控视频流人脸识别检测追踪
opencv拍摄并保存视频(基于python)
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opencv拍摄并保存视频(基于python)，可以直接运行，也可以在这个基础上做高效的二次开发完成项目，节约时间
基于python的道路视频车道线检测
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基于python的道路视频车道线检测：直接读取mp4文件，并识别车道线，标注。
基于视频流的车辆检测和跟踪算法的研究
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基于视频流的车辆检测和跟踪算法的研究
基于机器视觉技术车辆牌照识别系统
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基于机器视觉技术的车辆牌照识别，整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割和字符识别五大模块,用软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。其主要应用于城市交通管理、高速公路收费管理、公路超限治理等方面。
基于已标定摄像机的车辆识别系统
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现有车辆类型识别系统中，由于摄像机未经过标定，使得在图像分析中无法得到关于尺度和坐标的真实数据，从而带来了一系列问题。鉴于此，提出了基于已标定摄像机的车辆识别系统，并结合特定车辆的3D模型，规划设计了逃逸车辆的在线识别方案。摄像机标定后，可以自动检测车辆的真实大小和在世界坐标中的真实运动方向，不但能够更为准确地进行车辆识别，而且为实现摄像机之间的联合检测和接力检测提供了数据基础。最后从摄像机标定过
基于人工智能和网站开发的多摄像头车辆识别系统源码.zip
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基于人工智能和网站开发的多摄像头车辆识别系统源码.zip
SpringBoot开发的基于OCR技术的车辆识别系统（源码+数据库）
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可以进行用户登录，车牌上传，车牌识别
基于视频的车辆跟踪
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本文针对视频监控中的车辆检测跟踪问题，具体研究了在昼间车流密度较 高情况下以及在夜间车辆的检测与跟踪算法。 首先针对昼间车流密度高的特点将类 Haar+Adaboost 分类器的统计学习方 法用于昼间车辆检测，并在检测后进行一定后处理去除虚警。实验结果表明， 在车流密度较高的情况下仍能快速地检测出车辆，明显优于运动目标检测的效 果！ 在注释中讲吧，佛楼米！
视频车辆检测
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基于MATLAB的车辆视频检测，包括车辆检测方法，车辆目标的图像处理方法，以及基于帧间差分法的车辆检测盒技术方法，另附完整代码。
Python毕设设计-基于OpenCV的实时视频流车牌识别课程设计
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本项目使用OpenCV和Python语言，实现了一个实时视频流车牌识别系统。该系统可以从摄像头中获取视频流，并自动识别车辆的车牌号码。以下是该项目的详细描述： 步骤1：视频流获取 首先，我们需要获取视频流并将其传递给系统。我们可以使用OpenCV库中的VideoCapture功能，该功能可从摄像头、文件或网络中读取视频流。在本项目中，我们将使用电脑摄像头获取实时视频流。 步骤2：车牌识别
opencv基于视频的实时车辆识别和分类的改进方法
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近年来, 由于视频设备和高性能的计算机硬件 的飞速发展, 基于视频的交通监控系统成为目前世 界交通运输领域的前沿课题。基于视频的交通监控 系统因其具有直观, 安装方便和维护费用低等特点, 在很大程度上取代了以往基于传感器的交通监控系 统(象预埋线圈方式)。 基于视频的检测系统就是要对视野范围内的场 景进行识别和跟踪, 从而实现对车辆进行测速, 划分 车辆类型, 监测违章驾驶和道路异常情况等。 本文
基于视频的运动车辆检测与跟踪技术研究
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利用计算机视觉技术与数字图像处理技术研究并实现鲁棒性和准确性较好的车辆检测、车辆跟踪、交通信息采集等算法体系，设计并实现基于视频的车辆检测与跟踪系统，使得该系统能够对运动车辆进行快速、有效的检测和跟踪，并能进行运动轨迹、交通流量、车速等交通参数的提取。
Python-用于视频识别DeepFeatureFlow
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它为视频识别（例如，视频中的对象检测和语义分割）提供了一个简单，快速，准确和端到端的框架
基于视频检测的车辆测速方法
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基于视频检测的车辆测速方法 介绍了图像匹配等
基于openCV这个开源库的车牌识别系统EasyPR
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相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。
车辆的检测、跟踪和计数
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车辆的检测、跟踪和计数完整代码，针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发
基于视频的车流量统计
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基于视频的车流量检测技术的matlab 程序
基于MATLAB的车辆信息识别系统（100%可以用）
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本系统利用Alexnet模型进行车标识别，利用传统图像处理知识进行车牌号码定位与识别。系统涉及知识包括图像处理、深度学习、APP设计、模型嵌入等。 本系统相关使用教程链接：https://www.bilibili.com/video/BV19q4y1n7br/
基于faster-rcnn的车辆检测识别系统代码大全.doc
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基于序列化的车辆牌照识别系统1
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（2）车牌轮廓尺寸为 440mm × 140mm，宽度和高度比大约是 3.14 （3）车牌 （4）相邻符号的间 （2）在 RGB 空间下，R 分量通常较小，一般
基于车牌识别系统车辆轨迹的行为异常检测_孙玉砚.pdf
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基于车牌识别系统车辆轨迹的行为异常检测_孙玉砚.pdf
基于车牌识别系统车辆轨迹的行为异常检测_孙玉砚1
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摘要目前已有很多面向智能交通管理的车辆异常行为检测方法，但是在公共安全领域的异常行为检测研究不足．为此提出了一种基于车牌识别系统车辆轨迹的行为异常检测机制，通过
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