bowsvm车辆检测

车辆检测系统(基于Linux平台 后台处理采用C++,前台采用JS

基于OpenCV3.10的车辆检测与跟踪源码和测试视频

车辆检测系统基础机器学习

非现场交通执法模式与传统执法模式的区别在于违法/违章一旦发生即可以形成视觉资料记录在案,行为人并不是在违法现场马上得知自己已被记录,而是在视觉资料经审查无误成为行政处罚证据后才按程序接受调查,并接受处

本文采用小波分析和模式识别方法分析车辆噪声信号,设计了一种基于DSP的车辆碰撞声检测装置,该装置能有效检测车辆碰撞事件,实现交通事故的自动识别。

针对高速公路追尾事故频发而导致自动驾驶系统需要提高车辆检测的实时性问题,本文提出了一种基于逻辑回归的车辆检测方法。首先,通过对包含车辆与非车辆图像的训练集提取HOG特征来训练逻辑回归分类模型以获得好的

针对车辆自组网中拥塞控制的难点,采用合作拥塞检测方法,并结合距离和拥塞等级的路径选择方法,提出一种基于车辆到车辆通信的简化合作拥塞检测机制。该机制不仅考虑个体车辆检测到的拥塞程度,而且考虑整个拥塞队列

介绍了一种新型的多路环形线圈车辆检测器的设计方法。该方法基于电磁感应原理,通过测量振荡电路的频率信号判断车辆通过的基本信息。本设计中的多路环形线圈车辆检测器硬件基于ATmega128单片机内部计数器与

为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题,首先建立基于区间分布的自适应背景模型,然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新,最后结合阈值分割和形态学处理实现运动车辆检测。实验结

论述了视频检测在智能交通领域的应用,分析了目前交通信号机系统存在的不足。提出了以TMS320F2812为核心的视频图像运动目标检测方案,并进行了方案的同步信号分离电路、系统总体结构设计,以及信号采样和