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搜索资源列表

  1. 随机边缘特征匹配在运动车辆跟踪算法中的应用.pdf

  2. 了金卡allyes.comlaf；aslfjkalkjl阿斯利康发卡机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：zhangyipingok

  1. 一种基于动态背景的运动车辆跟踪算法

  2. 在动态背景下实现对运动车辆的准确跟踪，识别等。分为倆部分一是动态背景，二是车辆跟踪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-17
    • 文件大小：113664
    • 提供者：gaobin86

  1. 视频运动车辆跟踪检查

  2. 一个关于视频中运动车辆的跟踪检测的小程序，附带视频的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：maggie790723

  1. 基于加权彩色直方图和模板匹配的camshift运动车辆跟踪算法

  2. 基于加权彩色直方图和模板匹配的camshift运动车辆跟踪算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-19
    • 文件大小：260096
    • 提供者：hdjjun

  1. 基于视频的运动车辆检测与跟踪技术研究

  2. 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。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：XXandYY

  1. 随机边缘特征匹配在运动车辆跟踪算法中的应用

  2. 随机边缘特征匹配在运动车辆跟踪算法中的应用

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2012-12-17
    • 文件大小：181248
    • 提供者：tom998877

  1. 多分辨率光流和多尺度角点的运动车辆跟踪

  2. 针对稀疏光流LK(Lucas-Kanade)算法不能稳定跟踪快速移动目标的局限性，提出了基于小波 金字塔的多分辨率光流跟踪算法．算法基于多分辨率思想对原始稀疏光流进行了改进，从而实现了准确跟踪 快速移动目标．在特征提取方面，提出了多尺度Ha_rrjs角点检测方法，较好地解决了传统Ha—s方法的漏检和 角点分布不均匀的缺陷，适合复杂交通场景中运动车辆特征提取．实验表明，当运动车辆旋转、移动以及摄像 机变焦时，角点始终稳定可靠，并且跟踪算法能够快速、准确地匹配特征角点，实现了复杂交通场景下对运动

  3. 所属分类：电子政务

    • 发布日期：2013-01-14
    • 文件大小：448512
    • 提供者：xiandingxiang

  1. 基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪

  2. 利用OpenCV的运动物体跟踪的数据结构、函数库，建立了一个视频车辆分析系统，用于道路上车辆的检测与跟踪。系统主要包括：视频图像预处理、车辆的前景检测模块、车辆跟踪模块。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2013-03-30
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：xujingdao1

  1. 背景估计与运动目标检测跟踪

  2. 基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域,特别是基于视频的智能车辆监控系 统中的运动车辆的检测和跟踪。提出一种自适应的背景估计方法来实时获得当前背景图像,从而分割出运动物体

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-09-12
    • 文件大小：222208
    • 提供者：mykellen

  1. 车辆跟踪识别

  2. 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：1048576
    • 提供者：kidd6565

  1. 基于多分辨率光流和多尺度角点的运动车辆跟踪_刘濛

  2. 学术论文，基于多分辨率光流和多尺度角点的运动车辆跟踪

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-03
    • 文件大小：488448
    • 提供者：v1986642073

  1. 运动车辆检测跟踪系统opencv.zip

  2. 运动车辆检测跟踪系统opencv 在识别运动车辆上主要需要以下9个步骤： （1）读取帧（VideoCapture,Mat） （2）ROI选定（Rect） （3）平滑处理（GaussianBlur） （4）灰度处理（cvtColor，CV_RGB2GRAY） （5）帧差或背景差（absdiff） （6）二值化（threshold） （7）膨胀（dilate） （8）腐蚀（erode） （9）绘制运动车辆（findContours，rectangle）

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_43418738

  1. 基于改进的CAM偏移算法实现运动车辆跟踪

  2. 与无人车驾驶相关的计算机技术发展火热，其中车辆识别技术在智能交通监控、智能交通信息系统等方面应用越来越广泛。车辆识别包含了运动车辆检测、型别分类、车辆跟踪等内容。对智能车无人驾驶技术中的车辆识别检测等关键技术进行了深入的探究，采用车辆的图像识别结果，选择用平均值求色差值作为识别基础的CAM偏移算法。该算法采用车辆颜色作为特征进行跟踪检测，不会随着车辆的明暗、形状变化被干扰，在车辆识别过程中具有较高的可靠性。对该算法加以改进，实现了对车辆更好的识别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：393216
    • 提供者：weixin_38686041

