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OpenCV——检测高速公路上的车辆流动

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简介：
本项目运用OpenCV技术，专注于分析监控视频中高速公路的车辆流动情况，通过图像处理与机器学习算法识别、跟踪并统计过往车辆数量及类型。 OpenCV 可用于检测高速车流。关于详细的方法可以参考相关文献或教程。一篇相关的文章可以在平台上找到，其中介绍了使用OpenCV进行车辆流量分析的具体方法和技术细节。

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  • OpenCV——检测高速公路上的车辆流动
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    本项目运用OpenCV技术，专注于分析监控视频中高速公路的车辆流动情况，通过图像处理与机器学习算法识别、跟踪并统计过往车辆数量及类型。 OpenCV 可用于检测高速车流。关于详细的方法可以参考相关文献或教程。一篇相关的文章可以在平台上找到，其中介绍了使用OpenCV进行车辆流量分析的具体方法和技术细节。
     
  • 基于OpenCV的移动车辆在道路停车位检测
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    本研究利用OpenCV技术开发了一种算法，能够有效识别并计数道路上可用及被占用的停车空间，旨在提升城市停车管理效率。 基于OpenCV的道路停车位移动车辆检测方案简易实用。该系统支持视频流输入（用户可自定义感兴趣区域ROI，推荐使用avi格式），并通过C++与Visual Studio实现。附有测试代码及注释以帮助理解，并提供一个测试视频文件供参考。请自行配置工程中的属性和OpenCV库版本信息，作者编写时使用的VS版本为2017、opencv 4.0。该方案能够完成基本的车辆检测任务，欢迎在评论区交流想法。
     
  • 基于OpenCV的车辆速度检测实现.rar
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    本资源提供了一种利用开源计算机视觉库OpenCV进行车辆速度测量的方法和技术实现。通过分析视频或图像序列中的车辆运动，计算其实际行驶速度，并附带源代码和实验结果。 在参加中国软件杯比赛的过程中，我使用OpenCV实现了车辆速度检测的功能。相关资源包括代码以及通过摄像头拍摄的道路上行驶的车辆视频。
     
  • 基于OpenCV的C++车辆速度检测模板
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    本项目采用OpenCV库及C++编程语言开发，专注于实现视频流中车辆的速度检测。通过图像处理技术分析车辆运动轨迹，估算并输出车辆速度信息，为交通监控提供高效工具。 基于OpenCV的车辆速度检测C++实现，可以自行套用。如有需要，请留言交流。
     
  • 高速公路车辆检测数据集1700张单类别图像(YOLO格式).zip
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    本数据集包含1700张针对高速公路车辆的高分辨率图像，适用于YOLO模型训练和验证，确保精准的目标检测性能。 目标检测项目使用了高速公路车辆的数据集，包含1700张图片和对应的标注文件。数据格式遵循YOLO标准，并且所有图像都是通过固定摄像头拍摄的高速公路上行驶的汽车照片。 具体来说： - 图片数量：1700（jpg文件） - 标注数量：1700（txt文件） - 标注类别数：1 - 唯一标注类别名称为“car” 此外，我们使用了labelImg工具进行数据的标注工作。按照规则，对于每个识别到的汽车目标，在图像中标记矩形框以方便模型训练和评估。 总共有0个边界框被标记在所有图片中（即目前的数据集中没有提供任何具体的车辆位置信息）。
     
  • Vehicle Detection System: 使用OpenCV库检测车辆速度及行进路线
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    本项目利用OpenCV库开发了一套车辆检测系统，能够精准识别并跟踪道路上行驶的车辆，实时监测其速度与行进轨迹，保障交通安全。 车辆检测系统利用OpenCV库来检测车辆的速度，并通过摄像头或视频进行线路监测。
     
  • 关于高速公路视频中车辆检测与跟踪算法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了在高速公路监控系统中应用先进的视频分析技术，重点研究并提出了一套高效的车辆检测与跟踪算法，以提高交通管理和安全水平。 基于高速公路视频的车辆检测与跟踪算法研究，夏丽，黄樟灿。在智能交通系统中，基于视频的车辆检测与跟踪是一项关键任务。为解决高速公路的安全问题，需要实时监测高速公路上车辆的停车或行驶情况。
     
  • 车辆速度检测器：基于Python和OpenCV的Speed-Detector
    优质
    Speed-Detector是一款利用Python语言及OpenCV库开发的车辆速度测量工具。它通过视频流分析估算车辆速度，为交通监控与研究提供技术支持。 这是一个利用Python与OpenCV库从交通摄像头的实时视频流中计算汽车速度的程序。该程序通过一个演示GIF来说明其工作原理，并且这个图示在文档里多次引用。 首先，我的程序会对输入视频进行裁剪处理，去除所有不必要的区域。如下面的动图所示，黑色方框覆盖了画面中有运动的部分但并不应该包含于我们的检测范围内。这些裁减区域能够通过手动选择（点击并拖拽“源图像”窗口）并在运行时保存到settings.json文件中（按下s键）。程序启动后会自动应用之前保存的裁剪区域。 接下来，一旦移除不需要的内容之后，我们可以利用计算机视觉技术来识别车辆。我采用的是KNN背景减法结合形态学操作的方法以分离出移动中的汽车并检测其轮廓。由于这些都是OpenCV库中默认提供的功能，在此不做过多解释；不过您可以在main.py文件的process_frame()和filter_mask()函数的第一部分找到相关代码实现细节。 通过这种处理方式，程序能够有效识别视频流中的车辆，并进一步计算它们的速度等信息。
     
  • 夜间高速公路车辆数据训练集.zip
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    本资源为夜间高速公路车辆数据训练集，包含大量夜间高速公路行驶车辆图像及信息，适用于自动驾驶系统中目标识别与追踪算法的深度学习模型训练。 这些图片是在高速公路上通过车载前置摄像头拍摄的夜间前方车辆背面的照片。总共有5576张图片，其中分辨率为640*360的有2664张，分辨率为720*405的有2912张。