基于opencv的简单的车辆检测及跟踪

可以检测行人和车辆，MATLAB的版本是R2017b，

针对高速螺纹钢表面缺陷检测技术难题，对螺纹钢表面尺寸的视觉检测方法进行研究。针对螺纹钢外形结构尺寸复杂的特点，通过对螺纹钢的侧面图像进行分析，获得其边缘图像后，提出了基于投影重心的亚像素边界定位方法，获得螺纹钢横肋高及内径的尺寸。通过分析螺纹钢的正面图像，获得其边缘图像后进行垂直投影，求出螺纹钢纵肋高度；在此基础上，通过对重心遍历，结合轮廓跟踪处理，计算出横肋与轴线夹角；结合与夹角的几何关系，计算得出螺纹钢横肋间距、横肋顶宽的尺寸。获取的螺纹钢表面结构尺寸为其缺陷检测奠定了基础。

目标检测与跟踪的很好的代码 融合光流法，颜色特征，贝叶斯框架下的ceter——surround模型 检测速度快，跟踪效果稳定。实时性很好

基于VC开发的车辆检测程序（车辆及车道线的检测与跟踪）。

这是毕设的程序,包括大津阈值分割,SCHARR滤波器边缘检测,ROI设置,车道检测中用HOUGH进行直线检测,多段折线模拟弯道,以及偏离点检测,及这三部分的跟踪,车辆检测为基于特征检测,采用KALMAN进行跟踪

视频运动目标的检测与跟踪技术，作为计算机视觉研究领域的核心课题之一，融 合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机等若干领域的先进技术， 并在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、医疗诊断以及气象分析等方 面都有广泛的应用。视频运动目标检测与跟踪的研究目的是模拟人类视觉运动感知功 能，赋予机器辨识视频序列图像中运动目标的能力，为视频分析和理解提供重要的数 据依据。

动态背景下运动目标检测与跟踪算法研究，汪尚，黄朝兵，视频中运动目标检测与跟踪在机器人视觉、智能监控和自动驾驶等领域有广泛的应用前景。本文工作是分析处理由于摄像机运动引起背景

宽带雷达目标检测与跟踪方法 西安电子科技大学学硕论文 ，适合大三、大四本科生学习有关雷达目标检测方向的学习和研究

通过MobileNetSSD进行车辆检测，通过RCF进行目标跟踪。