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车流量视频图像检测与统计_matlab图像处理.zip_车道车辆计数

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简介：
本资源提供基于MATLAB的车流量视频图像检测与统计工具包，用于自动识别并计数道路上各车道内的行驶车辆，适用于交通监控和数据分析。 使用Matlab编写程序来统计视频中的车流量，并实现分车道检测。此外还有一些基本的图像处理程序。

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  • 车流量视频图像检测与统计_matlab图像处理.zip_车道车辆计数
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    本资源提供基于MATLAB的车流量视频图像检测与统计工具包，用于自动识别并计数道路上各车道内的行驶车辆，适用于交通监控和数据分析。 使用Matlab编写程序来统计视频中的车流量，并实现分车道检测。此外还有一些基本的图像处理程序。
     
  • 自动驾驶汽车车道与车辆检测的OpenCV图像处理管道-车道检测系统
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    本项目构建了一个基于OpenCV的车道与车辆检测系统，用于自动驾驶汽车。通过实时视频流分析，自动识别并追踪道路边界及周围车辆，确保行驶安全和高效。 车道和车辆检测系统使用OpenCV进行图像处理的管道包括对自动驾驶汽车所需的功能进行了优化。首先，在执行车道与车辆检测之前，会添加自动调整功能以改善图像质量（例如自动调节亮度和对比度），这有助于消除颜色不规则现象，并为后续步骤提供清晰的基础。 接下来，将彩色图像转换成灰度图并隔离出黄色及白色部分。通过从RGB色彩空间变换到HSV色彩空间来实现这一点，这样可以更容易地检测黄色与白色的阴影区域。这种方法使得我们可以分离道路标记中使用的浅色和深色阴影颜色范围，并将其与其他背景元素区分开。 为了进一步减少干扰信息，在图像上定义一个感兴趣区域（ROI），以便只关注可能包含车道线的重要部分。随后应用Canny边缘检测器来识别这些关键的线条特征，为后续分析做好准备。 最后一步是通过概率霍夫变换进行直线检测，并计算左右两条车道线的位置以形成一条凝聚力较强的单一车道模型。这一系列步骤优化了图像处理流程中的各个阶段，从而提高了自动驾驶系统中车道与车辆检测的整体准确性及可靠性。
     
  • 122142245215.rar_车辆视频检测_车辆统计_视频车辆检测
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    本资源为“122142245215.rar”，内含基于计算机视觉技术的车辆视频检测与统计工具，适用于实时监控及交通数据分析。 程序既能准确检测视频中的车辆，也能统计车辆的数量。
     
  • test.rar_OpenCV车辆计数_视频检测_车辆检测_车辆计数_brownvgr
    优质
    test.rar包含一个使用OpenCV进行车辆计数和视频检测的项目文件。此项目专注于从实时或预录视频流中识别并统计车辆，采用brownvgr技术优化算法精度与效率。 使用C++和OpenCV进行视频中的车辆检测与计数。
     
  • 基于视频的多车道车辆流量检测.pdf
    优质
    本文探讨了一种利用视频技术进行多车道车辆流量检测的方法，旨在提高交通监控系统的准确性和效率。 本系统用于多车道路面的车流量检测，首先需要识别并划分车道标志线，然后分别计算各车道的车流量。Hough变换是一种有效的直线检测方法，但要求图像清晰且车道标志线明显。本段落改进了传统的Hough变换算法，提出了一种基于模糊理论的新算法来检测车道标志线。该新算法将模糊集和动态聚类分析的思想融入到Hough变换中，从而提高了直线定位的精度，并增强了系统的智能化程度及适应不同环境的能力。
     
  • 车辆流量统计视频
    优质
    本视频详细介绍了如何通过现代技术手段对道路车辆进行实时流量统计分析，旨在帮助交通规划者和城市管理者优化交通流、减少拥堵。 基于视频的车流量统计——matlab代码；还有一个视频和两个相关代码。
     
  • 车辆在视频图像中的检测与识别
    优质
    本研究探讨了利用计算机视觉技术对视频图像中的车辆进行自动检测和分类的方法，旨在提高交通监控系统的效率。 将视频图像转换到HSV颜色空间，并利用H分量提取图像中的红色区域位置；使用V分量来检测车底的水平边缘位置。通过结合这两种方法确定车辆在图像中的候选区域。然后，采用改进后的Gabor滤波器组对这些候选区域进行特征提取。最后，运用支持向量机（SVM）模型训练并识别这些特征信息。该滤波器组经过量子进化算法优化，并引入了小生境协同进化算法以减少冗余的滤波器数量，从而提高效率。
     
  • 车流量检测与统计-MATLAB代码及车辆检测
    优质
    本项目运用MATLAB实现对视频中的车流量进行实时检测与统计。通过先进的计算机视觉技术识别并跟踪每一辆单独的汽车，为交通管理提供数据支持。 虚拟线检测法可以用于实现车流量统计，并生成离散折线图。
     
  • 车牌检测系统的图像与视频应用
    优质
    本系统专注于通过先进算法实现对汽车牌照的精准识别，适用于静态图片和动态视频监控场景，在交通管理、安全防范等领域发挥关键作用。 通过YOLO算法实现车牌定位模型，对车牌进行检测与定位，并使用LPRNET模型完成OCR识别以提取车牌内容。该系统支持图像及视频两种形式的车辆车牌检测与识别功能展示，并利用PyQt框架呈现相关结果。环境搭建详情请参阅plate_pyqt.txt文档。