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Vehicle_detection_tracking:车辆检测和跟踪基准
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2021-05-16
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整个项目源码: 整个项目数据集:、 引言 本次分享主要介绍,如何对道路上的汽车进行识别与跟踪。这里我们实现一个简单的demo。后续我们还会对前面的代码及功能进行重构,从而进一步丰富我们的功能。 项目软件框架 下图是车辆检测的实现流程图: 具体内容如下: 在有标签的训练数据集上进行Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取 Normalize 这些特征,并随机化数据集 训练线性SVM分类器 实现一个滑动窗口技术,并使用训练好的分类器在图片中寻找车辆 实现一个流处理机制,并通过一帧一帧地创建循环检测的热图来去除异常值及跟踪车辆 为检测到的车辆估计一个边界框 Features 本项目,我们使用一些有标签的训练数据:汽车图片、无汽车图片,训练数据在all文件夹中可以找到 有汽车地图片标签为1,无汽车的图片标签为0 我们先读取数据,看下数据的分布 # impor
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Vehicle_detection_tracking-master.zip (15个子文件)
Vehicle_detection_tracking-master
SVC_LR_MLP.ipynb 137KB
vehicleDetection.ipynb 1.99MB
README.md 34KB
output_images
save_output_here.txt 112B
project_video.mp4 24.1MB
test_solution.mp4 827KB
test_images
test5.jpg 238KB
test3.jpg 144KB
test6.jpg 227KB
test2.jpg 170KB
test4.jpg 196KB
Thumbs.db:encryptable 0B
test1.jpg 212KB
Thumbs.db 66KB
test_video.mp4 782KB
共 15 条
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weixin_42138139
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