Advertisement

基于OpenCV的鱼群密度与速度检测程序.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一个利用OpenCV库进行鱼类群体密度和移动速度分析的程序。通过视频或图像输入，自动识别并追踪水中的鱼体，计算其数量、分布密集程度及运动速率，适用于生态学研究和水产养殖监控。 基于OpenCV的鱼群密度速度检测程序使用Python语言实现。该程序通过分析视频或图像数据来计算鱼群的数量、分布密集度以及运动速度。它利用了OpenCV库的功能，如目标跟踪和特征提取技术，以准确地识别并追踪水中的鱼类个体。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于OpenCV的鱼群密度与速度检测程序.zip
    优质
    本项目提供了一个利用OpenCV库进行鱼类群体密度和移动速度分析的程序。通过视频或图像输入，自动识别并追踪水中的鱼体，计算其数量、分布密集程度及运动速率，适用于生态学研究和水产养殖监控。 基于OpenCV的鱼群密度速度检测程序使用Python语言实现。该程序通过分析视频或图像数据来计算鱼群的数量、分布密集度以及运动速度。它利用了OpenCV库的功能，如目标跟踪和特征提取技术，以准确地识别并追踪水中的鱼类个体。
     
  • 基于OpenCV的车辆速度检测实现.rar
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 车辆速度检测程序
    优质
    车辆速度检测程序是一款专为交通安全设计的应用工具。通过先进的算法和传感器技术，精确测量行驶中的车速，并在超速时及时提醒驾驶员减速，保障道路安全与顺畅。 交叉路口的交通参数统计包括车辆提取、车流量统计和车速检测等内容，具有很高的研究价值。
     
  • 基于Python的食堂人群密度监测.zip
    优质
    本项目为基于Python开发的食堂人群密度监测系统，利用摄像头捕捉图像数据，并通过算法分析得出实时人流情况，以提醒管理人员及时调整防控措施。 本项目从生活细节入手，利用计算机视觉技术对饭堂的人数进行检测。该项目结合了软硬件设施：算法采用深度卷积神经网络模型，硬件则使用树莓派 RaspberryPi3 Model B；终端可以是 Web APP 或公众号平台。学生可以通过这些终端获取到饭堂人数密度的热力图。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5的群体密度检测系统的构建与实施
    优质
    本研究介绍了基于YOLOv5框架开发的群体密度检测系统，详细阐述了系统的构建过程、技术实现及应用实践，并展示了其在不同场景中的效能。 基于改进后的YOLOv5目标检测模型实现的人群密度检测系统具有高效、准确的特点。该系统的改进主要在于使用FasterNet网络替代了原YOLOv5的主干网络，并引入Soft-NMS以及最优运输分配（OTA）等方法优化损失函数。 设计这样一个系统的核心是利用深度学习技术对人群进行快速且精确地识别和计数。由于YOLOv5模型具备速度快、准确性高的特点，因此它是执行此类任务的理想选择。在该系统的构建过程中，需要深入理解YOLOv5的工作原理及结构特征，并在此基础上做出相应的改进。 作为关键组成部分的主干网络Backbone负责提取图像中的重要信息，在本研究中被FasterNet所替代。这种替换不仅提升了模型处理图像的速度，同时也保持了较高的特征提取能力，这对于要求实时性的应用场景来说是十分重要的进步。 此外，系统还采用了Soft-NMS方法优化目标检测过程。传统NMS（非极大值抑制）在面对重叠边界框时可能会忽略一些相邻的目标；而Soft-NMS通过更平滑的方式处理这些区域，减少了误检情况的发生，并提高了人群密度检测的准确性。 OTA作为一种损失函数优化技术，在本系统中起到了关键作用。它能够根据最优分配方案来调整模型的学习过程，从而进一步提高目标检测的效果和精度。 在设计阶段，研究人员还需考虑实际应用中的各种复杂因素（如不同光照条件、人员密集程度及遮挡情况等），并采取相应的措施以增强系统的鲁棒性和泛化能力。 实现过程中选择了Python作为编程语言，并利用TensorFlow或PyTorch框架进行深度学习模型的开发。最终系统包括数据采集、预处理、推理分析和结果展示等多个环节，确保了从图像输入到输出整个流程的有效执行。 部署后的该人群密度检测系统可以广泛应用于商场、车站等公共场所，在提供实时的人群数量信息的同时帮助管理者更好地应对人流高峰带来的挑战，并为安全监控及资源分配等工作提供了有力支持。
     
  • 基于深度学习的人流密度检测模型.zip
    优质
    本研究提出了一种基于深度学习算法的人流密度检测模型，旨在提高对复杂场景中人群数量及分布情况的准确识别与预测能力。该模型通过分析图像或视频数据，能够有效应对不同光照、视角等挑战，为公共安全和城市规划等领域提供重要参考依据。 这是我参加百度“人群密度检测”比赛训练的模型，可以利用百度Paddle平台导入该模型对图片或视频流信号进行人流密度检测。
     
  • 基于ZigBee的加速度检测课程设计报告.zip
    优质
    本课程设计报告探讨了基于ZigBee技术的加速度检测系统的设计与实现，涵盖了硬件选型、软件开发及实际应用等多方面内容。 ZigBee加速度检测课程设计报告.zip
     
  • 基于STC89C52的温度与湿度检测
    优质
    本项目采用STC89C52单片机为核心控制器，设计了一套能够实时监测环境中的温度和湿度变化的系统。通过传感器采集数据，并将结果显示在LCD屏幕上，为用户提供准确、及时的信息反馈。 基于STC89C52的温湿度检测项目包含有单片机烧写的源程序，可以直接用于你的单片机。该项目使用DHT11传感器进行温湿度检测，并附带一份详细的WORD报告，内容非常完整。