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
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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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
我们都知道，Pandas 是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？在本文中，我为大家介绍6 种 Pandas函数。这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。Pandas数据统计包的6种高效函数Pandas 也是一个 P
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2024-07-25 14:58:50
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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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人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。 1、如何认识可视化？ 图形总是比数据更加醒目、直观。解决统计回归问题，无论在分析问题的过程中，还是在结果
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2024-01-31 01:46:53
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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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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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一、实验目的用OpenCV编写一个车辆计数程序，强化对课堂讲授内容如图像腐蚀、轮廓提取、边缘检测、视频读写等知识的深入理解和灵活应用。二、实验要求1、用OpenCV编写一个车辆计数程序，对一段视频里道路上的来往车辆进行计数统计，要求避免同一车辆重复统计，并尽量避免漏检、错检； 2、认真撰写实验报告，要求说明实验原理，对实验过程叙述清楚，关键代码给出注释，对实验结果给出合理解释，实验分析部分则需要指
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2024-02-23 14:49:04
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最近要做交通管理和控制课程的实验，提到采集数据时老师说可以用多种方法来实现，因此想到自己编写一个车辆识别的进程。第一个想到的是循环神经网络，但是因为自己在机器学习方面造诣还是很浅的，因此选择了比较传统，也是相关论坛比较多的opencv进行实现，这里选用的级联分类器训练(Cascade Classifier)，一路上很多网上的大神的博客给了很详细的指导，记录下来，希望自己以后可以用到。参考文献：使用
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2024-08-10 18:12:09
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作者：crazyhat，Python及科学计算爱好者。数月前偶遇一道自行车相关的趣味数学题：根据下图[1]所示自行车前、后轮轨迹，判断自行车的前进方向，是从左往右还是从右往左？自行车趣题不曾想过，平常无奇的自行车的两轮之间还蕴藏着恒定的规律。在赞叹答案思路清奇之余，也萌生了基于前轮轨迹用Python画出相应后轮轨迹的想法；于是便有了本文。数学模型文章开头的问题最早出自《Which Way did
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2023-11-10 21:06:09
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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using BLL;
using System.Data;
using System.Co...
原创
2021-07-24 13:10:35
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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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车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，它融合了ORC识别、云计算等多种技术，可将运动中的汽车牌照从复杂的背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等流程，识别出车辆牌号、颜色等信息。TSINGSEE青犀视频AI智能分析网关目前也可支持车辆检测及识别、车牌识别功能，其中，字母和数字的单字识别率可达到99%，汉字的单字识别率可达到98%，车牌识别种
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2024-01-09 07:08:13
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# Python 车辆识别入门指南
车辆识别是一项有趣且实际的技术应用，常用于监控、自动停车和车辆数据分析等场景。在这篇文章中，我们将逐步引导你实现一个基本的车辆识别系统。
## 整体流程
我们将系统分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的依赖库 |
| 2 | 数据准备和预处理 |
| 3 | 模型选择和训练
原创
2024-10-15 03:20:11
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# Python车辆控制
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现Python车辆控制。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个过程并提供所需的代码。首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。
## 流程
下表展示了实现Python车辆控制的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 设置车辆控制的硬件连接 |
| 2 | 导入所需的Python库 |
原创
2023-12-06 18:18:29
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测试：实测百公里加速成绩为9.6秒0-100km/h百公里加速测试：原地起步时，这款双离合变速箱允许的最大转速为2300转左右，不过在关闭ESP车身稳定系统情况下，前轮会出现严重打滑，影响加速成绩。所以转速不能太高，不然初段动力很容易突破前轮的抓地力。不过在起步过程中，前悬的拉伸并不明显，车身姿态表现比较稳健。从曲线图可以看到，起步初段出现了短暂的打滑，随后恢复抓地力后最大g值超过了0.4g，随后
百度地图开发常用网站1、百度地图开放平台百度地图开放平台 | 百度地图API SDK | 地图开发2、百度地图 Javascript APIJavaScript API v3.0 http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=jspopular3.0JavaScript API v2.0 http://lbsyun.bai
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2023-12-12 15:43:02
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在现代城市交通中，车辆碰撞事件时常发生。如何利用Python来模拟和优化这些碰撞事件的处理，成为了一个引人入胜的技术课题。本篇文章将深入探讨如何利用Python解决车辆碰撞问题，具体分析背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理及选型指南。
### 背景定位
在城市化进程加快的背景下，交通拥堵和车辆碰撞事件越来越频繁。车辆碰撞不仅影响交通效率，还可能造成重大损失和伤害。因此，有必要建立一种高
