2．基于视频的车辆检测方法作为智能交通监控系统的基础，车辆检测系统十分关键。一个实用的车辆检测系统应满足如下要求： a) 正确判断当前时刻有无车辆；b) 完成车辆计数，提供车流量、车速等交通参数； c) 算法简单，计算量小，环境自适应能力强，能够实时有效地进行车辆信息处理。车辆检测的目的判断是否有车经过检测区，并建立一个与之对应的跟踪对象，主要提供车流量等信息。减少车辆检测算法的计算量
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2024-04-20 12:08:43
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# iOS 获取流量计数的实现
在现代移动应用中，网络数据的使用情况是开发者需要关注的重要环节，尤其是在需要进行数据监控和分析的应用中。iOS 提供了一些API来获取网络流量计数。本篇文章将为您介绍如何在iOS应用中获取流量数据，并提供相关代码示例。
## 获取流量计数的基本思路
在iOS中，可以通过Network框架来监控网络流量。Network框架提供了一系列接口，允许开发者访问和管理网
文章目录车流量检测导言环境要求AnacondaCUDAcudnnYOLOPytorchPycharm步骤1.训练模型得到权重文件数据集2.视频处理3.目标跟踪方法4.虚拟线圈算法流程图核心代码结果展示 车流量检测导言环境要求Anaconda安装见：CUDAcudnnCUDA 和cudnn的安装见：YOLOPytorchPycharm步骤1.训练模型得到权重文件数据集BITVehicle_Data
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2023-10-05 08:33:31
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3.车流量检测实现学习目标了解多目标跟踪的实现方法知道车流量统计的方法随着城市交通量的迅猛增加，车流量统计已成为智能交通系统中一项关键技术和热门研究方向。高效而精确的车流量检测可以交通管理者和决策者，以及驾驶员提供数据支撑，从而为交通调度，降低拥堵情况的发生，提高道路利用率有非常重要的意义。车流量统计主要有以下几种方式:人工统计，需要消耗大量的人力且当工作人员在长时间计数后会因疲惫造成漏检或重复计
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2024-01-22 13:28:24
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聚沙成塔 集腋成裘
文章目录第九关1.多路分支2.逻辑运算3.三元表达式4.学习巩固 第九关知识点复习 学习用时：50min 随堂测验+上机作业：50min 随堂作业正确率：6/71.多路分支 elif 是 else if 的缩写代表 “否则，如果……则执行……” 一般来讲条件判断的顺序是if 后面跟的条件最先判断，elif 后的条件按照从上到下的顺序依次判断，最后再判断 else 对应
"""
现在利用卡尔曼滤波对小车的运动状态进行预测。主要流程如下所示：
导入相应的工具包
小车运动数据生成
参数初始化
利用卡尔曼滤波进行小车状态预测
可视化：观察参数的变化与结果
"""
#导入包
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
一、简介二、源代码frameRate = get(trafficObj,'FrameRate');% video = read(trafficObj);% implay(video, frameRate);darkCarValue = 50;darkCar = rgb2gray(read(trafficObj,71));noDarkCar = imextendedmax(darkCar, darkCarValue);imshow(darkCar)figure, imshow(noDa
原创
2021-11-08 12:48:09
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一、简介基于matlab视频的车流量统计二、源代码% 创建系统对象，用于读入待处理视频filename = 'viptraffic.avi';hvfr = vision.VideoFileReader(filename, 'ImageColorSpace', 'RGB');% 创建系统对象，用于色彩空间转换hcsc = vision.ColorSpaceConverter('Conversion', 'RGB to intensity');% 创建系统对象，用于用高斯混合模型检测背景hfd
原创
2021-11-08 13:39:56
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一. 背景今天无心写代码，整理下文章看。应用对于第三方的依赖较多，由于第三方接口测试环境可靠性不高，容易导致测试人员测试堵塞；需要特定场景的数据，但是依赖相对复杂，伪造数据的成本较高等情况，对于接口，数据库，redis等Mock的需求还是比较大的。目前公司内部不同部门有多套Mock方案，但是都没有摆脱对代码的侵入，可扩展性不高。基于目前大部分服务已经是Java技术栈的前提情况下，通过JavaAge
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2023-08-20 16:40:14
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二、光流场简介1 案例背景 运动视觉研究的内容是如何从变化场景中的一系列不同时刻的图像中提取有关场景中物体的形状、位置和运动的信息。根据研究的方法，它可以分为两类：基于特征的方法和基于光流场的方法。基于特征的方法抽取特征点，是离散的；光流场属于运动数据研究范畴，是基于连续的图像序列，并直接对其进行运动估计，可以求得图像中每一像素处所对应物体的运动信息。 当物体运动时， 在图像上对应物体的亮度
