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基于形态学方法的视频车辆跟踪与计数MATLAB仿真，附带操作演示录像

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简介：
本项目采用形态学方法，在MATLAB环境下实现视频中的车辆跟踪与计数，并提供详细的操作演示录像。 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：视频车辆跟踪和车辆计数 3. 内容：基于形态学处理的视频车辆跟踪和车辆计数MATLAB仿真。 4. 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考操作录像。

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  • 基于形态学方法的视频车辆跟踪与计数MATLAB仿真，附带操作演示录像
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    本项目采用形态学方法，在MATLAB环境下实现视频中的车辆跟踪与计数，并提供详细的操作演示录像。 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：视频车辆跟踪和车辆计数 3. 内容：基于形态学处理的视频车辆跟踪和车辆计数MATLAB仿真。 4. 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考操作录像。
     
  • UKF与EKF数据预测跟踪的MATLAB仿真及代码操作演示视频
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    本视频详细讲解并展示了基于UKF（ Unscented Kalman Filter）和EKF（Extended Kalman Filter）的数据预测跟踪技术，并通过实例进行MATLAB仿真实验，附带完整代码操作演示。适合学习状态估计与滤波算法的科研人员及学生参考观看。 UKF和EKF的数据预测跟踪matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用Matlab 2021a或者更高版本进行测试，并且只需运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。此外，请确保在Matlab左侧的当前文件夹窗口中选择正确的工程路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频。
     
  • 基于GMM高斯混合模型及形态学操作的运动车辆检测MATLAB仿真+代码与视频演示
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    本项目采用GMM高斯混合模型和形态学操作技术，在MATLAB环境下进行运动车辆检测的仿真研究，并提供详细的代码以及仿真结果视频演示。 领域：MATLAB运动车辆检测 内容：基于GMM高斯混合模型与形态学操作的运动车辆检测方法在MATLAB中的仿真及代码实现，并提供视频演示。 用处：适用于学习GMM高斯混合模型以及形态学操作算法编程，适合本硕博等不同层次的教学和科研需求。 指向人群：面向本科生、研究生及博士生在内的教学研究使用群体。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m主文件而非子函数文件。 - 确保当前工作路径与MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口一致。具体操作可参考附带的操作录像视频，按照演示步骤执行。
     
  • 基于MATLAB 2021a的CSMA/CA算法仿真与动态图形展示，附操作视频(.avi)
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    本作品利用MATLAB 2021a软件实现CSMA/CA算法的仿真，并提供动态图形展示。配有详细的操作指南及演示视频（.avi格式），便于学习和理解该网络通信机制。 版本：MATLAB 2021a，包含CSMA/CA算法的仿真操作录像，该录像使用Windows Media Player播放。 领域：CSMA/CA算法 内容：本项目提供了一个关于CSMA/CA算法的MATLAB仿真程序，并通过动态图形展示了碰撞过程。定义如下变量： - TRUE = 1；表示事件为真 - FALSE = 0；表示事件为假 - ACK = 2.8；ACK帧相当于0.5个时隙 - SIFS = 10.5；SIFS帧相当于0.5个时隙 - DIFS = 12.5；DIFS帧相当于2.5个时隙 此外，定义了两个变量用于表示发送结束时间和参与竞争的节点数： - SendEndTime = 0； - NumberNodes = 4；表示有四个节点参与到竞争中。 注意事项：在运行MATLAB程序之前，请确保当前文件夹路径设置为包含该仿真代码的位置。具体操作步骤可以参考提供的视频录像进行学习和操作。
     
  • 基于光流场的交通车辆检测跟踪与计数的操作视频
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    本操作视频介绍了一种利用光流场技术进行交通车辆检测、跟踪和计数的方法。通过分析连续帧间的运动信息，实现高效准确的车辆流量监控。 领域：MATLAB 内容：基于光流场的交通汽车检测跟踪计数及操作视频。 用处：用于学习基于光流场的交通汽车检测跟踪算法编程。 指向人群：适用于本科、硕士和博士等科研与教学使用。 运行注意事项： 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，直接运行文件夹内的Runme_.m脚本即可。不要单独运行子函数文件。在操作时，请注意将MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。 具体的操作步骤可参考提供的视频教程。
     
