本文介绍了利用ARM7内核微处理器LPC2114设计的高速公路车辆检测系统控制单元，着重分析了大容量Flash存储单元的设计和ARM开发相关注意事项，给出了系统原理框图、单元电路设计和软件设计思想。

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。

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整个项目源码： 整个项目数据集：、 引言 本次分享主要介绍，如何对道路上的汽车进行识别与跟踪。这里我们实现一个简单的demo。后续我们还会对前面的代码及功能进行重构，从而进一步丰富我们的功能。 项目软件框架 下图是车辆检测的实现流程图： 具体内容如下： 在有标签的训练数据集上进行Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取 Normalize 这些特征，并随机化数据集 训练线性SVM分类器 实现一个滑动窗口技术，并使用训练好的分类器在图片中寻找车辆 实现一个流处理机制，并通过一帧一帧地创建循环检测的热图来去除异常值及跟踪车辆 为检测到的车辆估计一个边界框 Features 本项目，我们使用一些有标签的训练数据：汽车图片、无汽车图片，训练数据在all文件夹中可以找到 有汽车地图片标签为1，无汽车的图片标签为0 我们先读取数据，看下数据的分布 # impor

coco2017数据集 18GB 很实用啊啊

bit vehicle 的数据集 已经将图片标注信息转换成xml格式 可用于目标检测训练 yolov3 yolov5等 包含分类和原始的一样 Bus’, ‘Truck’, ‘SUV’, ‘Microbus’, ‘Sedan’, ‘Minivan’ 这是转换好的xml文件 用labelimg打开 使用 change save dir 更改标签保存目录为本目录即可查看标签 或者将xml与图片放在同一目录也可查看

yolo车辆检测，昏暗车辆检测，pyqt，目标检测，深度学习，目标检测接单，yolov5，yolov7，可dai写 扣扣：2046删532除381 语言：python 环境：pycharm，anaconda 功能：可添加继电器或者文字报警，可统计数量 注意: 1.可定制！检测车辆，树木，火焰，人员，安全帽，烟雾，情绪，口罩佩戴……各种物体都可以定制，价格私聊另商！ 2.包安装！如果安装不上可以保持联系，3天安装不上可申请退货！

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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。

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