基于OpenCV和YOLOv8的实时车速检测与车辆检测跟踪系统,结合深度学习、测速技术与计算机视觉应用,用于实现高效、精准的车速监测与车辆追踪,适用于智能交通系统等场景。
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一篇检测人脸轮廓并跟踪的论文,此论文主要利用ConstrainedLearningModel,较快速检测人脸轮廓。
(1) 背景获取:需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像 (2) 背景扰动:背景中可以含有轻微扰动的对象,如树枝、树叶的摇动,扰动部分不应该被看做是前景运动目标 (3) 外界光照变化:一天
人脸检测与跟踪研究
利用团块技术实现车辆视频检测与跟踪,测试效果比较理想。
基于OPENCV来进行的人脸检测与识别程序,首先利用adaboost算法进行人脸检测,之后利用PCA方法进行人脸识别
实时目标检测与跟踪系统的设计与实现。。。。。。。。
当车辆使用很长时间后,用户发现方向转向沉重、发抖、跑偏、不正、不归位或者轮胎单边磨损,波状磨损,块状磨损,偏磨等不正常磨损,以及用户驾驶时,车感漂浮、颠簸、摇摆等现象出现时,就应该考虑检查一下车轮定位
感兴趣的可以看看这篇文章——《基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台》
基于Opencv的运动目标的检测和跟踪
该系统利用MATLAB进行仿真,可以实现对车辆运动目标的跟踪,包括车速、车流量等参数的测量,同时还提供一个易于操作的GUI界面,方便用户使用。此系统可广泛应用于交通管理、智能交通系统等领域。
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