车辆管理系统

基于形态学算子的车辆遮挡检测与分割算法 现代汽车工业的Swift发展促进了道路交通的发展，并增加了汽车数量。 各种各样的道路交通问题导致汽车数量激增，从而推动了ITS（智能交通系统）的诞生。 视频车辆检测是ITS的重要研究。 在实际的交通监控视频中，由于摄像头的光轴与路面之间的角度较小，因此被捕获的车辆往往会相互重叠，这会在检测到的图像中引起粘连。 因此，遮挡车辆的检测和分割是视频车辆检测研究的重要组成部分。 遮挡车辆检测和分割算法的研究基本上可以分为三个方向：第一，基于视频流；第二，基于视频流。 第二，基于图像形态学； 第三，基于车辆和情景建模。 其中，基于形态学的算法由于其相对较高的准确性和效率而成为近年来国内外研究的热点。 本文的主要方向也将是基于形态学的算法。 本文的主要工作： 通过腐蚀将凹面图像分成几个相连的区域； 确定每个连接区域，并检测附着力； 通过形态学方法找到分

12_运动车辆检测跟踪系统（openCV源码）

【实际项目应用】：车牌检测、车牌识别、车辆检测 【数据集说明】：车辆车牌检测数据集，一共1456张图片，标签包含两类，分别为“car”和“plat”，道路监控摄像头视角背景，数据分布均匀，标签包含voc（xml）、yolo（txt）两种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，标注精准，算法拟合不错，数据质量可靠。 【更多数据集介绍】https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502

1、资源包含yolov5检测源码+车辆车牌检测模型(监控视角)+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。

【路径规划】基于蚁群算法求解带容量车辆路径问题（CVRP）matlab源码.zip

1、YOLOv7车辆行人检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志，map达90%以上 2、classes: person、car 3、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127988082?spm=1001.2014.3001.5502

【路径规划】基于遗传算法结合粒子群算法求解带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab源码.zip

基于扫描递增的车辆分割方法，张焙铧，路小波，车辆分割是车型识别的重要组成部分，本文提出了一种基于扫描递增的车辆分割方法。首先在检测到车辆的图像中对检测线以下的区域进

无人驾驶车辆MPC，北理工第二版！...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................