【例3-2：】A 汽车从甲地开往乙地，以平均速度 45 公里小时行驶，B汽车从乙地开往甲地，以平均速度 53公里/小时行驶，两辆车行驶了 2小时 13分钟后相遇。编写程序，输入A、B 的速度和行驶的时间，求甲乙两地相距多少公里？va, vb = eval(input('输入A车和B 车的速度(以逗号隔开)：')) # eval函数执行表达式，比如输入：45,53
h, m = eval(input
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2024-05-09 14:09:57
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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
文章目录1 简介2 技术栈3 需求分析3.1 功能需求分析3.2 非功能需求分析系统设计4 数据库设计4.3 系统功能设计5 系统实现5.1 用户登录5.2 常图片识别5.3 图片分析5.4 用户管理5.4 图片管理参考文献6 推荐阅读7 源码获取： 1 简介本文所设计的是一个基于python的深度学习的屋内烟雾检测系统，本系统可以根据用户上传的图片检测是否存在烟雾和火情，非常的高科技。关键词：
本人转载于大佬~ 论文名称：Vision-based Vehicle Speed Estimation: A Survey在精确检测车速车距的方案中，视觉方案
原创
2024-07-31 10:42:10
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文章目录概要一、研究背景与意义二、基于Caffe框架的车辆检测算法3.1 目标检测中的基本概念3.3 YOLO算法三、实验仿真与性能分析4.1 实验准备4.1.1 实验环境4.1.2 数据集准备4.2 YOLO算法实现车辆检测4.3 Faster R-CNN算法实现车辆检测结 论六、 目录
概要 车辆检测是目标检测的子类，其要做的是在给定图像中找出所有车辆并给出它们的边界框，是智能交通系统与
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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目前自动驾驶系统整体处于蓬勃生长状态，从新势力造车到传统车企，配备不同级别的自动驾驶系统车辆道路演示层出不穷。自动驾驶领域日新月异的发展也带来不少挑战和问题，比如缺乏具有明确性和实施性的评价指标对自动驾驶系统性能进行测试评判。MXeval软件是便捷的自动驾驶性能和车辆动力学评估软件，该软件融合了国际标准化组织制定的标准(如ISO 11270:2014)、欧洲经济委员会汽车法规(如UN ECE R7
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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# 车辆压线检测的Python项目指南
在交通管理中，车辆压线检测是一个重要的应用场景。通过使用计算机视觉技术，我们能够自动识别车辆是否压线。本文将带领你了解如何实现一个简单的车辆压线检测系统，以下是整个项目的流程概述：
| 步骤 | 任务描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 环境准备与库安装
# 车辆拥堵检测系统的实现指南
随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重。车辆拥堵检测系统可以帮助我们实时监测交通状况，为交通管理提供数据支持。今天，我将带你一步步实现一个简单的“车辆拥堵检测”系统，使用Python编程语言。以下是实现过程的概述：
| 步骤 | 说明 |
|------------|------
## 如何实现 Python 车辆检测
车辆检测是一种计算机视觉任务，其目的在于识别和定位图像或视频中的车辆。这个过程可以用于多个应用，如自动驾驶、交通监控等。对于刚入行的小白来说，以下是实现车辆检测的基本流程。
### 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|--------------|-------
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通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? 深度学习 机器视觉 车位识别车道线检测?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分简介你是不是经常
原创
2023-01-26 13:36:18
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# Android 车辆速度监控的实现
在现代汽车中，车辆速度监控是一项非常重要的功能。通过 Android 系统，我们可以获取车辆的实时速度，并将数据以可视化的方式呈现给用户。本文将介绍如何在 Android 平台上实现车辆速度的监控，并利用图表展示数据。
## 1. 环境准备
要开始开发一个车辆速度监控应用，首先确保你的开发环境中已经安装了 Android Studio。我们将使用 GP
车辆检测算法是计算机视觉和深度学习领域的一个重要应用，主要用于智能交通系统、停车场管理、交通流量监控、安全监控等多个领域。通过图像识别技术，车辆检测算法能够实时检测和识别图像或视频中的车辆，提供准确的车辆位置和类型信息。
一、应用场景
1. 智能交通系统
- 交通流量管理：通过检测不同类型车辆的数量和类型，优化交通信号灯的配时方案。- 事故预防：实时监控道路上的车辆类型，提前预警潜在的交通事故风险
原创
2024-09-23 17:22:04
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文章目录前言一、创建Python环境二、如何在您的计算机上安装Tesseract OCR？1.导入库2.获取输入2.获取输入3.在输入端检测车牌4.筛选轮廓5.遍历前30个轮廓5.识别检测到的车牌三,显示输出总结 前言车牌检测与识别技术用途广泛，可以用于道路系统、无票停车场、车辆门禁等。这项技术结合了计算机视觉和人工智能。 本文将使用Python创建一个车牌检测和识别程序。该程序对输入图像进行处
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2023-08-11 18:36:47
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1.车牌检测：第一步是从车上检测车牌。我们将使用OpenCV中的轮廓选项来检测矩形对象以查找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸、颜色和大致位置，可以提高准确度。通常，检测算法是根据特定国家使用的摄像机位置和车牌类型进行训练的。如果图像中甚至没有汽车，这将变得更加棘手，在这种情况下，我们将执行额外的步骤来检测汽车，然后是车牌。2.字符分割：一旦我们检测到车牌，我们必须将其裁剪出来并保存为新图像。同样，
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2023-11-01 22:56:18
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车辆检测器
目录
简介与分类
分类介绍
视频检测和其它交通检测比较
车辆检测器安装、接线及调试
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简介与分类
分类介绍
视频检测和其它交通检测比较
车辆检测器安装、接线及调试
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2024-01-31 16:46:14
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车牌自动识别技术关键词：车牌自动识别，车牌识别技术，车牌识别SDK，车牌识别代码随着我国经济的发展，人们的收入水平越来越高，汽车数量的爆炸式激增为汽车管理带来了一定的困难。现在，车牌自动识别已经成为每个城市的车辆管理重点工作之一，有效、准确、及时的车牌自动识别可以方便警务人员的交通执法、停车场车辆管理等工作。伴随着智能终端以及5G技术的快速普及与发展，移动互联网时代已经全面爆发，公司特推出了“车牌
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2024-03-01 15:02:50
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