  1. 遮挡条件下多运动车辆跟踪研究

  2. 针对SURF算法能够提取到的图像特征点较少的问题，基于保持亮度特性的双直方图均衡算法，通过重构SURF尺度空间提取图像特征。将这种方法与卡尔曼滤波相结合进行目标跟踪，用特征点的中心作为跟踪点；通过卡尔曼滤波预测出运动目标的位置，判断遮挡是否发生；最后，应用该方法进行目标特征向量匹配。实验结果表明，该算法对发生旋转、缩放以及遮挡的多运动目标都可进行稳定跟踪，其跟踪速度比R-SURF算法提高20%；在跟踪速度相当的情况下，跟踪精度要高于卡尔曼滤波跟踪算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：589824
    • 提供者：weixin_38725426

  1. MATLAB车辆运动目标跟踪检测[每辆车速度，车流量，GUI界面].zip

  2. 基于帧差法的运动车辆目标跟踪，配备一个GUI界面，可实现统计车辆数量，运动轨迹，和统计车辆数量和车流量以及速度等。后期可开发成判断道路是否拥挤等课题。可定制关于违章检测，车辆车型，车标等识别。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-12-06
    • 文件大小：1035264
    • 提供者：weixin_46022493

  1.  基于卡尔曼滤波与Mean Shift的运动车辆跟踪

  2. 针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先，卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置；其次， Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置；最后，在目标出现大比例遮挡情况时，利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：815104
    • 提供者：weixin_38695452

  1. MATLAB运动车辆检测（每辆车速度+GUI+总数+注释详细）.zip

  2. Matlab运动车辆目标跟踪检测系统设计，每辆车速度+GUI+总数+注释详细。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：230400
    • 提供者：matlab1998_vx

  1. 基于卡尔漫滤波的区域特征融合车辆跟踪算法

  2. 针对行驶中的车辆易受阴影及相似车辆的影响问题，提出了一种基于卡尔曼滤波的区域特征融合车辆跟踪算法。算法首先借鉴空间金字塔匹配模型将车辆在空间上进行划分，然后将颜色特征、局部三值模式纹理特征和Hu不变矩特征进行加权融合，提取车辆各区域信息，最后引入卡尔曼滤波对目标车辆的运动趋势进行预测。实验结果显示，该算法在目标车辆受阴影及特征相似车辆干扰时，能够有效区分目标与背景，实现正确跟踪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：867328
    • 提供者：weixin_38700790

  1. 【毕业设计】MATLAB车辆运动目标跟踪检测[每辆车速度，车流量，GUI界面].zip

  2. 本设计为基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统。带有一个GUI界面，可以读取高速路车流视频，读取视频信息，并且统计每辆车经过左车道还是右车道，车速和平均速度检测，以及某一帧下的车流密度，以及最后总共经过的车辆总数。将运动检测到的目标用方框框起来。是一个非常不错的选题。 二、实现功能 车流密度：一定时间内经过车辆的总数； 车流量：某一帧下的车辆数目； 车速：经过车辆的实时速度； 平均速度：所有车辆的平均速度；

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：matlab1998_vx

  1. 一种基于灰色预测模型GM(1,1)的运动车辆跟踪方法

  2. 针对基于Kalman滤波的跟踪方法需要对噪声特性和车辆的运动规律进行假设的不足, 提出一种基于灰色预测模型GM(1,1)的运动车辆跟踪方法.该方法通过不断更新的灰色预测模型GM(1,1),挖掘出车辆的当前运动规律,从而对车辆的运动位置进行快速准确的预测;然后根据预测结果搜索出运动车辆, 实现运动车辆的跟踪.试验结果表明, 该方法在不需要假设的条件下,能够较快较好地实现车辆跟踪.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：319488
    • 提供者：weixin_38613640
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