  • 基于小波变换的图像去噪Matlab仿真研究，附带操作视频演示
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    本项目采用MATLAB平台，通过小波变换技术进行图像去噪处理，并提供详细的实验操作视频教程，旨在探索和展示高效的小波算法在实际应用中的效果。 1. 版本：MATLAB 2022a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 2. 领域：基于小波变换的图像去噪处理。 3. 内容：该内容涉及利用小波变换进行图像去噪处理。通过应用小波变换技术来改善图像质量，并提供了一个适用于学习如何在MATLAB 2021a版本中使用小波变换的具体示例。包含的内容有分解低通滤波器、分解高通滤波器、重构低通滤波器和重构高通滤波器，以及近似细节系数、水平细节系数、垂直细节系数及对角线细节系数的分析。此外，还展示了加噪图像与去噪后的结果。 4. 注意事项：在使用MATLAB时，请确保当前文件夹路径设置为程序所在的位置，具体操作步骤可以参考提供的视频录像进行学习。
     
  • 基于图像形态学处理的停车位数量检测MATLAB仿真及GUI界面设计【附程序操作视频】
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    本项目利用MATLAB开发了一套基于图像形态学处理技术的停车位数量自动检测系统，并配套有图形用户界面（GUI）和操作教程视频。 版本：MATLAB 2022A 领域：停车位个数检测 仿真效果：可以参考博客文章《基于图像形态学处理的停车位个数检测 MATLAB 仿真》中的内容，该文详细描述了仿真的具体操作方法。 内容概述： 本项目涉及使用MATLAB进行基于图像形态学处理的停车位数量检测。在图像处理中，形态学技术是一个重要的步骤，主要用于分析和提取图像中的形状及结构信息。通过应用诸如膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等形态学操作可以有效地去除小物体（例如噪声点），同时突出显示停车场内有效停车区域的独特特征。 经过这些预处理之后，下一步便是针对经处理后的图像执行特定的识别任务以检测停车位的位置与数量。这通常包括定义标准大小及形状作为参考模型，并在给定场景中寻找匹配项；或者应用边缘或轮廓探测算法来界定每个车位的具体边界范围。 注意事项： 确保MATLAB左侧显示的是当前文件夹路径，且该路径应指向包含仿真程序的目录位置。详细的操作步骤可以在提供的操作录像中找到指导信息。
     
  • 基于MPC控制器的轨迹跟踪Matlab仿真及操作视频
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    本项目通过MATLAB仿真研究了基于模型预测控制(MPC)的轨迹追踪算法，并制作了详细的操作视频教程。 领域：MATLAB 内容：基于MPC控制器的轨迹跟踪算法在MATLAB中的仿真及操作视频。 用处：帮助学习者掌握使用MPC控制器进行轨迹跟踪编程的技术。 指向人群：适用于本科生、研究生以及博士生等科研与教学活动的学习者。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 运行项目中的Runme_.m文件，而非子函数文件。 3. 确保在运行时，MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在的路径。具体操作可以参考提供的录像视频进行学习和模仿。
     
  • 医学图像边缘轮廓提取的形态学方法MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细讲解并展示了基于MATLAB的医学图像边缘轮廓提取技术，采用形态学方法进行处理，并提供完整的代码实现过程。 基于形态学处理的医学图像边缘轮廓提取MATLAB仿真包括代码操作演示视频的运行注意事项如下：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并且运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接运行子函数文件。在执行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频中的演示内容。
     
  • 基于MATLAB的火灾疏散模拟与仿真，附带GUI界面及代码操作演示视频
    优质
    本项目运用MATLAB开发了一套集成图形用户界面（GUI）的火灾疏散模拟系统，并提供了详细的代码和操作视频教程。 基于MATLAB的火灾疏散模拟仿真包含GUI界面及代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。同时，请确保在运行时，MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在的路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频中的演示内容。