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基于STM32F103与HMC5883L的车辆检测系统.zip

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简介：
本项目为一个基于STM32F103微控制器和HMC5883L电子罗盘模块构建的车辆检测系统，实现车辆方位、状态监测及数据处理功能。 基于STM32F103和HMC5883L的车辆检测系统.zip适用于计算机专业、软件工程专业及通信工程专业的大学生课程设计。这是我大三期间完成的作品，可供大家参考用于课程设计或毕业设计。此项目展示了基于STM32平台的设计思路和技术应用。

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  • 基于STM32F103与HMC5883L的车辆检测系统.zip
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    本项目为一个基于STM32F103微控制器和HMC5883L电子罗盘模块构建的车辆检测系统，实现车辆方位、状态监测及数据处理功能。 基于STM32F103和HMC5883L的车辆检测系统.zip适用于计算机专业、软件工程专业及通信工程专业的大学生课程设计。这是我大三期间完成的作品，可供大家参考用于课程设计或毕业设计。此项目展示了基于STM32平台的设计思路和技术应用。
     
  • 基于OpenCV的车辆检测系统
    优质
    本项目开发了一套基于OpenCV库的车辆检测系统，利用图像处理技术自动识别并跟踪视频流中的车辆，适用于交通监控与分析。 利用VS2010+OpenCV+MFC开发的车辆检测系统包含一个压缩包，内有视频文件及可以直接运行的代码。软件界面提供了三个演示结果：车辆检测、车辆跟踪和车辆分割效果。本作品已申请软件著作权，因此下载后仅供查看使用。
     
  • 基于Yolov5与DeepSort的车辆检测与跟踪系统
    优质
    本项目开发了一套高效的车辆检测与跟踪系统，结合了先进的YOLOv5目标检测算法和DeepSort跟踪模型，旨在提供精准、实时的车辆监控解决方案。 Yolov5_DeepSort车辆检测和跟踪系统包含车辆数据集以及训练好的YOLOv5车辆检测权重，代码配置好环境后可以直接使用。
     
  • 车辆运动检测与跟踪系统.zip
    优质
    本项目为“车辆运动检测与跟踪系统”，旨在开发一套能够实时监测并追踪车辆动态的技术方案，适用于交通管理、智能驾驶等多个领域。 1. 首先从文件菜单打开程序目录下的car.avi视频,系统将显示视频的第一帧。2. 点击背景提取菜单，稍后会提取出背景并显示在新开的窗口中。3. 当成功提取背景后，请点击检测跟踪菜单以进行车辆检测和跟踪操作。4. 接下来选择轨迹绘制菜单来绘制车辆的移动路径。 注意：由于使用OpenCV打开AVI视频文件需要特定类型的解码器，所以在程序运行前请确保电脑已安装DivX格式的视频解码器；否则可能会遇到无法加载文件的问题。本软件采用的是OpenCV2.1版本，在没有该版本环境支持的情况下，请将cv210.dll, cvaux210.dll, cvcore210.dll, highgui210.dll 和 ml210.dll这五个动态链接库拷贝至程序可执行文件所在的目录下。
     
  • 基于MATLAB的运动车辆跟踪与检测系统
    优质
    本系统采用MATLAB开发，专注于实现对运动中车辆的有效跟踪和检测。通过先进的算法处理摄像头数据，提供精准、实时的车辆监控解决方案。 该课题是基于Matlab的运动目标跟踪系统，能够实时框定并识别运动目标的行为，并且具备人机交互界面，在此基础上进行拓展。
     
  • 基于YOLOv7的车辆检测目标识别技术-YOLOv7车辆检测.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv7算法的先进车辆检测与目标识别技术，旨在优化智能交通系统和自动驾驶应用。下载包含详尽代码及模型文件的YOLOv7车辆检测工具包，助力您的研究与开发工作。 基于YOLOv7的车辆检测技术进行目标检测的研究与应用。
     
  • 基于OpenCV的车辆压黄线检测系统
    优质
    本项目开发了一套基于OpenCV的车辆压黄线检测系统，利用计算机视觉技术实时监测车辆是否偏离车道，有效预防交通事故，提高道路安全性。 随着道路监控系统的不断发展和完善，大量的复杂交通视频增加了交警部门的工作负担。因此，建立智能交通监测模型成为实现路况监控自动化的重要环节。本段落基于OpenCV开发平台，运用其基本函数与运动物体跟踪技术，通过视频处理构建了交通监控系统，并对涉及的背景提取、阴影去除、运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。
     
  • Python车辆检测系统
    优质
    Python车辆检测系统是一款利用Python编程语言开发的高效工具，通过先进的图像处理和机器学习技术实现对车辆的智能识别与分析。 基于视频的车辆检测系统利用Python开发，希望得到大家的帮助和支持。
     
  • 基于OpenCV的车辆检测与跟踪
    优质
    本项目采用OpenCV库实现对视频流中车辆的目标检测与动态跟踪。通过图像处理技术识别并持续监测各车辆运动轨迹，为智能交通系统提供技术支持。 较好的实现运动车辆的检测与跟踪，代码完整且可以直接编译运行。
     
  • 基于DPM的车辆与行人检测
    优质
    本研究提出了一种基于DPM（Deformable Part Models）的高效算法，专注于复杂环境中车辆和行人的精准识别与跟踪。该方法通过改进模型结构和优化特征提取过程，在保持低误报率的同时显著提升了检测速度及准确性。 基于DPM的行人车辆检测算法使用了OpenCV3扩展库，并且代码工程是建立在Qt5上的。