Haar级联的车辆检测 最后页面更新时间： 2016年10月19日 最新版本： 1.0.0 （有关更多信息，请参见发行说明） 大家好，执行车辆检测的一种简单方法是使用Haar Cascades。 当前，我没有关于它的详细教程，但是您可以在OpenCV主页上获得一些其他信息，请参阅页面。 另请参阅以训练您自己的级联分类器。 haar-cascade cars.xml是使用来自后方的526张汽车图像（360 x 240像素，无比例缩放）进行训练的。 这些图像是从布拉德·菲利普（Brad Philip）和保罗·厄普代克（Paul Updike）提出的Car数据集中提取的，该数据集取自南加州的高速公路。 有关更多信息，请参见： 训练自己的OpenCV Haar分类器 相关论文： 奥利维拉，M。 Santos，V.使用类似Haar的功能自动检测实际道路上的汽车（ ） 一些其他资源：

环形线圈检测器是传统的交通检测器，车辆通过埋设在路面 的环形线圈，引起线圈磁场的变化，检测器据此计算出车辆的流量、速度、时间占有率和长度等交通参数，并上传给中央控制系统，以满足交通控制系统的需要。此种方法技术成熟，易于掌握，并有成本较低的优点。

通过应用用于车辆检测的局部特征和用于车辆验证的全局特征，提出了一种天气自适应的前方碰撞预警（FCW）系统。 在该系统中，分别计算了水平和垂直边缘图。 然后通过自适应阈值对边缘图进行阈值调整以适应亮度变化。 第三，将边缘点链接起来以生成可能的对象。 第四，根据边缘响应，位置和对称性来判断对象以生成候选车辆。 最后，提出了一种基于主成分分析（PCA）的方法来验证候选车辆。 所提出的FCW系统具有以下特性：1）边缘提取适应于各种照明条件； 2）局部特征相互处理，以提高车辆检测的可靠性； 3）车辆检测的分级方案增强了对各种天气条件的适应性； 4）基于PCA的验证可以严格消除没有车辆外观的候选区域。

- 实现了 出/入 分别计数； - 检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车。 -支持yolov5s.pt yolov5x.pt yolov5m.pt yolov5l.pt模型

工程车辆数据集1000张，项目数据，已标注，可直接进行训练，几乎包括所有工程车辆，种类包括：重型卡车，沥青车，搅拌车，清障车，洒水车，拖拉机，挖掘机，压路机，吊车，自卸车等

Haar+Adaboost 车辆检测 目标检测（视频车辆检测算法代码）-附件资源

当今科技飞速发展，带来了智能交通的空前发达，也为经济可持续发展做出一定贡献。交通运输在一个国家的经济社会发展中起着助推器的作用。交通运输的监控与管理智能化也变得尤为重要。基于视频的车辆检测作为智能交通系统的基石， 具有直观性、大范围检测、安装和维护方便等优势，成为采集交通信息技术的有力工具。因而视频车辆检测研究具有非常重要的意义。 本论文利用视频图像处理技术对车辆进行检测与计数，主要包括以下内容： （1） 简要概述了视频车辆检测系统和图像处理基础知识。 （2） 介绍了三种基于视频的车辆检测方法。 （3） 介绍了基于车辆目标的图像处理方法，并配有MATLAB仿真结果。 （4） 提出了基于帧间差分法的车辆检测盒计数系统，并给出MATLAB仿真结果。 本文视频车辆检测系统是采用图像处理的方法进行设计，本研究有着一定的现实意义。

1.voc车辆检测数据集，可直接训练，数据已经处理 2.2000张主要包括：轿车、卡车、公交车、摩托车、自行车 3.需要更多数据集请私聊

针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类 Haar 特征和 AdaBoost 分类器并结合车辆灰度对 称性验证的前车检测方法。 使用积分图方法计算图像类 Haar 特征,并对提取的海量类 Haar 特征应用 AdaBoost 算法进行特征 选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。 实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为 90. 86% 、91. 15% ,可以快速、有效地进行前车检测

车辆检测器是以AT89C51单片机为中心配以相关的功能电路组成。