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基于STM32F4和OV7670的道路车辆监控系统(颜色识别与七路ADC滤波检测)

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简介:
本项目设计了一款基于STM32F4微控制器和OV7670摄像头的道路车辆监控系统,具备颜色识别功能及七路模拟信号的数字滤波处理能力。 1. LED灯在白天熄灭,在黑夜亮起(通过自行遮光来模拟白昼环境)。 2. 使用7个间隔5cm的LED路灯,当手动移动自制车辆模型经过某个路灯时,该路灯会熄灭;当车辆离开后,对应位置的路灯恢复点亮状态。 3. 准备三辆带有自定义车牌号的小车(元素设计便于摄像头识别区分),要求从任意起点出发并在任意点结束行程。显示器需显示每辆车的车牌号码、经过的灯的数量及行驶速度。 4. 当任一LED路灯被拔掉时,显示屏应提示是第几个路灯失效,并同时触发蜂鸣器报警以示警报。 5. 在发挥部分中设计车辆从起点出发,在任意位置手动翻转模拟车祸现场的情景。显示器需显示发生事故的车牌号码、事故发生的位置等信息。

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客服
客服
  • STM32F4OV7670ADC
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    本项目设计了一款基于STM32F4微控制器和OV7670摄像头的道路车辆监控系统,具备颜色识别功能及七路模拟信号的数字滤波处理能力。 1. LED灯在白天熄灭,在黑夜亮起(通过自行遮光来模拟白昼环境)。 2. 使用7个间隔5cm的LED路灯,当手动移动自制车辆模型经过某个路灯时,该路灯会熄灭;当车辆离开后,对应位置的路灯恢复点亮状态。 3. 准备三辆带有自定义车牌号的小车(元素设计便于摄像头识别区分),要求从任意起点出发并在任意点结束行程。显示器需显示每辆车的车牌号码、经过的灯的数量及行驶速度。 4. 当任一LED路灯被拔掉时,显示屏应提示是第几个路灯失效,并同时触发蜂鸣器报警以示警报。 5. 在发挥部分中设计车辆从起点出发,在任意位置手动翻转模拟车祸现场的情景。显示器需显示发生事故的车牌号码、事故发生的位置等信息。
  • 分类——视频
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    本项目专注于利用计算机视觉技术进行车辆分类识别,通过对道路监控视频的数据分析,实现对不同车型、品牌等信息的精准判定。 高清MP4格式的道路监控视频源可用于基于视频的车辆识别。
  • Car-Pedestrian-Detector: 用行人
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    Car-Pedestrian-Detector是一款先进的智能交通监控工具,专为准确识别道路上的汽车和行人设计。该系统利用高级算法确保公共安全,减少交通事故风险。 《Car-Pedestrian-Detector:智能交通监控的实用工具》在现代交通系统中,安全是首要考虑的问题,而车辆与行人的检测技术在保障道路安全方面扮演着至关重要的角色。“Car-Pedestrian-Detector”项目正是为了解决这一问题而设计的。该项目利用计算机视觉技术实时识别并定位道路上的汽车和行人,从而提供有效的预警和支持决策。 本段落将深入探讨该系统的核心技术和实现方法,并讨论其在实际应用中的价值。项目基于Python编程语言开发,这使得代码具有高度可移植性和灵活性。OpenCV(开源计算机视觉库)是该项目的关键依赖项之一,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。通过使用预训练的数据集来训练机器学习模型,“Car-Pedestrian-Detector”能够实现目标检测。 在本项目中,可能采用了Haar级联分类器这一基于特征的机器学习算法。该方法特别适合于人脸、行人等特定对象的检测。其工作原理是通过大量正负样本进行训练,形成一系列的特征级联,并利用弱分类器(如Adaboost)组成强分类器。在检测过程中,图像中的每个区域都会被依次检查;如果所有级联都通过,则认为该区域包含目标对象。这种算法的优点在于能够在复杂背景中快速、准确地定位目标,同时对计算资源的需求相对较低。 项目开发者可能首先使用OpenCV提供的预训练模型进行初步的汽车和行人检测,并利用非极大值抑制(NMS)等后处理步骤优化结果以消除重复的检测框。此外,“Car-Pedestrian-Detector”系统还涉及实时视频流处理,要求算法高效地在短时间内处理大量帧数据,确保系统的响应速度。 此类检测系统可以广泛应用于智能交通监控、自动驾驶车辆和城市安全监控等领域。例如,在监测交通流量时辅助管理预防交通事故;为自动驾驶提供关键的环境感知信息以帮助做出决策;发现异常行为如行人非法进入禁止通行区域或汽车非法停靠等事件,从而确保公共安全。 综上所述,“Car-Pedestrian-Detector”项目是计算机视觉和机器学习技术在交通领域的成功实践。它结合了Python语言的便利性、OpenCV的强大功能以及Haar级联分类器的高效性,为道路安全提供了一种智能化解决方案。随着相关技术的发展,类似系统有望在未来实现更高级别的自动化与智能化,进一步提升整个交通系统的安全性及效率水平。
