Advertisement

基于视频流的高速公路抛洒物监测_李清瑶.caj

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

简介：
本研究探讨了一种基于视频流技术的高速公路抛洒物智能检测系统，由作者李清瑶开发。该系统能实时识别并预警高速公路上出现的障碍物，有效提升道路安全水平。 基于视频流的高速公路抛洒物检测是李清瑶的研究内容。该研究利用先进的视频分析技术来识别并监测高速公路上可能影响交通安全的抛洒物，旨在提高道路安全水平。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于视频流的高速公路抛洒物监测_李清瑶.caj
    优质
    本研究探讨了一种基于视频流技术的高速公路抛洒物智能检测系统，由作者李清瑶开发。该系统能实时识别并预警高速公路上出现的障碍物，有效提升道路安全水平。 基于视频流的高速公路抛洒物检测是李清瑶的研究内容。该研究利用先进的视频分析技术来识别并监测高速公路上可能影响交通安全的抛洒物，旨在提高道路安全水平。
     
  • 用于高空抛物算法检测的高空抛物视频
    优质
    本视频采用先进的计算机视觉和机器学习技术，专注于演示并分析高空抛物行为检测算法的实际应用效果。通过真实及模拟案例展示，旨在提高公众安全意识，推动相关法律法规制定与执行。 用于高空抛物算法检测的高空抛物视频。
     
  • 高清高速双车道车辆监控视频
    优质
    本视频提供高清、流畅的双车道车辆实时监控画面，适合交通管理与安全分析使用。 高清无噪的双车道监控视频，格式为MP4，适用于视频/图像处理相关科研项目的测试分析。
     
  • 基于OpenCV和SORT的高空抛物监测代码部分
    优质
    本项目利用OpenCV进行视频处理与目标检测，并结合SORT算法实现对高空抛物行为的有效追踪与识别，提供了一套完整的高空抛物智能监控解决方案。 此资源包含文章配套的代码部分，并未提供视频内容。主要是在原有基础上增加了历史位置的可视化功能。相关文章链接可自行查找获取。
     
  • 基于Zynq-7000的高清视频采集系统的Linux移植及应用软件设计_李朗.caj
    优质
    本文介绍了在Zynq-7000平台上进行高清视频采集系统开发的过程，包括操作系统Linux的移植和应用软件的设计与实现。作者为李朗。全文探讨了技术挑战及其解决方案，提供了详尽的技术细节和实践经验分享。 本段落基于Xilinx Zynq-7000平台研究高清视频采集处理系统，并详细描述了系统的整体架构、底层系统搭建及上层应用设计。具体实现了CMOS高清视频采集，图像预处理硬件加速以及应用层软硬件协同处理。在Linux操作系统移植过程中，深入探讨了驱动程序与底层IP核之间的关系，并基于V4L2框架开发了用于视频处理的IP核驱动程序。通过优化视频IP核功能，成功完成了RGB格式高清图像的采集和显示任务。此外，在应用层面采用软硬件结合的设计方法实现了图像预处理硬件加速以及PS端字符识别，从而提高了系统的整体效率。
     
  • 基于视频的道路交通流量监测新方法
    优质
    本研究提出了一种利用视频技术进行道路交通流量监测的新方法，旨在提高数据采集精度与效率，为智能交通系统提供有力支持。 一种基于视频的道路交通流量监测方法，阐述了一些方法思路。
     
  • 洛杉矶I-101高速公路30fps交通监控视频（来源：YouTube）
    优质
    这段30帧每秒的视频记录了洛杉矶I-101高速公路上繁忙的车流情况，为观察城市交通状况提供了宝贵的第一手资料。该视频来源于YouTube平台。 2021年10月16日下午6点55分，在菲律宾历史悠久的小镇贝尔蒙特大道上用iPhone SE 2录制了视频。 周六晚上，汽车在101路上缓慢行驶，周围没有行人。
     
  • OpenCV——检测高速公路上的车辆流动
    优质
    本项目运用OpenCV技术，专注于分析监控视频中高速公路的车辆流动情况，通过图像处理与机器学习算法识别、跟踪并统计过往车辆数量及类型。 OpenCV 可用于检测高速车流。关于详细的方法可以参考相关文献或教程。一篇相关的文章可以在平台上找到，其中介绍了使用OpenCV进行车辆流量分析的具体方法和技术细节。
     
  • 公路双车道流量监控视频（远近视角两份）
    优质
    本视频展示了一段公路双车道的实时交通状况，包含远距离和近距离两个视角，详细记录了车辆通行情况及道路环境。 这段文字描述的是双车道道路的车流监控视频，视角位于道路中央。包含两个视频文件，但源代码占用的空间较大。
     
  • 基于深度学习的农作物病害检测_李凯雨.caj
    优质
    本文利用深度学习技术进行农作物病害的自动检测与识别研究，作者李凯雨通过构建高效模型，旨在提高农田管理效率和作物产量。 基于深度学习的农作物病害识别仅用于学术交流，请勿用作商业用途。