MATLAB运动汽车检测 ，实现对帧系列图片 的 识别 ，可以以某一帧为基础，作为背景，计数运动汽车。

车辆追踪 使用ASP.net，C＃，Javascript等的车辆跟踪完整项目 实时车辆跟踪和交通分析 明确而强大的车辆检测和跟踪系统是智能车辆掌握周围环境的关键模块之一。 如今，交通拥堵也是全世界的主要问题。 因此，为了减少城市交通和跟踪车辆，提出了交通监控系统。 全球定位系统在跟踪车辆方面正变得越来越流行。 车辆跟踪系统使用GPS模块以固定的时间间隔获取地理坐标。 在本文中，我们提出了一种混合和新颖的系统，该系统同时提供车辆的位置和道路交通流量。 使用GPS套件，我们将检测诸如速度，纬度，经度，车辆路径等参数。摄像机是低成本的交通传感器，并且具有潜在的收集大量信息的能力，因此是一种理想的交通

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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与传统的车辆检测器相比，基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点，因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像，人们提出了很多视频图像处理和分析技术，其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术，并根据核心处理方法（基于特征、区域或模型等）及处理域（空域、时域）的不同对这些技术进行了分类，同时分析比较了各种方法的优缺点。最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。

日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 汽车的日益普及在给人们带来极大便利的同时，也导致了拥堵的交通路况，以及更为频发的交通事故。智能交通技术已成为推动现代技术交通技术发展的重要力量，智能交通不仅能够提供实时的交通路况信息，帮助交通管理者规划管理策略，而且还能优化出行者的出行策略。还可以减轻交通道路的堵塞情况，降低交通事故的发生概率，提高道路运行的安全系数。 本项目分两个模块： 一个是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目，在

MATLAB运动车辆跟踪系统。可以检测视频里面车辆数量，密度，车速，车道等。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。