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视频交通流检测及车辆识别系统设计，提出设计思想，及实现时的主要算法，和提高检测实时性的具体措施。-video traffic detection and vehicle identification systems design, and design, and implementation of the algorithm, and enhance real-time detection of specific measures.
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一本介绍如何利用线圈检测器和视频检测器来检测道路交通流量，使用遗传算法和指数平滑法来预测交通流量的书籍-a coil how to use detection devices and video detector to detect road traffic, the use of genetic algorithms and exponential smoothing method to predict traffic flow of books
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交通视频车辆识别技术，提出设计思想，及实现时的主要算法，和提高检测实时性的具体措施。-Traffic video vehicle identification techniques, and design ideas, and realized the main algorithm, and enhance real-time detection of specific measures.
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设 计和实现了一种嵌人式视频交通监控系统，用于高速公路交通信息的收集及路面信息的实时监控，从而实现了智能交通系统前端的交通信息检测-Design and implementation of a embedded video traffic monitoring system for the collection of highway and road traffic information real-time monitoring information, enabling the front
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对交通流量视频的处理，单帧灰度分析检测，开发环境matlab-Video processing on the traffic flow, single-frame gray-scale analysis and detection, the development environment matlab
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VC6.0 + QT4 + OpenCV 环境。演示视频地址http://v.youku.com/v_show/id_XMzA3MTU2Mzky.html
(低角度车流量检测器)一种基于车头特征的车辆检测，很好的应用于低角度摄像机。与地感线圈车检器相比，解决了跟车问题。与传统基于背景建模的检测方法相比，解决了道路拥堵问题并解决了传统方法受限于摄像机必须架设很高的问题。同时能有效去除自行车、摩托车、行人的干扰，准确率可达95 。 all rights reserved by birdwcp-V
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用opencv实现的运动目标检测算法，程序用的是高斯背景建模法，测试用的是夜间车流量的视频，光线变化不大，效果不错-Moving target detection algorithm, with opencv program with the Gaussian background modeling method, the test is the video of night traffic light changes, the effect is good
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视频交通流检测及车辆识别系统设计，提出设计思想，，及实现时的主要算法，与提高检测实时性的具体措施。
-video traffic detection and vehicle identification systems design, and design, and implementatiion of the algorithm, and enhance real-time detection of specific measures. complete source code.
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基于DSP的视频交通事件检测单元研究.nh research of video traffic incident detection
unit based on dm642-research of video traffic incident detection
unit based on dm642
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基于OPENCV的车辆检测，采用画出虚拟线圈的方法实现车辆的检测，定位，触发-Intelligent transport system(ITS)is currently being studied and the subject of
widespread concern in the area of the world transport．These years，the great
economic benefit has been gained through ITS，At the
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高斯模型下交通视频的背景提取及运动车辆检测-The Gaussian model traffic video background extraction and sports vehicle detection
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检测视频中的交通标志。并标注位置。很不错的代码，可以借鉴一下-Detection video traffic signs. And mark the location.
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提取交通视频中的目标车辆
本程序应用车辆检测算法，读入交通视频文件，分析视频文件，提取检测出视频中面积最大的浅色车辆。-This program application to extract the target vehicle traffic video vehicle detection algorithm, the read traffic video files, analyze video files, extract detected video in the largest
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交通视频车辆检测，实现步骤为：
1.读取视频文件
2.利用图像提取相关算法检测单帧图像中的车辆
3.车辆检测算法应用于视频图像中
4.将结果可视化-Traffic video vehicle detection, the steps of: 1. Read the video file 2. Image extracting the vehicle in a single image of the correlation algorithm detecting vehicle d
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可以实现对交通视频中运动车辆的检测和目标的提取，只需要稍作修改即可使用-You can achieve the target detection and extraction of moving vehicles in traffic video, you only need minor modifications to use
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在道路交通管理中，为了获得车辆的运动数据，早期经常采用的是感应线圈等硬件测量的方法。而如果采用摄像头拍摄的道路视频，再用计算机软件处理的方法，则可以极大的增加方便性和灵活性。本文运动目标检测与跟踪研究如何让计算机从视频图像序列中获得物体运动数据。-Traffic management in order to obtain motion data of the vehicle, is a method often used early induction coil measurement hard
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随着智能监控技术的快速发展, 基于数字视频的智能视频监控系统代替原来的人力监控在越来越多的公共场所获得了应用。然而, 在实际的户外监控环境下, 由于光线变化以及初始背景样本的多样性, 难以建立良好的背景样本。针对上述问题, 提出了一种自适应的背景建模方法。其中自适应指两个方面: 第一 背景的自动更新 第二, 不需要使用背景帧样本作为模型训练的输人。在此基础上, 建立了针对户外交通环境的智能车辆监控系统。实验结果表明, 上述方法在动态场景的车辆检测中取得了较好的效果。-With the rapid
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实现了多高斯建模法的视频分割算法和越界检测、运动物体尺寸检测、计数等应用。算法主要由OPENCV实现。
软件目前可实现以下功能：
1）提供高斯建模法研究相应算法实现的效果的影响；
2）可以实现原视频与处理后的视频同时播放，实现跟踪；
3）实现车流量技术计数。
-To achieve a multi-Gaussian modeling method of video segmentation algorithm and cross-border detection, movin
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视频检测系统是利用图像处理技术从运动图像序列中检测、识别、跟踪车辆的技术，获取所需交通流状态信息。常用方法是基于与背景相比较的方法。-Video detection system is the use of image processing technology, the detection of motion in image sequence recognition, vehicle tracking technology, to obtain the required traffic fl
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智能交通行人检测主要程序代码，主要是行人视频的检测-Intelligent traffic pedestrian detection of the main program code, mainly pedestrian video detection
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