用matlab实现对一段视频中车辆的检测，使用GMM方法.

利用vs2010+opencv+mfc做的一个车辆检测系统，压缩包中有视频，代码可以直接运行，软件界面有三个演示结果分别是车辆检测，车辆跟踪，车辆分割效果，本作品已经申请软著了，所以大家下载后看看就好

刚接触机器学习的初学者苦求的图片库 2200张的opencv正样本图片 可用于车辆检测与跟踪。

基于matlab的车辆检测程序，亲测可以正常运行

毕业设计，交流愉快！进入研究生，你的所有过去对于他们来说是一张白纸，这是你最好的重新塑造自己形象的时候。

该文件包括效果展示视频和训练生成的xml文件 由于该方法要求负样本与场景相关，因此建议自己采集视频进行样本获取及后续处理，直接使用xml文件在其他场景的效果并不一定好。本实验也有许多问题，①比如远处的检测框会较早的消失，这个原因应该是抽帧截取正样本时，远处的车辆样本选取的较少，建议新实验中每个位置上的正样本都要考虑到。②偶尔会出现检测框消失的现象，这个没法避免的..建议使用卡尔曼滤波对消失的检测框进行预测然后校正！关于样本集会在后面半个月放出，最近事比较多，等开学会有点时间... 本演示视频只对单一方向的车辆样本进行训练，并且包含了晴天多云雨天等场景的样本共同训练，正样本数量为4300多份。如果想尝试双向车道的训练，建议正样本数量达到1w左右的量级，负样本为正样本的2-5倍，关于xml文件的训练参考文章XXX，也可以换成其他特征进行训练，如LBP特征（听说训练花费时间大大降低，精度差不多，并没有进行试验），有兴趣的可以试一试，多多交流！

该文件包括效果展示视频和训练生成的xml文件 由于该方法要求负样本与场景相关，因此建议自己采集视频进行样本获取及后续处理，直接使用xml文件在其他场景的效果并不一定好。本实验也有许多问题，①比如远处的检测框会较早的消失，这个原因应该是抽帧截取正样本时，远处的车辆样本选取的较少，建议新实验中每个位置上的正样本都要考虑到。②偶尔会出现检测框消失的现象，这个没法避免的..建议使用卡尔曼滤波对消失的检测框进行预测然后校正！关于样本集会在后面半个月放出，最近事比较多，等开学会有点时间... 本演示视频只对单一方向的车辆样本进行训练，并且包含了晴天多云雨天等场景的样本共同训练，正样本数量为4300多份。如果想尝试双向车道的训练，建议正样本数量达到1w左右的量级，负样本为正样本的2-5倍，关于xml文件的训练参考文章XXX，也可以换成其他特征进行训练，如LBP特征（听说训练花费时间大大降低，精度差不多，并没有进行试验），有兴趣的可以试一试，多多交流！ 部分代码见链接

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采用地磁传感器进行车辆的检测，本文档是检测算法，可以为开发人员提供算法实现思路

利用团块技术实现车辆视频检测与跟踪，测试效果比较理想。