采用先进的神经网络算法对大量交通监控数据进行不同车辆类别的识别和分类。实现哈希算法消除车辆重复问题,从而优化车辆检测速度。这种流量分析从而减少了交通拥堵
2022-05-11 09:04:44 18.84MB python 文档资料 神经网络 开发语言
基于深度学习的实时车辆检测代码
2022-04-17 16:08:14 12.1MB 神经网络 YOLO 车辆检测 人工智能
带视频跟踪车辆功能,可用于十字路口和路段上卡口违法抓拍. 可检测闯红灯,压实线,压双黄,变道行驶,禁左、直、右转,逆行,违法停车. 有着非常强大的功能。 提供成熟的,车辆视频跟踪源代码 车牌跟踪源代码 视频跟踪源代码。 并附源代码文档说明及VC++、BCB、VB、Delphi、C#等开发包。在市场有10年以上应用成功案例: 源代码不含第三方控件或LIB,核心算法是C语言开发,基于VC6.0封装的DLL或OCX控件,基于Windows\Linux平台。 产品可应用在高速公路卡口、电子警察、超速抓拍、等众多需要车辆抓拍和车牌识别的领域。 1)全天候跟踪 (晴天、雨天、白天、夜晚...) 2)自动跟踪所有车型车辆,包括大小车,货车,农用车,客车,摩托车等等; 3)自动识别汽车牌照的底色 (黄、黑、蓝); 4)具有识别训练功能,可适应不用的应用环境,提高识别效果。 5)识别速度:< 10 ms; 6)车辆跟踪率:大于 98% 7) 如不需要源码,可提供成熟的车辆视频跟踪SDK开发包,开发端口,支持多种语言,便于应用软件集成。 技术指标: 监视距离1-50米(具体视成像设备性能) 。 可见光成像模式、支持LED和闪光灯等辅助光源,全天候7×24小时连续工作。 车辆跟踪率:大于 98% 能够跟踪行驶速度可达200km/h高速行驶的车辆的车牌 。 本车辆跟踪算法可以嵌入治安卡口,超速抓拍,十字路口电子警察等系统。 qq:506268903
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基于深度学习的实时车辆检测代码,详情见博客:http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/79193775
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基于opencv的车辆检测代码,检测在道路上行驶车流量、车型等
2020-02-23 03:03:40 2.97MB 车辆检测
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基于深度学习的实时车辆检测代码,详情见博客:http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/79193775
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