原创
2022-04-01 18:56:20
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一.智能交通技术概述 智能交通系统(Intelligence Transport System ,ITS)是目前世界交通运输领域的前沿研究课题,它融合了电子信息技术，通信技术，自动控制理论，计算机技术和传统的交通工程学理论等多个学科的理论，并将其应用于现代的交通运输管理体系中，从而实现交通运输服务和管理智能化。 交通监视系统是智能交通系统中的一个重要环节，这一子系统主要负责采集有关道路交通流量的各
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2024-07-25 14:04:18
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一、简介基于matlab视频的车流量统计二、源代码% 创建系统对象，用于读入待处理视频filename = 'viptraffic.avi';hvfr = vision.VideoFileReader(filename, 'ImageColorSpace', 'RGB');% 创建系统对象，用于色彩空间转换hcsc = vision.ColorSpaceConverter('Conversion', 'RGB to intensity');% 创建系统对象，用于用高斯混合模型检测背景hfd
原创
2021-11-08 11:32:13
302阅读
一、简介二、源代码frameRate = get(trafficObj,'FrameRate');% video = read(trafficObj);% implay(video, frameRate);darkCarValue = 50;darkCar = rgb2gray(read(trafficObj,71));noDarkCar = imextendedmax(darkCar, darkCarValue);imshow(darkCar)figure, imshow(noDa
原创
2021-11-08 13:39:58
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一、简介基于matlab视频的车流量统计二、源代码% 创
原创
2022-04-08 11:19:59
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# 统计视频车流量的Java算法实现指南
随着智能交通系统的快速发展，视频车流量统计技术成为交通管理的重要组成部分。本文将帮助你了解如何用Java算法实现视频车流量统计的基本步骤，并在每一步中提供详细的代码示例和深入的解释。
## 一、实现流程
首先，我们需要明确实现车流量统计的整体流程。以下是步骤的简要总结：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 视频获取
原创
2024-10-26 04:37:38
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车流检测一直是交通领域中一个备受关注的课题，它不仅可以保证道路行驶的安全，而且可以达到宏观控制的目的。正如我们在最后一篇文章中所说，现在已经是智能交通的时代，它还介绍了基于机器视觉的车牌识别技术的优点，同时，机器视觉交通流检测技术是我国智能交通的最佳体现，在整个交通领域发挥着重要作用。长期以来，车辆流量检测的方法很多，但这些方法都存在一些不足之处。例如，超声波频率检测技术是通过接收从车辆或地面反射
python数据处理学习数据资源https://pan.baidu.com/s/1CS4J5khLMdVPQqicWKxLpw 提取码：ajx6 代码：https://pan.baidu.com/s/1uKhCy8hiD6s3qy-4chdh4w 提取码：csga基本操作导入数据skiprows=4 忽略前4行head（）显示前5行type（）显示类型 oo是个dataframe显示某列 oo.C
1.filterpyFilterPy是一个实现了各种滤波器的Python模块，它实现著名的卡尔曼滤波和粒子滤波器。我们可以直接调用该库完成卡尔曼滤波器实现。其中的主要模块包括：filterpy.kalman该模块主要实现了各种卡尔曼滤波器，包括常见的线性卡尔曼滤波器，扩展卡尔曼滤波器等。filterpy.common该模块主要提供支持实现滤波的各种辅助函数，其中计算噪声矩阵的函数，线性方程离散化的
比赛开始的时间与我所要面临的开题有一定的时间冲突, 因此选择一个最为简单(个人认为), 比较容易快点出结果的题目--汽车工况的建立.主要的工作: 进行汽车工况的聚类划分(本文主要以此为主)本文的结构为:题目要求-基本报告-实现代码题目要求:汽车行驶工况（Driving Cycle）又称车辆测试循环，是描述汽车行驶的速度-时间曲线（如图1、2，一般总时间在1800秒以内，但没有限制标准，图1总时间为
# Java 统计路口车流量
在当今的智能交通系统中，统计特定路口的车流量是一个重要的任务。本文将指导你如何用Java实现这一功能，并提供详细的步骤及代码示例。
## 实现流程
以下是实现“统计路口车流量”的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置开发环境 |
| 2 | 设计数据模型 |
| 3 | 实现车流数据采集 |
|
原创
2024-08-04 06:59:07
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