  • 智能技术
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    本研究聚焦于智能车辆中的道路检测与识别技术,涵盖视觉感知、机器学习及传感器融合方法,旨在提升自动驾驶系统的安全性与可靠性。 智能车辆中的道路检测与识别是指利用先进的传感器和技术来感知和理解周围的道路环境,从而实现自动驾驶或辅助驾驶功能。这包括了对车道线、路标以及路面状况的精确辨识,是确保行车安全和提高交通效率的关键技术之一。
  • carplate.rar_牌数据集_python_python__边缘
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    该资源包含一个用于车牌识别和车辆颜色识别的数据集,适用于Python编程环境。包括车牌图像及边缘检测应用,便于开发车辆识别系统。 首先对现有的车牌识别系统及其技术进行深入研究,并开发一个基于 Python 的车牌识别系统。文章先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化及边缘检测等一系列预处理步骤,随后结合颜色特征与形态学特征确定车牌位置,采用彩色分割法完成车牌的精确分割。最后使用 SVM 分类器训练字符识别模型,并在 Python 软件环境中开展仿真实验以验证系统的性能。
  • 特征视频中边界
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    本研究专注于开发先进的算法和模型,用于精确识别并分析视频中的道路结构与车辆位置。通过有效处理复杂交通场景下的视觉信息,提高驾驶安全性和自动化水平。 该项目的目标是在车辆前方摄像头的数据中检测一组道路特征,并将其视为一种基本的方法,主要依赖于计算机视觉技术实现这一目标(与朴素贝叶斯方法无关)。项目旨在识别并追踪车道边界以及周围车辆。 文件描述如下: - `source/lanetracker/camera.py`:根据校准图像集来完成相机的校准。 - `source/lanetracker/tracker.py`:通过将处理流水线应用到视频中的连续帧,实现对车道的跟踪。 - `source/lanetracker/gradients.py`:包含基于颜色和梯度进行边缘检测的一系列例程。 - `source/lanetracker/perspective.py`:提供透视变换的相关功能集合。 - `source/lanetracker/line.py`:定义表示单个车道边界线的Line类。 - `source/lanetracker/window.py`:引入Window类,用于识别可能代表线条的点扫描窗口。 此外,在车辆追踪模块中: - `source/vehicletracker/features.py`:实现了一套特征提取管道,用于支持车辆跟踪。
  • -高清AVI格式视频源
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    本项目专注于从高清AVI格式的道路监控视频中提取并分析车辆信息,旨在提升交通管理和安全水平。 车辆识别-道路监控视频源(高清 AVI格式),包含3个视频文件,可用于基于视频的车辆识别。
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    车辆道路测速系统是一种用于监测和控制道路上行驶车辆速度的技术设备。它通过雷达、激光或摄像头等技术手段检测车辆的速度,并能及时记录超速行为,为交通安全提供保障。 利用单片机实现道路汽车测速功能,并在Proteus软件中完成仿真验证。附带了仿真图和源代码。
  • 优质
    铁路车辆识别系统是一种利用先进的图像处理和模式识别技术,自动识别列车类型、编号及状态的安全监控工具。它能够提高铁路运输效率,保障行车安全。 铁路车号识别系统资料可能对需要该资料的同仁有用!
  • OpenCV
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    本项目运用OpenCV技术实现对视频或图像中的车道线进行精准检测,并能够有效识别道路上的各种车型,为自动驾驶和交通安全提供技术支持。 利用OpenCV开发的车道检测和车辆识别代码。包含源代码、目的代码以及演示视频。