Advertisement

【车辆检测】利用卷积神经网络YOLOv3进行车辆识别及测速（含MATLAB代码）.zip

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

简介：
本资源提供基于YOLOv3卷积神经网络模型在MATLAB环境下的车辆检测与测速实现，包含详细代码和数据集说明。适合计算机视觉与智能交通系统研究者学习参考。 基于卷积神经网络YOLOv3的车辆识别及速度检测方法，并附有MATLAB代码实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【车辆检测】利用卷积神经网络YOLOv3进行车辆识别及测速（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv3卷积神经网络模型在MATLAB环境下的车辆检测与测速实现，包含详细代码和数据集说明。适合计算机视觉与智能交通系统研究者学习参考。 基于卷积神经网络YOLOv3的车辆识别及速度检测方法，并附有MATLAB代码实现。
     
  • 【车牌识别】利用CNN卷积神经网络进行车牌识别及MATLAB代码分享.zip
    优质
    本资源提供基于CNN卷积神经网络的车牌识别技术详解与MATLAB实现代码，适用于研究和学习车辆自动识别系统。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划和无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 利用MATLAB进行车辆检测
    优质
    本项目运用MATLAB平台开发车辆检测系统，结合图像处理技术与机器学习算法，实现对视频或图片中车辆的有效识别和跟踪。 使用MATLAB实现的车辆识别工具可以采用RCNN模型或分类模型对图像或视频进行处理。该工具支持手动选择目标以训练模型，并能够根据导入的图像或视频识别其中车辆的位置及型号，同时将车辆框选出来以便进一步分析和识别。
     
  • 基于卷积神经网络的车辆图像识别
    优质
    本研究运用卷积神经网络技术对车辆图像进行高效准确的识别，旨在提升交通监控与自动驾驶领域的应用效率和安全性。 卷积神经网络搭建平台使用Pytorch，包含了自建模型与一个迁移学习模型，并且数据集已包含在内。
     
  • 利用MATLAB进行车辆识别
    优质
    本项目运用MATLAB开发车辆识别系统，结合图像处理和机器学习技术，实现对不同车型的有效检测与分类。 基于MATLAB实现对车辆的识别功能，能够区分摩托车、拖车、轿车等多种车型。采用机器学习方法构建系统，并使用SVM模型进行训练。通过图像数据训练后，利用测试图像评估系统的识别效果，结果显示该系统的性能良好。
     
  • 车辆检测、车距检测、行人检测及车辆识别技术（含Yolo V5最新版本代码）.docx
    优质
    本文档深入探讨了车辆检测、车距测量、行人识别和车辆识别的关键技术，并提供了最新的YOLOv5代码实例，助力自动驾驶与智能交通系统开发。 车辆检测、车距检测、行人检测、车辆识别以及车距预测（附Yolo V5最新版源码）涉及到的技术细节如下： 二、单目测距原理：在一张图像中，假设有一个位于地面上的车辆，其接触点Q必然处于地面。因此可以计算出该点的深度值。具体的求解过程较为复杂，这里直接提供截图来展示关键步骤。 具体来说，在进行单目测距时，真实世界中的一个特定位置（比如车辆上的某个点）在相机成像后的图像上对应为一点Q。此点到图像中心o1沿y轴的距离是o1p’。通过将这个距离除以像素焦距fy（单位：像素），并求arctan值，可以得到角度b’的大小。 三、准备工作 首先需要从GitHub下载Yolov5的相关代码，并确保安装了版本声明中所需的库文件，比如matplotlib>=3等依赖项。
     
  • 利用OpenCV进行车辆检测
    优质
    本项目运用OpenCV库开发车辆检测系统，通过图像处理技术识别并跟踪视频中的汽车等交通工具，适用于智能交通管理和自动驾驶领域。 由于找不到能运行的程序，我自行开发了一个基于VS2013和OpenCV3的车辆检测项目。该项目包含可以直接运行的代码、两个模型以及测试视频和图片（请注意，版本更新后可能无法保证兼容性）。如果您有任何建议或发现本项目对您有帮助，请给予评价和支持。同时希望各位如果有相关资源能够积极分享，共同交流才能促进彼此的进步。谢谢大家的支持与合作。
     
  • MATLAB在车辆识别中的应用_车辆检测
    优质
    本项目探讨了MATLAB在车辆识别与检测领域的应用，通过开发高效的算法模型，实现了对不同环境下的车辆精准定位和分类。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab进行车辆识别_MATLAB_车辆检测 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • Python车辆识别检测代码
    优质
    本项目提供了一套基于Python语言实现的车辆识别与检测解决方案，利用先进的图像处理和机器学习技术，能够高效准确地在视频或图片中识别各类车型。 Python车辆识别检测源代码提供了一种利用编程语言进行图像处理的技术方法，用于自动检测和识别图片或视频中的汽车或其他类型的交通工具。该代码通常包括了从数据预处理、模型训练到最终的车辆定位与分类等各个环节的具体实现细节，为开发者提供了便捷的学习资源和技术支持。
     
  • 利用卷积神经网络进行缺陷检测
    优质
    本研究采用卷积神经网络技术，专注于工业产品表面缺陷自动检测领域，旨在提高检测精度与效率，减少人工成本。 表面缺陷检测在控制带钢制造过程中的质量方面起着关键作用。然而，传统的带钢缺陷检测仍然主要依靠人工操作，由于效率低下且漏检率高，无法满足实时在线检测的需求。因此，基于计算机视觉技术的缺陷检测方法已经引起了研究人员的广泛关注，并具有重要的理论和实践价值。