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。

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。

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。

届高考生物一轮课时跟踪检测(三)生命活动的主要承担者——蛋白质-7页.pdf

高中语文课时跟踪检测十一包身工含解析新人教必修.pdf

本设计为基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统。带有一个GUI界面，可以读取高速路车流视频，读取视频信息，并且统计每辆车经过左车道还是右车道，车速和平均速度检测，以及某一帧下的车流密度，以及最后总共经过的车辆总数。将运动检测到的目标用方框框起来。是一个非常不错的选题。

matlab运动车辆跟踪，视频分帧，识别车辆数量，速度，车道等。带界面。

yolov5 deepsort 行人 车辆 跟踪 检测 计数 实现了 出/入 分别计数。 默认是 南/北 方向检测，若要检测不同位置和方向，可在 main.py 文件第13行和21行，修改2个polygon的点。 默认检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车。 检测类别可在 detector.py 文件第60行修改。 视频 bilibili 运行环境 python 3.6+，pip 20+ pytorch pip install -r requirements.txt 如何运行 下载代码 $ git clone https://github.com/dyh/unbox_yolov5_deepsort_counting.git 因此repo包含weights及mp4等文件，若 git clone 速度慢，可直接下载zip文件： 进入目录 $ cd unbox_yolov5_dee

2020年高中地理第3章自然地理环境的整体性与差异性第2节自然地理环境的整体性课时跟踪检测湘教版必修1

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