人工智人-家居设计-基于GIS的高速公路智能交通监控系统的研究与开发.pdf

人工智人-家居设计-高速公路智能交通监控管理系统ITS_MMS的研究.pdf

基于yolov5和deepsort的智能交通监控系统，有详细注释和readme使用说明

本文给出了在车辆检测系统中计算机系统对摄像机拍摄到的图像处理，对图像中运动目标的检测，以一种改进的自适应混合高斯模型为背景更新方法，采用连通区检测算法分割出前景目标，以Kalman滤波作为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。在目标跟踪时，算法针对目标遮挡引起的各种可能情况进行分析，引入了运动目标的可靠性度量，增强了目标跟踪的稳定性和可靠性。

智能交通监控中运动目标检测与跟踪算法研究

智能电子交通监控系统解决方案

基于Flink的大数据实施城市交通监控平台.zip 大学生课程设计 基于flink的课程设计 自己大二写的课程设计

基于轨迹的异常行为检测，用于智能交通监控

交通视频监控数据，分为高清和标清两种。欢迎下载。

1. VeRi数据集 （请单击进入新网页。） 为了促进对车辆重新识别（Re-Id）的研究，我们在现实世界的城市监视场景中为车辆Re-Id建立了一个大型基准日期集，称为“ VeRi”。 VeRi的特色属性包括： 它包含24个摄像头在24小时内覆盖50,000 km2的50,000幅图像，这些摄像头覆盖了1.0 km ^ 2的区域，这使得该数据集具有足够的可伸缩性，可用于Re-Id和其他相关研究。 这些图像是在现实世界中不受约束的监视场景中捕获的，并标记有各种属性，例如BBox，类型，颜色和品牌。 因此，可以学习和评估车辆Re-Id的复杂模型。 每辆车由2到18个摄像机以不同的视角，照明，分辨率和遮挡物捕获，这在实际监视环境中为Re-Id车辆提供了较高的复发率。 它还标有足够的车牌和时空信息，例如车牌的BBox，车牌字符串，车辆的时间戳以及相邻摄像机之间的距离。 最近，我们在野外发