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五辆车应该具备所有的功能，五辆车应该没有激光雷达和超声波传感器：摄像机检测交通灯，读取路标，跟踪其他车辆，同时注意行人和其他障碍物。激光雷达传感器通过反射汽车周围的光脉冲，帮助检测道路边缘和识别车道标记。
车轮上的超声波传感器可以检测停车时的限位和其他车辆的位置。
浏览 0修改于2017-11-18得票数 0
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我试图制作一种雷达方法来检测给定车辆与其他车辆有多近，但无法找到同时引用每个物体坐标的方法。在Python中有什么简单的方法可以做到这一点吗？我不想维护所有车辆的列表，每次我想执行全局更改时，都要使用for循环遍历整个列表，但这是我唯一能想到的方法。
浏览 4修改于2014-03-31得票数 2
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我有雷达数据的车辆走得更远，雷达输出一个.csv文件。一旦雷达检测到什么，振幅列就从0切换到1，并开始输出值，并绘制横幅。例如，在这里：
当距离/振幅列从0到某个数时，可以推断雷达已经看到了目标。因此，绘制第一个实例的行会发出这个蓝波。
雷达被放在后面，所以目标离它很远。X轴表示距离乘以.077 m，因此，对于第一个蓝色波，雷达记录的距离为37*.077m。我有一个算法，它获
浏览 8提问于2022-04-04得票数 1
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我想知道是否有一些技术或软件算法可以在不使用GPS的情况下确定车辆本身的速度。
我已经被吸引到使用雷达或激光雷达传感器以及一些计算算法来估计移动车辆本身的速度。这怎么可能呢？
浏览 7提问于2021-03-25得票数 0
因此，我正在制作一个2d游戏，它包含一个雷达和一个车辆(想想GTA1或GTA2)。我希望雷达随着汽车的旋转而相应地移动(即汽车正在向北行驶，当汽车右转时，雷达也会相应地旋转)。我似乎已经在一定程度上让它工作了(当车辆移动时，雷达也会移动)，但在正确的方向上做得不是很好，以至于雷达一转弯就会继续旋转。transform.rotation.x; ZAxis = transform.r
浏览 1提问于2015-10-17得票数 0
我拥有的数据集如下所示，它由雷达产生，它为它检测到的目标信号输出一行值。目前，我正在编写一个脚本，当雷达探测到某件东西并获取振幅列值并填写数据集时，它将尝试获取所有时间，如果我无法让脚本工作，我将手动完成：https://drive.google.com/file/d/1IJOebiXuScjLPytemulcXph7ZB1X65wU/view参
浏览 0修改于2022-04-11得票数 0
This is the image...license plate within cars 我使用yolo进行车辆检测，还训练了另一个yolo模型用于车牌检测，它可以检测所有车辆的车牌。我想加入这两个代码，它只检测汽车的车牌。上图也检测到了公共汽车、卡车的车牌。有没有办法只有在检测到的车辆是汽车的情况下才能检测到车牌？
浏览 23修改于2021-08-05得票数 0
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我试着用支持向量机( SVM )方法检测车辆，我用的是冲浪/筛分(SIFT)，但车辆类型不同，我只是研究SURF/SIFT是针对usb、手机等特定目标检测的。这是否也意味着它也会影响(在检测中)不同类型的汽车，如丰田( toyota )和宝马( bmw )等？或者像卡车和汽车这样的车辆？如果我们提供大量的10/15不同车辆的数据集来冲浪/筛选，那么用实时方法检测不同类型的车辆，岂不是取得了很好的
浏览 2修改于2014-03-01得票数 2
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我正在做一个叫ATCS(自动交通控制系统)的项目，它会根据红绿灯前的车辆数量来修改红绿灯的持续时间。我使用openCV和backgroundsubtractorMOG来检测车辆，当车辆移动时，它可以成功运行，但当红色信号亮起时，所有车辆都无法计数。当然，这会使我的软件无法工作。它会比较当前帧和前一帧，因此运动对象被检测为前景(CMIIW)。那么，移动中的车辆和已经停止的车辆--因为交通信号灯的红色信号亮着，它迫使司机停车？它仍然会被检测</em
浏览 6修改于2013-12-14得票数 2
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我需要计算从头顶相机记录的两个连续帧之间的车辆的密集光流。我在Python中使用对象检测器进行车辆检测，使用Farneback算法进行光流估计。目前，光流是针对整个图像进行计算的。但是，我需要在检测到的车辆周围创建一个遮罩，并仅在选定区域周围计算密集的光流。这将有助于显著加快光流估计。一种选择是提取车辆区域并单独输入每个车辆区域进行光流估计，但我正在寻找更好的解决方案。flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,n
