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我正在处理一些车辆检测数据，并正在研究提取绿灯期间检测到的车辆数量和在红灯期间检测到的数量。CSV示例：14,202213:10:49.600,
浏览 3修改于2022-08-16得票数 0
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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
我正在从Tensorflow对象检测模型动物园训练ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型。我的数据集是卫星图像，我的目标是检测图像中的车辆。我无法检测到此失败的原因。
请帮帮忙。
浏览 1提问于2017-11-25得票数 0
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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
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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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对于视频中的车辆，但我只想检测那些正在向上行驶的车辆(道路上有分隔器)，所以我的观点是，我是否只能在车辆向上移动的矩形上使用yolo？我不想发现在道路的另一边的车辆。是否有一种类似于绘制矩形和的方法只能检测该特定矩形上的对象？
我所能想到的最好的是，对于每一帧，我将不得不裁剪帧，执行所有的操作，并将它缝回原来的框架。我期待着一个更简单的替代方案。
浏览 0提问于2019-07-23得票数 0
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我是通过支持向量机的特征检测来检测摄像机中的目标，它读取摄像机中的每一帧，同时预测哪些帧会影响它的速度，我只是希望它应该选择包含目标的帧，而忽略其他没有目标的帧，比如空街道或站着的汽车，它应该只检测运动的目标Explanation :
我正在从视频中检测车辆，我想忽略空帧，但如何忽略它们？我只想检查包含像车辆这样的对象的帧，但是如果车辆从视频中经过，它大约需要5秒，那么它意味着相同的对象需要10帧，所以程序将其计数为10辆车，每帧一辆，我想将其计数为1，因为它是使用10
浏览 1修改于2013-09-01得票数 0
我想生成一个车辆数据集，以便在诸如RCNN、Fast 、 RCNN等网络中进行训练。我的问题是：
车辆在原始图像中的角度对探测器有影响吗？我的意思是，如果数据集只包含从左到右的车辆图像，那么经过训练的网络是否能检测到任何角度的车辆？
浏览 11提问于2016-12-23得票数 1
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我的要求是检测一个人是否在开车。我有点困惑于Google的ActivityRecognitionApi文档。
"IN_VEHICLE“是否意味着车辆在运动，或者它也可以是静止的。如果没有，我们是否也需要使用全球定位系统来检测车辆是否在运行？
浏览 0提问于2017-02-02得票数 1
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这是我解决这个问题的方法:我首先读取图像，然后应用阈值来检测对象(线)。我先做颜色过滤，然后做边缘检测。在这之后，我开始做图像分类来检测所有的线，然后将这些线外推到只输出/检测平行线(就像车道检测算法)。有了这些平行线，我就可以计算出保持车辆居中的中心和转弯的角度。在我检测到平行线后，我如何让我的系统知道什么时候该转弯？这个问题可能有点令人困惑，但基本上只要角度接近于零，车辆就会向前移动。但当车辆接近一个转弯时，它可能会<e
浏览 12修改于2018-02-21得票数 2
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我必须做一个项目，试图扫描车辆的形状并检测它是哪种类型的车辆，扫描将通过一个名为“车辆扫描仪”的传感器执行。它们只有50束光，每束光都有接收器和发射器，如图所示：我从传感器得到每个光束的原始状态(方块或非方块)，通过这种连续扫描，我们可以创建一个可能非常低分辨率的车辆图像。我正在考虑训练一个神经网络，但也许可以是一种更简单的方法来进行这种模式检测，我可以使用这种方法，但我不知道。如有任何其他建议/建议，我们将不胜感激
浏览 3提问于2014-08-21得票数 6
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