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运动车辆检测跟踪系统opencv

基于自适应卡尔曼滤波的运动车辆检测，张伟，鲍旭东，卡尔曼滤波是一种根据时变随机信号的统计特性，对信号的未来值做出尽可能接近真值的一种估计方法，首先介绍了卡尔曼滤波原理，然

MATLAB 运动车辆跟踪检测。输入测试视频，分帧，背景建模，可以计算汽车数量，车道，速度，密度等参数。

matlab运动车辆检测 识别运动汽车数量，车道，速度，车流量密度等。

提出了基于动态窗口的运动车辆颜色提取算法，其中颜色提取窗口根据车辆中心坐标在交通场景中的位置以及车辆类型的不同进行动态调整；颜色提取算法采用RGB颜色模型，利用颜色的一阶矩和二阶矩作为车辆主体颜色的判定依据。算法经实验验证具有较高的检测精度。

作为计算机视觉中的重要主题之一，移动车辆分割引起了研究人员的极大关注。 但是，动态场景中的干扰运动对象阻碍了鲁棒的检测。 在本文中，我们解决了动态场景中移动车辆分割的问题。 基于动态背景和运动车辆的独特运动特性，我们提出了一种用于运动车辆分割的自适应运动直方图。 所提出的算法包括两个过程：自适应背景更新和基于运动直方图的车辆分割。 在自适应背景更新过程中，我们利用了场景的光照变化，并提出了一种新的背景演化方法。 在基于运动直方图的车辆分割过程中，根据场景中的运动信息来维护和更新自适应运动直方图，然后根据所保持的运动直方图来检测运动中的车辆。 典型场景的实验结果证明了该方法的鲁棒性。 定量评估和与现有方法的比较表明，该方法提供了很多改进的结果。

该课题为基于Matlab的运动目标跟踪系统。可以实时框定运动目标。对运动目标的行为做识别。带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础上进行拓展

该课题为基于matlab的运动汽车跟踪系统。读录视频，进行视频分帧，提取背景，框定运动目标。计算运动目标的数量，速度车道，车流密度等等信息带有人机交互界面框架，适合具备一定编程基础的人员学习。

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