车辆检测代码，一种基于光流法的车辆检测方法，用于车辆检测

以车辆自动驾驶系统中的道路环境感知技术为研究对象，开发了一套前方车辆检测系统，该系统利用安装在车辆上的相机和毫米波雷达实时获取前方道路信息，通过各传感器的数据接收、处理以及融合算法，实现及时、准确、可靠、具有环境适应性的前方车辆检测。

车辆检测与计数 使用opencv和Python进行车辆检测和计数 从此处下载视频数据集。

UA-DETRAC车辆检测数据集-附件资源

与传统的车辆检测器相比，基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点，因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像，人们提出了很多视频图像处理和分析技术，其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术，并根据核心处理方法（基于特征、区域或模型等）及处理域（空域、时域）的不同对这些技术进行了分类，同时分析比较了各种方法的优缺点。最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。

MATLAB运动车辆跟踪系统。可以检测视频里面车辆数量，密度，车速，车道等。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

基于波频的车辆检测技术.ppt

车道和车辆检测系统 OpenCV图像处理管道，用于自动驾驶汽车的车道和车辆检测 图像处理管道 添加自动调整（自动亮度和对比度）以消除颜色不规则 转换为灰度并隔离黄色和白色 运行Canny边缘检测器 创建感兴趣的区域以减少周围的噪音 运行概率霍夫线变换 平均左车道线和右车道线成1条凝聚力车道 自动调整 为了使图像清晰，我们可以使用对比度优化和直方图裁剪自动调整亮度。 然后，该算法将根据削波百分比自动生成α和β（可以通过增加百分比来增加目标亮度）。 蓝色（调整前）橙色（调整后） 与以前的混合方式相比，车道线现在更为普遍。 这将使以后的边缘检测更容易识别线条。 隔离黄色和白色 从RGB转换为HSV使得黄色和白色阴影更易于检测。 通过这样做，我们可以简单地将黄色和白色道路标记与图像的其余部分隔离开（任何覆盖浅色和深色阴影的颜色范围都应该起作用）。 现在，我们将原始帧转换为灰度，并将其与新的

MATLAB车牌管理车库系统，可以识别车牌，计算停车费，车位计算，车牌查询，带GUI框架

MATLAB运动车辆检测，可以框定运动前景，计算数量，车速等