毕业设计基于Opencv的车牌识别系统 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会发现，车牌字符识别，可能存在误差，尤其是第一个中文字符出现的误差概率较大。 - 版本：python3.7.3，opencv4.0.0.21，numpy1.16.2，tkinter和PIL5.4.1.

随着智能交通系统中的应用，航空图像车辆检测已成为一项关键工程技术，具有学术研究意义。 提出了一种基于YOLO深度学习算法的航空图像车辆检测方法。 该方法通过处理三个公共航空图像数据集来整合适合YOLO训练的航空图像数据集。 实验表明，该训练模型在未知的航拍图像上具有良好的性能，特别是对于小物体，旋转物体以及紧凑而密集的物体，同时满足实时性要求。

物流配送与我们的生活密切相关，而“最后一公里”是物流中的瓶颈。如何 合理的安排配送任务和设计配送路线是快递公司面临的一个实际难题。 试针对某市区的鲜牛奶配送需求，建立数学模型分析解决下面的问题： （1）附件 1 中给出了某城区 92 个牛奶配送点的坐标、需求量及相互之间的连接道路。假设牛奶站的位置坐标为原点，牛奶配送车的载货量为 400 瓶，速度是 20 公里/小时，每个需求点的下货时间为 1 分钟，配送车辆送完牛奶后需返回牛奶站。请设计一个运输成本最低的配送方案。 （2）由于鲜奶的保鲜要求，需要尽快的完成配送。请在考虑成本的前提下， 设计一个最快的配送方案。

经过市场调研，需求分析，概要设计，详细设计，编码，测试这些步骤，基于java语言设计并实现了4S店车辆系统。该系统基于B/S即所谓浏览器/服务器模式，应用java技术，选择MySQL作为后台数据库。系统主要包括首页、个人中心、销售员管理、维修员管理、客户管理、供应商信息管理、保险公司管理、车辆信息管理、物资信息管理、车辆销售管理、车辆维修管理、营业统计管理、销售统计管理等功能模块。 使用4S店车辆系统相对传统的管理方式具备很多优点：首先可以大幅提高4S店车辆信息检索，只需输入4S店车辆相关信息就能在数秒内反馈想要的结果；其次可存储大量的4S店车辆信息，同时4S店车辆信息安全性有更高的保障；相比纸质文件的管理方式，4S店车辆管理系统更节省空间人力资源。这些优点大大提高效率并节省成本。因此，开发4S店车辆系统对4S店车辆信息进行有效的管理是很必要的，不仅提高了4S店车辆管理效率，增加了用户信息安全性，方便4S店时反馈信息给管理员，增加了与管理员之间的互动交流，更能提高4S店车辆管理系统的体验强度。 系统采用MySQL来设计数据库，而java技术，B/S架构则保证了较高的平台适应性。

本车辆充电桩管理系统以springboot作为框架，b/s模式以及MySql作为后台运行的数据库，同时使用Tomcat用为系统的服务器。本系统主要包括首页、个人中心、维修员管理、用户管理、电桩类别管理、充电桩管理、充电桩报修管理、维修回复管理、系统管理等功能，通过这些功能的实现基本能够满足日常车辆充电桩管理的操作。 本次系统设计的车辆充电桩管理结合了文字、图像，并能实现车辆充电桩管理的功能，这也是一般车辆充电桩管理的重要的要素。 本系统主要目的是全面实现车辆充电桩管理系统数字化，管理员对于用户的所有信息能够全部掌握，而用户能够对自己的车辆充电桩信息能够有一个直观的了解。 系统主要功能包括首页、个人中心、维修员管理、用户管理、电桩类别管理、充电桩管理、充电桩报修管理、维修回复管理、系统管理等功能。 管理员可以根据系统给定的账号进行登录，登录后可以进入车辆充电桩管理系统对车辆充电桩所有模块进行管理。包括查看和修改自己的个人信息以及登录密码。 该系统为每一个用户都分配了一个用户账号，用户通过账号的登录可以在系统中查看车辆充电桩信息及对个人信息进行修改等功能。 系统一定程度上提供了效率管理。

MATLAB运动车辆跟踪系统（车速，密度，流量，车道，GUI界面，红绿灯设计）仿真

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：多目标路径优化问题_模拟退化算法_用车辆路径优化_VRP_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

运动车辆跟踪检测系统（每车速度，车道，均速，车流量，密度，设置红绿灯，界面GUI，步骤详细）（Matlab）

前后端分离的人体（车辆）属性检测系统。其中后端主要是用python（flask）来实现主要算法以及数据存储等），前端用vue实现，对上传的视频和图片进行分析展示

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。