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OpenTrafficMonitoring的Matlab视频代码
资源介绍
视频图matlab代码开放式流量监控+已发布
我们建议使用：
它速度更快，并且对硬件的需求更少
这是用Python编写的completeley
航空影像的车辆检测与状态估计
这是本规范和数据，并配有以下出版物：
（1）
航空影像中车辆状态估计的准确度表征（2）
两者都发表在
该存储库包括：
预处理：来自视频的图像，图像配准等
车辆检测：基于FPN和ResNet101构建的Mask
R-CNN源代码，来自
预先训练的权重：从出版物中复制结果或直接应用于您自己的数据集
后处理：生成边界框，执行跟踪，估计车辆状态变量（如位置，速度，加速度和方向）
用于评估针对工业级参考传感器执行的基准测试的数据（请参见出版物）
绘制结果：可视化图像上的边界框和状态变量并创建视频
关于如何应用转移学习来改善数据集结果的描述和示例
用于出版物的示例数据，请参见下文
这是基准实验的一个示例：
该图描绘了在飞行高度为50
m的测试轨道的经过矫正的地图上的鸟瞰图。
分别以黑色和红色表示的参考轨迹。
汽车以螺旋形行驶，以在图像帧中捕获不同的车辆姿势和位置。
蓝色矩形和叉号表示图像框和中心。
为了进行估算，在测试轨道上将
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