Advertisement

红绿灯与运动物体的OpenCV识别技术

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

简介：
本文介绍了基于OpenCV库实现对视频中红绿灯及运动物体的检测与跟踪的技术方法，为智能交通系统提供技术支持。 红绿灯识别与运动物体识别可以使用OpenCV实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 红绿灯与运动物体的OpenCV识别技术
    优质
    本项目探讨了利用OpenCV库在视频流中检测和追踪红绿灯及运动物体的技术方法，旨在为智能交通系统开发提供技术支持。 红绿灯识别和运动物体识别可以使用OpenCV实现。
     
  • 红绿灯与运动物体的OpenCV识别技术
    优质
    本文介绍了基于OpenCV库实现对视频中红绿灯及运动物体的检测与跟踪的技术方法，为智能交通系统提供技术支持。 红绿灯识别与运动物体识别可以使用OpenCV实现。
     
  • 自动识别红绿灯
    优质
    自动识别红绿灯系统利用先进的图像处理和机器学习技术，能够准确检测并响应交通信号的变化，旨在提升智能驾驶的安全性和效率。 可以用来识别自然环境中的交通灯，并标出其位置及颜色。由于不同红绿灯图片可能存在各种问题，可以通过调整HSV的选择范围来提高准确性。
     
  • 利用OpenCV进行红绿灯识别
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，结合图像处理技术，实现对视频流中红绿灯信号的有效检测与识别，旨在提高交通监控及自动驾驶系统的准确性。 基于OpenCV的红绿灯识别系统能够通过图像识别技术裁剪并确定图片中的红绿灯状态。
     
  • 基于OpenCV的红绿灯识别源码及红灯绿灯黄灯数据集.zip
    优质
    该资源包含使用OpenCV进行红绿灯识别的完整源代码以及标注了红灯、绿灯和黄灯的数据集，适用于自动驾驶与交通监控系统的研究。 1. 使用程序源工程文件。 2. 本数据集包含红灯、绿灯、黄灯三类图片共计1187张，其中红色交通灯有723张，绿色交通灯429张，黄色交通灯35张。 3. OpenCV是一个开源的计算机视觉库，能够用于实现图像和视频处理任务。它可以帮助自动驾驶汽车及智能交通系统准确识别红绿黄三色信号灯的状态，并据此做出合理决策。今天Dream将带领大家回顾一个经典的实验：使用OpenCV进行红绿灯识别。 4. 该算法在测试集上的分类准确率接近98%，具体而言，有**`97.98%`的图像被正确归类为红、黄或绿色交通信号灯，仅有`2.02%`的错误分类。**这一高准确率表明使用OpenCV库实现的红绿灯检测算法在测试集上具备良好的识别性能，可以较为可靠地辨别出图片中的三色信号灯状态。然而需要注意的是，该结果仅基于特定的数据集得出，并不能完全代表算法的整体表现；因此，在更多数据集中进一步验证和测试是必要的。
     
  • 红绿灯识别的自动代码
    优质
    红绿灯识别的自动代码是一段专为自动驾驶系统设计的程序代码，能够智能地识别交通信号灯的变化，确保车辆在行驶过程中的安全与合规。通过先进的图像处理技术，该代码可以准确捕捉并解析道路上的各种灯光信号，使汽车具备如同人类驾驶员一样的判断能力，在复杂的道路环境中作出正确的反应和决策。 hsv_f = rgb2hsv(g4); H = hsv_f(:,:,1)*255; S = hsv_f(:,:,2)*255; V = hsv_f(:,:,3)*255; [y,x,z]=size(g4); Red_y=zeros(y,1); Green_y=zeros(y,1); Yellow_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if (((H(i,j)>=0)&&(H(i,j)<15)) && (V(i,j)>50)&&(S(i,j)>30)) Red_y(i,1)= Red_y(i,1)+1; elseif(((H(i,j)>=105)&&(H(i,j)<135)) &&(V(i,j)>50)&&(S(i,j)>30)) Green_y(i,1)= Green_y(i,1)+1; elseif(((H(i,j)>=45)&&(H(i,j)<75)) && (V(i,j)>50)&&(S(i,j)>30)) Yellow_y(i,1)= Yellow_y(i,1)+1; end end end Max_Red_y=max(Red_y); Max_Green_y=max(Green_y); Max_Yellow_y=max(Yellow_y); if (Max_Red_y>Max_Green_y)&&(Max_Red_y>Max_Yellow_y) disp(红灯); else if (Max_Green_y>Max_Red_y)&&(Max_Green_y>Max_Yellow_y) disp(绿灯); else if(Max_Yellow_y>Max_Red_y)&&(Max_Yellow_y>Max_Green_y) disp(黄灯); end end end
     
  • 利用OpenCV进行运动物体识别
    优质
    本项目采用OpenCV库实现对视频中运动物体的有效识别和跟踪，通过背景减除、帧差法等技术手段检测出场景中的移动目标。 基于OpenCV的运动物体识别源码能够识别手势等多种运动趋势，并且是用C++编写的。
     
  • OpenCV红绿灯识别示例（以北京为例）
    优质
    本项目通过OpenCV库实现对视频或图像中的红绿灯进行检测与识别，并给出具体的应用实例，特别针对北京市的道路交通标志进行了优化和测试。 在实际道路上拍照后，裁剪出红绿灯图片，并使用OpenCV结合AdaBoost模型进行训练。
     
  • 基于颜色识别的OpenCV物体追踪技术
    优质
    本项目采用OpenCV库，结合Python编程，实现了一种基于颜色识别的智能物体追踪系统。通过图像处理和机器学习算法，自动锁定并跟踪特定颜色的目标对象，在机器人视觉、视频监控等领域有广泛应用前景。 在OpenCV平台上，通过颜色识别和跟踪物体进行毕业设计。