行人与车辆跟踪

这个项目是基于Matlab语言开发的，可以实现对车辆的运动目标进行跟踪，包括车速度和车流量的测量。同时，这个项目还提供了一个GUI界面，方便用户进行操作和数据展示。如果你对Matlab语言和车辆运动目

测控技术与仪器论文视频图像中的车辆检测跟踪和分类摘要:介绍了一种在固定的单摄像头拍摄的交通图像序列中检测、跟踪、分类车辆的方法。该方法大致可分为三部分:抽取背景图像和图像分割;基于针孔模型的摄像机定标

用背景差分算法和C均值聚类算法实现。步骤： ①读入背景图像(a)和待检测图像(b)。 ②对图像中的所有像素，应用公式(2.1)进行判断，得到检测结果图像(c)。 ③利用膨胀、腐蚀、滤波等算子对差分图像

车辆跟踪系统非常适合监控单辆车或整个车队。跟踪系统由自动跟踪硬件和数据采集软件（如果需要的话，还有数据传输）组成。2015年全球车队管理市场规模为80亿美元，预计到2022年将超过220亿美元，从20

视频道路车辆检测与跟踪算法视频检测跟踪系统源代码，案例实现简单，初学人员易懂。

该研究提出了一种针对行人过街场景的车辆避障路径规划与控制方法，该方法利用传感数据实时感知行人运动状态，并结合车辆动力学模型，规划出既能避开行人又能满足车辆行驶安全性和舒适性的避障路径。同时，提出了一种

基于智能视频分析的行人检测、跟踪系统，戴应登，张硕，随着国家

该项目旨在通过使用HOG特征和SVM检测图像中的行人目标，并使用卡尔曼滤波器进行跟踪。在设计中，我们使用了Dalal 2005年的论文方法，并建立了一个简单的行人运动模型进行预测和跟踪。该项目可以帮助

在光照、背景变化、遮挡、噪声、快速运动等复杂环境下, 准确地实现行人跟踪一直是富有挑战性的任务。针对这些问题, 提出基于HSV颜色特征和贡献度重构的行人跟踪算法。在粒子滤波的框架内, 从HSV空间提取

本设计作业基于Dalal 2005年论文中的方法，采用HOG特征和SVM进行行人目标的检测。针对跟踪阶段，我们采用了Kalman滤波器来建立行人的线性运动模型，并实现了高效的检测-跟踪框架。