基于视频的车型参数采集系统下载

weixin_39821051 2020-12-20 03:30:43

基于视频的车型参数采集系统，讲解了具体的处理和实现过程。
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基于视频的车型参数采集系统，讲解了具体的处理和实现过程。

基于深度学习的车型识别系统用于识别不同类型的车辆，应用YOLO V5算法根据不同尺寸大小区分和检测车辆，并统计各类型数量以辅助智能交通管理。本文详细介绍车型识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标进行识别分类，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。

感知交通----基于视频的交通流特征参数监测及交通综合信息服务系统 Perceptual traffics—video based traffic flow parameters monitoring and integrated traffic information serve system 作者：孙浩顾丽萍顾灏指导老师：张学武参赛学校：河海大学摘要：道路交通流特征参数是...

一.智能交通技术概述智能交通系统(Intelligence Transport System ,ITS)是目前世界交通运输领域的前沿研究课题,它融合了电子信息技术，通信技术，自动控制理论，计算机技术和传统的交通工程学理论等多个学科的理论，并将其应用于现代的交通运输管理体系中，从而实现交通运输服务和管理智能化。交通监视系统是智能交通系统中的一个重要环节，这一子系统主要负责采集有关道路交通流量

车型检测与识别是智能交通系统中的关键技术，广泛应用于交通流量分析、智能停车场、自动驾驶、车牌识别辅助系统等场景。传统的计算机视觉方法在处理复杂场景时，往往难以满足实时性和鲁棒性要求。而深度学习技术，特别是基于 YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测模型，以其高效性和精确性成为解决该问题的首选。本博客旨在实现一个基于深度学习的车型检测与识别系统实时检测视频流或图像中的车辆；识别车辆的具体类型（如轿车、SUV、卡车等）；提供用户友好的图形化界面（UI）；

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