基于SIFT特征的机动车辆跟踪.pdf下载

weixin_39820780 2023-01-24 09:30:27

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目录论文信息摘要引言小目标检测GNN 在目标跟踪中的应用方法输入视频和目标检测动态图构建节点和边特征时空交互损失函数实时处理和感兴趣区域框架概述DGNN-YOLO工作流程集成的优势基于YOLO11的检测机制基于DGNN的跟踪技术损失函数实验结果数据集信息比较实验验证分析精度-召回分析消融实验结论Coovally AI模型训练与应用平台数据集下载在Coovally AI Hub公众号后台回复「数据集」，即可获取下载链接！检测和跟踪城市交通中的行人、自行车和摩托车等小物体对交通监控系统构成了重大挑战，因为它

本系统的实现依赖于多项先进的计算机技术，本章将对其中的关键技术进行介绍，包括计算机视觉基础、深度学习与卷积神经网络、YOLOv8目标检测与跟踪算法、PyQt5图形用户界面框架以及Matplotlib数据可视化库。本文针对现代城市交通管理的迫切需求，结合计算机视觉和深度学习领域的最新进展，成功设计并实现了一个基于YOLOv8的智能交通流量监控与预测系统。在分析现有交通监控技术局限性的基础上，明确了基于深度学习视频分析的优势和系统功能需求。

代码现已开源！本项目是目标计数应用的一个扩展。包括Tensorflow 2.0、异步视频处理和低置信度跟踪过滤本文转载自：AI公园作者：LeonLok | 编译：ronghuaiyang注：文末附CV学习交流群。导读本文来自github，很实用的一个应用。项目github仓库地址：https://github.com/LeonLok/Multi-Camera-Live-Object-Track...

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