人们在工作的时候，为了能够知道自己近期工作的内容和质量如何，通常都会通过检查自己的工作记录来进行评估。在做工作记录的时候，一款科学好用的辅助软件是可以显著提升工作效率以及质量的，工作记录软件app哪个比较好用？今年是我在修配厂车间工作的第六年了，作为车间的管理者，我在工作上有气色也就是这两年的事。前几年可能自己也是新手，没有什么工作方法，不会阶段性的总结自己，但是近两年来在厂长的推荐下，我一直使用
车辆检测在车辆感知模块中是非常重要的功能，本节我们的目标如下： 在标记的图像训练集上进行面向梯度的直方图（HOG）特征提取并训练分类器线性SVM分类器 应用颜色转换，并将分箱的颜色特征以及颜色的直方图添加到HOG特征矢量中 对于上面两个步骤，不要忘记标准化您的功能，并随机选择一个用于训练和测试的选项 实施滑动窗口技术，并使用您训练的分类器搜索图像中的车辆 在视频流上运行流水线（从test_vid
项目要点1. 人脸识别项目: 需要导入相关的分类器, 然后使用API与目标图进行对照, 返回四个值(X,Y, W, H).Haar级联器: facer = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt2.xml')检测人脸: faces = facer.detectMultiScale(gray, sc
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2024-04-21 08:56:47
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车辆统计项目1. 整体流程加载视频通过形态学识别车辆对车辆进行统计显示车辆统计信息2. 关键技术形态学轮廓查找3. 知识补充背景减除（Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景（Foreground）对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要我们拥有的
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2023-08-02 22:09:59
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文章目录0 前言1. 目标检测概况1.1 什么是目标检测？1.2 发展阶段2. 行人检测2.1 行人检测简介2.2 行人检测技术难点2.3 行人检测实现效果2.4 关键代码-训练过程最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力
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2024-09-09 15:48:04
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# 深度学习车辆统计
随着城市交通问题的日益严重，对车辆统计的需求也越来越迫切。传统的车辆统计方法如人工统计和传感器统计，费时费力且效果不佳。而深度学习技术的发展为车辆统计提供了一种更高效、准确的解决方案。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过模仿人脑的工作方式来让计算机具备学习能力。在车辆统计中，我们可以使用深度学习算法来识别和跟踪道路上的车辆，从而实现车辆数量统计、车流量分析
原创
2023-11-09 13:49:46
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文章目录前言车位识别实现思路图像处理实现代码模型训练安装keras和tensorflow训练模型预测 前言 最近在bi站学习opencv的时候看到了一个比较有意思的项目，用opencv+tensorflow实现视频中的车位检测，里面涉及了大量的图像处理操作，还有用tensorflow进行模型训练，但是缺乏深度学习这部分的知识，所有模型训练这一部分的例程只是初略看过和运行。下面的内容只是我对这个
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2023-08-12 17:07:37
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最近老师布置了一个作业，是做一个基于视频的车辆检测与追踪，用了大概两周的时间做了一个简单的，效果不是很理想，但抑制不住想把自己的一些认识写下来，这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家，希望帮助到大家，因为本人也是个小白，所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正！一、安装OpenCV和搭建环境&n
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2024-01-08 22:42:42
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0.背景 车载环视是一种常见的辅助驾驶技术，在车辆的车头、车位、左右后视镜处安装鱼眼相机并通过算法计算，可为驾驶员提供观察周围环境丰富的视角，从而提高驾驶安全性。另一方面，由于自动/辅助驾驶技术的火热与不断渗透，环视也是更高阶驾驶算法的重要数据来源与实现基础，譬如移动物体检测和A自主泊车等。下图是一张网上搜到的常见的环视算法展示效果。1.功能&n
综合网上上各种车牌识别方法，总结出一个较为简单的车牌识别方案，采用VS2013+OpenCv2.4.9实现。并且附上可运行的源代码以及测试图片和视频，详细参数设置请参照源代码。识别部分的训练样本见我上传的资源。实现方法(一) 检测车辆（基于混合高斯模型的背景差分法）读取视频（avi格式），选定目标区域框用于检测车辆检测车辆，基于混合高斯模型的背景差分法检测前景，经过腐蚀、膨胀后，若像素值大于200
