OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 车辆检测器 这是一个交通监控系统的项目。 使用OpenCV和YOLOv8实现如下功能，实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速检测，以及检测车辆是否超速。 跟踪代码如下，赋予每个目标唯一ID，避免重复计算。 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆

matlab_检测前跟踪（TBD），通过多帧回波数据积 累和联合处理，可以显著提高雷达的微弱目标检测跟踪性能

目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

基于opencv的车辆检测与跟踪，附详细源代码，已打包好可直接编译运行

雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集_宋志勇.caj

该资料使用时间差分、背景差、自适应背景更新等方法进行运动目标跟踪。

项目名称是“来往行人检测跟踪计数”，GUI界面可以统计显示来回经过的行人数量。 基于YOLOv5+deepsort+pyqt5GUI界面行人跟踪计数系统设计源码+模型+操作说明+数据集 附有详细运行操作说明，按照一步步来就可以了。 模型是yolov5行人检测模型，提供的有人形检测数据集+训练代码，可以自己训练模型。 当然也可以训练出车辆检测模型，对车辆进行检测跟踪计数，换下模型即可。 【备注】有相关使用问题，可以留言或者私信于我，有问必答！

12_运动车辆检测跟踪系统（openCV源码）

这是对2014 IEEE trans on GRS上的经典论文LCM的实现，还没有对代码进行优化，能完成任务，但效率不太高。

复杂背景中小目标的检测与跟踪一直是监视和告警系统的重要组成部分, 综合该领域近年来的研究成果, 从空间滤波和时间滤波的角度对现有的红外小目标检测方法进行了简单的概述, 并分析了今后的研究方向。