浏览 30提问于2019-07-04得票数 5
我设置了雷达()函数，但目前使用它的唯一方法是播放机直接向控制台输入参数。我想要程序检测哪辆车的球员正在驾驶，并通过任何属性的车辆需要自动通过，而不需要玩家键入他们。100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,10
浏览 4修改于2014-05-02得票数 0
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我需要写一个程序，在十字路口停止线之前，使用摄像头检测道路上确定区域内是否存在车辆(就像感应环一样)。根据该区域上车辆的可见性，输出将为真或假。摄像头可以安装在与道路垂直的位置或安装在道路上方。下图是用于检测十字路口车辆的示例实现：经过在这个领域的一些研究，我意识到这种技术是背景减去，程序模型背景，当车辆进入区域时，它会被检测出来。但它的定义说它可以检测到移动的车辆，所以如果汽车停在传感器上50%-60%的时间(当信号灯变
浏览 0修改于2016-12-03得票数 0
我正在研究一种车辆检测算法，在该算法中，由于来自环境和车辆前照灯的光线，我面临着一些问题。我使用背景减法和findContor方法来识别车辆。
在下面的图片中，车辆前照灯被检测为一个物体。
浏览 5修改于2017-08-02得票数 4
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我正在做一个项目，其中我需要检测移动的车辆。我正在使用背景减除法来提取它们，效果很好。在应用了一些形态学变换之后，我能够检测到移动的车辆(您可以在最右边的图像中看到输出)。如何确定移动对象是车辆而不是非车辆移动对象？
训练，模式识别等，我正在寻找一个实时系统的最好的解决方案，具有尽可能低的计算成本。
浏览 19修改于2018-08-19得票数 0
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我正在从视频/摄像机检测车辆，它可以很好地从视频/摄像机检测车辆，但如果假设6秒视频包含2辆车，每辆车在视频中包含2秒，那么它提取一辆车的35+帧和其他车辆的相同情况，简单地说，它提取视频中包含车辆的所有帧，但我的要求是提取一辆车的唯一一帧，就像如果6秒视频包含2辆车，那么我应该提取包含整个车辆的2帧，而忽略所有其他帧。我已经在上面实现了熵技术，这使得它变得更好，但是仍然得到了太多的相同车辆的帧。我想知道我可以提取包含整个车
浏览 1提问于2013-12-24得票数 0
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我正在努力实现一个程序，以识别视频/图片中的车辆。一个主要的要求是性能(几乎是实时的)，所以我已经放弃了ImageAI和一个使用Keras 16进行额外培训的模型。
浏览 3提问于2019-11-21得票数 2
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我正在寻找一个Android应用程序，可以检测警察或速度雷达存在使用相机时驾驶。(即基于对象识别，而不是像这个问题那样基于数据库寻找显示典型警察陷阱位置的应用程序)
任何价格都是好的。iOS的相同问题：用于检测警察或快速雷达存在的iOS应用程序
浏览 0修改于2017-04-13得票数 0
我在试着在video frame.里探测车辆更具体地，是检测车辆，然后计算检测到的车辆的数量。 foreground = step(foregroundDetector, frame);2)视频帧中的<
浏览 0修改于2014-12-08得票数 1
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我一直在尝试检测和跟踪视频流中的车辆。最近，我决定实现一种硬编码的方法，找出车辆的阴影，并根据轮胎位置检测整个车辆。最后，我完成了部分实现。这是演示的。在第一步中，我使用canny边缘检测器来减去视频帧的边缘。然后我在opencv中使用了hough变换函数。
我的问题是，我如何使用霍夫线变换函数，它只检查特定角度范围内和特定区域内的线。
浏览 0提问于2016-01-24得票数 0
基本的车辆计数程序包括: 1.识别车辆。2.根据特征跟踪车辆。但是，如果在t时刻发现了车辆#1，那么在t+1程序就开始跟踪车辆，但是通过识别过程也可以找到#1，那么t+2程序将跟踪两辆车，但实际上在车架中只有一辆车。识别车辆如何避免重复检测？
提前感谢！
浏览 1提问于2016-10-23得票数 0
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