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2022-05-08 16:14:32 5KB 车险计算器
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车辆的检测和计数在智能交通系统中具有重要作用,特别是在交通管理中。 交通问题已成为城市规划者多年来面临的最大问题。 更准确地检测移动车辆,几种计算机视觉技术,车辆计数是通过使用虚拟检测区域来完成的。 交通分析将计算每个任意时间段内某个区域内的车辆数量并对车辆进行分类。 但是移动车辆及其检测、跟踪和计数对于监控、规划和控制交通流量非常重要。 通过分析摄像机记录的交通流序列视频,结合虚拟检测器和斑点跟踪技术应用基于视频的解决方案技术,YOLO是必要的。 通过这项技术,我们将 Open CV 应用于实时视频应用。 这些方法帮助我们对移动的车辆进行检测、跟踪、计数和分类。
2022-05-08 14:51:31 1.01MB Vehicle dataset Image
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1.voc车辆检测数据集,可直接训练,数据已经处理 2.2000张主要包括:轿车、卡车、公交车、摩托车、自行车
2022-05-08 14:10:03 219.44MB voc 数据集 训练 车辆检测
C#和sql的结合 车辆管理系统。里面有完整的代码,数据库文件,还有完整的课程设计报告。如果你是大学生做课程设计,赶紧下~~别犹豫
2022-05-08 00:09:23 7.57MB C# SQL 车辆
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ASP车辆管理系统,可以用作毕业设计,可修改成其他管理系统
2022-05-08 00:00:53 336KB ASP 车辆管理系统
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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仿真代码
2022-05-07 23:57:52 428KB matlab
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颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术,如相机校准、颜色阈值和图像包装,已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位,计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类, Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN(卷积神经网络)用于交通标志分类,可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后,识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。
2022-05-07 17:57:42 185.04MB 系统开源
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MFC结合MAPX开发车辆管理系统:包括添加小车轨迹点及轨迹线等,实施监控小车位置,同时监控30辆小车。
2022-05-07 15:32:29 28KB MAPX开发
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人工智能-机器学习-混合智能优化算法及其在车辆路径问题中的应用.pdf
2022-05-07 09:11:14 3.29MB 人工智能 机器学习 算法 文档资料