搜索资源列表
car_detector
- 用python语言实现的，车辆的自动检测与识别，其中包括滑动窗口的设计，图像金字塔的设计，以实现在多尺度空间下车辆的自动检测-Using python language, automatic vehicle detection and identification, including the sliding window design, image pyramid design, in order to achieve multi-s
opticalflow
- OpenCV光流法检测车辆。光流法，非常完善，能够运行，效果很好-optical flow detection in OpenCV
1553B
- MIL-STD-1553总线测试分析设备主要用于对MIL-STD-1553总线形式的在线仿真测试、数据分析、数据存盘、数据回放、图形化显示等功能，满足了设备检测和故障定位的需要，为总线测试提供了强大的分析工具。应用于飞机综合航电系统、装甲车辆综合电子系统、舰船综合电子系统、导弹等武器系统中。-MIL-STD-1553 bus test and analysis equipment is mainly used for MIL-STD-1
cheliangjiancePP
- 在mfc框架下，利用opencv实现帧间差分法识别动态目标，并将其利用交通道路的车辆实时检测-In mfc fr a mework, use opencv achieve inter-fr a me difference method to identify dynamic objects, and the use of real-time detection vehicle road traffic
ConsoleApplication6
- c++版本的目标检测与跟踪，很好用，车辆行人都可以(Target detection and tracking in c++ version)
MOVING OBJECT DETECTION USING MATLAB
- 在基于前景检测的基于移动物体检测和车辆跟踪算法的实现中，针对广泛的应用来实现读取AVI文件，并将其分解为R，G和B组件。 执行各种操作并检测移动物体。 各个阶段的阈值决定了识别某些尺寸的移动物体的可能性。 移动物体也在其中跟踪。 MATLAB用于实现算法。 该算法用包含120帧的输入avi格式视频文件进行测试。 研究并实现了这些算法的各种应用。(In this foreground detection based moving obje
转发：海康威视一体化道闸资料及SDK开发接口文档
- 车牌识别，设备检测车辆时进行车牌识别、图片抓拍，并且上传识别抓拍结果。车牌识别由前端设备实现，SDK获取设备上传的抓拍识别结果有两种方式：报警布防方式和报警监听方式。报警布防方式，是指SDK主动连接设备建立报警上传通道，设备发生报警之后发送给SDK；报警监听方式，设备发送报警时主动连接SDK并且上传报警信息，SDK在设定的端口上监听和接收。此处介绍报警布防方式接收车牌识别抓拍结果信息的接口实现流程，智能交通摄像机的车牌识别抓拍功能即通过
DanGS
- 用于运动目标检测，对于高架路啊，可检测出运动车辆(Moving object detection)
Particle Filter
- 阴影检测，本实验用于消除车辆底盘阴影，效果明显(Shadow detection, this experiment is used to eliminate vehicle chassis shadow, the effect is obvious)
car_detect
- 停车场中车辆进出的检测与记录，可得出停车场的车数(The number of vehicles in the parking lot can be obtained by detecting and recording vehicle entry and exit.)
c
- 车辆及车道线的检测与跟踪 包含所需动态库(Vehicle and lane detection and tracking include required dynamic libraries.)
carplate
- 首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行深入的研究，然后开发出一个基于 Python 的车牌识别系统，文中先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化和边缘检测等预处理方法，然后用颜色特征和形态特征相结合的方法来确定车牌位置，用彩色分割法来完成车牌分割，最后，运用 SVM 分类训练器完成字符识别并使用Python 软件环境进行车牌识别的仿真实验。(License plate recognition based on SVM)