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车流量检测算法 评分

介绍了目前基于视频的车辆检测算法的优点和缺点,在此基础上提出了一种新的算法 ,该算法自适应能力强 ,计算量小,可正确判断有无车辆、完成车辆的计数 ,实现车流量计算、车速估计. 采用了预估校正和相关性修正等措施

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车流量检测代码

通过对视频二值化对4个车道进行车流量检测。

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基于视频检测技术的车流量统计算法研究

通过分析摄像头采集的现场交通彩色视频数据,将视频检测应用到交通流量检测和交通控制。运用图像处理的方法提取图像中通行车辆的车速以及通过视场内的车流量,在研究视频流的基于彩色直方图的通行车辆识别算法后,提出一种新的基于彩色视频流的直方图分析的车流量检测算法。本算法通过计算视频流中的每一帧RGB值的直方图,通过做差值来统计视频中的车辆数量,并根据变化的快慢频率来计算车辆行驶的速度。该算法改进了已有的利用黑白视频流灰度直方图的方法,扩展了算法应用的灵活性,满足了应用系统的实时的要求,确保了检测数据的精度,在算法准确度和速度方面均有比较好的效果。 更多还原

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python 交通流量数据

用于岭回归模型进行交通流量预测的基础数据。根据已有的交通流量数据,对以后时间的车流量的信息进行回归预测。数据来源:某路口的交通流量监测数据,记录全年小时级别的车流量。

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视频的车流量统计

基于视频的车流量统计——matlab代码;还有一个视频和两个代码

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车流量统计程序

对车流进行大致的统计,准确率可以达到90%以上。

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数字图像处理——基于视频的车流量统计 matlab 源码 + 数据

图像处理实例。源自《MATLAB数字图像处理实战》,赵小川 机械工业出版社 第一版。

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基于视频的车流量检测 MATLAB代码

基于视频的车流量检测 MATLAB实现 交通流量检测是智能交通系统的一部分,采用虚拟检测线法统计车流量,采用基于高斯混合模型的背景建模方法。

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基于python-opencv实现视频流车辆识别并抓拍

基于python-opencv实现视频流车辆识别并抓拍,版本python3,依赖库opencv、numpy

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