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2024-04-05 13:39:40
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项目要求给出一段停车场的视频，要求实时检测空停车位的数量及位置。思路从这段视频中取出一帧图片。对图片进行处理，只保留图片中的有效信息（停车位）。将所有停车位取出来，分别保存为单独的.jpg文件作为样本（包含空停车位和非空停车位）。训练二分类模型识别此停车位上是否有车。将空停车位在图上标记出来。在视频中实时监测并标记空停车位。实现过程1、引入需要的库import cv2 as cv
import n
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2024-04-24 12:25:28
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当我们开车时会经常关注环境，尤其关注那些潜在障碍物的位置，不管是汽车、行人还是道路上的物体。 同样，当我们开发自动驾驶车辆所需的智能和传感器时，最重要的一点是这些车辆能够检测到障碍物，因为它加强了车辆对环境的理解。 其中一种最重要的障碍物是道路上的其他车辆，因为它们很可能是我们车道或邻近道路上最大的物体，因此构成潜在的危险。在众多的文献中，研究人员已经开发了许多用于障碍物检测的技术，从传统的计算机
opencv笔记(车辆识别实现)
呱呱呱呱叽里呱啦
opencv笔记(车辆计数实现)注意：更准确的车辆计数实现应考虑深度学习。目录opencv笔记(车辆计数实现)基本实现思路涉及知识分步骤代码加载视频通过形态学识别车辆对车辆进行统计显示车辆统计信息基本实现思路加载视频通过形态学识别车辆对车辆进行统计显示车辆统计信息涉及知识窗口展示图像/视频
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2023-07-07 23:49:24
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基于深度学习的行人重识别研究综述（上） 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，Re
夜间车尾灯检测已经成为智能交通视频触发以及车辆自动驾驶必须解决的一个问题！相关的解决方法有很多种，主要的一个方法还是利用车尾灯所表现出的偏红颜色进行检测！不过，这种方法只能在小快门的条件下使用，当快门比较大(>3ms)时，使用这种特征就可能存在很多的问题。 &n
停车场车位识别，opencv图像预处理，训练网络模型项目理论和源码来自唐宇迪opencv项目实战本项目的目的是设计一个停车场车位识别的系统，能够判断出当前停车场中哪些车位是空的。 任务共包含部分： 1.制作数据集，从停车场的监控视频中提取图片，使用数字图像处理技术制作数据集。 2.利用上一步制作的数据集，训练神经网络模型，能够识别停车场中有哪些剩余车位。1 数字数字图像处理 opencv 
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2024-04-28 11:24:53
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思路一：来自B站某教程。大致是在视频中选取一窄长条区域，统计每帧图像中车辆检测框的中心点落入该区域的数量求和。在实现中发现该方法受限于窄长条区域的位置和高度和设置，计数效果也不好。具体实现步骤如下： Step1 读取视频每帧，做高斯滤波、阈值分割等处理； Step2 背景差分，可以使用MOG、GMG或者KNN等算法； Step3 图像形态学处理； Step4 车辆连通域轮廓提取； Step5 计算
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2023-12-14 19:18:55
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前言学习了很长一段时间了，需要沉淀下，而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西，同时也是一个学习的过程。PS：这篇小文是毕业之前和同学做的一个小项目，所以写的比较匆忙，代码也是直接粘贴的，基于qt开发的C++代码，不能保证没有错误，请慎重。不希望对你产生误导，有任何问题可以联系我，一起探讨下。最后，我现在已经没有搞嵌入式方面的开发了。 概述 OpenCV的全称
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2023-08-07 21:09:18
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【OpenCV学习】（九）目标识别之车辆检测及计数背景本篇将具体介绍一个实际应用项目——车辆检测及计数，在交通安全中是很重要的一项计数；当然，本次完全采用OpenCV进行实现，和目前落地的采用深度学习的算法并不相同，但原理是一致的；本篇将从基础开始介绍，一步步完成车辆检测计数的项目；一、图像轮廓本质：具有相同颜色或强度的连续点的曲线；作用：1、可用于图形分析；2、应用于物体的识别与检测；注意点：1
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2023-12-24 10:03:46
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EasyCVR作为TSINGSEE青犀视频开发的视频融合平台，已经能够支持海康SDK、大华SDK、Onvif/RTSP、GB28181、Ehome协议的接入，目前已经在扩展智能分析等相关功能，其中人脸识别功能及人流量统计功能已经在部分项目中得到应用，不久后车流量统计、车牌识别等功能也会上线。
原创
2021-09-24 16:38:28
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