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【包含仿真视频】基于Yolov2网络的车辆识别Matlab仿真

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简介：
本项目利用Yolov2深度学习模型在MATLAB环境下进行车辆目标检测与识别的仿真研究，生成了高精度的仿真视频，为智能交通系统提供技术支持。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：车辆识别 3. 内容：基于YOLOv2网络的车辆识别MATLAB仿真，通过YOLOv2网络对不同类型的车辆、不同大小的车辆以及在各种场景下的车辆进行检测和识别。 4. 运行注意事项：运行时请注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在的位置。具体可以参考操作录像中的说明。 5. 适用人群：适用于本硕博等科研学习人员作为参考使用。

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  • 【包含仿真视频】基于Yolov2网络的车辆识别Matlab仿真
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    本项目利用Yolov2深度学习模型在MATLAB环境下进行车辆目标检测与识别的仿真研究，生成了高精度的仿真视频，为智能交通系统提供技术支持。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：车辆识别 3. 内容：基于YOLOv2网络的车辆识别MATLAB仿真，通过YOLOv2网络对不同类型的车辆、不同大小的车辆以及在各种场景下的车辆进行检测和识别。 4. 运行注意事项：运行时请注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在的位置。具体可以参考操作录像中的说明。 5. 适用人群：适用于本硕博等科研学习人员作为参考使用。
     
  • 【包含仿真视频】基于Matlab的跳频扩频通信系统仿真
    优质
    本项目利用MATLAB平台，构建了一个详细的跳频扩频通信系统的仿真模型。通过生成仿真视频，直观展示了该通信技术在不同环境下的性能表现和工作原理。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 2. 领域：跳频扩频 3. 内容：基于Matlab的跳频扩频通信系统仿真，输出相关峰值、误码率和扩频频谱等信息。 4. 运行注意事项：运行时注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在位置。具体操作可以参考视频录像中的指导说明。 5. 适用人群：适用于本硕博科研学习的参考使用。
     
  • 基于YOLO网络的行驶车辆目标检测Matlab仿真及操作视频
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    本项目运用MATLAB平台，基于YOLO算法进行车辆目标检测的仿真研究，并提供详细的操作视频教程。 领域：MATLAB 内容：基于YOLO网络的行驶车辆目标检测MATLAB仿真及操作视频 用处：用于学习基于YOLO网络的行驶车辆目标检测算法编程 指向人群：本科、硕士、博士等科研教学使用 运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，运行工程中的Runme_.m文件（不要直接运行子函数文件）。在执行过程中，请确保MATLAB左侧当前工作文件夹窗口的路径为当前工程所在路径。具体操作方法可参考提供的操作视频。
     
  • 基于PCA降维的人脸识别Matlab仿真【含操作视频】
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法，并进行降维处理。附带详细的操作视频教程，便于学习和实践人脸识别技术。 基于PCA的人脸识别方法，在MATLAB 2021a环境下进行测试，并使用包含人脸数据库的数据集来输出识别率曲线。
     
  • 基于MATLAB的车辆防碰撞系统仿真研究-MATLAB仿真
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    本论文聚焦于运用MATLAB平台对车辆防撞系统的性能进行模拟分析与优化设计，旨在提高道路交通安全性。 本段落对比了汽车防碰撞系统中目标检测所用传感器的差异，并选择了雷达与视觉融合作为车辆防撞系统的传感器方案。文中详细介绍了毫米波雷达及摄像头在该系统中的主要功能，设计了一种基于这两种技术精确检测前方障碍物的方法。通过预处理来自雷达和相机的目标数据来提高识别精度，并进行了实验验证。 接下来，根据汽车行驶特性分析了前车的运动状态并建立了目标运动模型。比较了几种不同类型的运动模型的特点后选择了合适的模型进行跟踪理论分析。针对车辆前方目标的特定运动特点，在Simulink软件环境中搭建仿真平台，进行了多项对比试验以评估不同的追踪效果。 最后阶段中，本段落在确保雷达和摄像头安装精度的前提下构建了一个实车测试平台，并使用基于当前统计模型卡尔曼滤波算法对前向障碍物进行跟踪实验。结果表明该算法具有良好的性能并能准确地跟踪前方车辆。此外，在防撞试验环节采用静止目标作为参考对象进行了实际道路测试，验证了所设计的汽车防碰撞系统及其核心算法的有效性。
     
  • 基于YOLOv2的猫狗视频识别（MATLAB实现）
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    本研究采用YOLOv2算法，在MATLAB平台上实现了对猫和狗视频的实时目标检测与分类。通过优化模型参数，提高了识别精度及速度。 本实例展示了如何使用Yolov2模型进行猫狗视频的实时检测，并通过K-means聚类来确定锚框的数量和大小。此外，还利用了不同模型来进行特征提取。
     
  • 【包含操作视频】基于DTMF的语音信号包络提取MATLAB仿真
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    本项目通过MATLAB实现基于DTMF技术的语音信号包络提取，并附有操作演示视频。适合研究与学习通信信号处理相关领域。 领域：MATLAB 内容：基于DTMF的语音信号包络提取算法的MATLAB仿真（附操作视频） 用处：用于学习如何编程实现基于DTMF的语音信号包络提取算法 指向人群：适用于本、硕、博等教研人员的学习使用 运行注意事项：请确保使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并且只运行文件夹中的Runme_.m脚本，不要直接运行子函数。同时，请保证在MATLAB左侧的当前路径窗口中设置为工程所在的实际路径。具体操作步骤可以参考提供的操作视频演示。
     
  • 车辆工程仿真与分析：MATLAB实现方法.rar_车辆_车辆仿真_车辆工程_MATLAB_车辆工程Matlab仿真分析_车辆工程
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    本资源详细介绍如何使用MATLAB进行车辆工程中的仿真和分析，涵盖动力学、控制系统等多个方面，是学习和研究车辆工程的重要资料。 Matlab在汽车应用中的使用涵盖了多个方面，包括但不限于车辆动力学仿真、控制系统设计与分析、嵌入式软件开发以及自动驾驶技术的研究。通过利用Matlab及其Simulink工具箱的强大功能，工程师能够更高效地进行算法验证和硬件在环测试，从而加速产品开发周期并提高产品质量。此外，在电动汽车领域中，Matlab也被广泛应用于电池管理系统的设计优化及能量管理策略的评估当中。
     
  • MATLAB中的车牌识别仿真.zip
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    本资源为MATLAB实现的车牌识别系统仿真程序包，包含图像处理、字符分割与识别等关键步骤，适用于科研和学习参考。 利用MATLAB仿真了车牌识别过程，并根据灰度分布图给出了最终的识别结果。实验结果显示该方法具有一定的效果，具备学习价值。
     
  • 车辆识别视频
    优质
    《车辆识别视频》是一档专注于交通技术和安全的教育节目。通过详细的解析和演示，帮助观众了解并掌握先进的车辆自动识别技术及其应用，旨在提升公众对现代交通安全解决方案的认知与理解。 在视频中实现车辆识别，识别率达到92%，亲测有效，适合毕业设计首选。