视频交通检测

该MATLAB m文件专为目标跟踪而设计，适用于matlab2008版本。在提供的交通视频中，白车和黑车的跟踪表现显著，尽管黑车可能会被屏蔽。附件包含m文件和视频本身。在观看视频时，请注意MATLAB movie player中的播放按钮。检测到的汽车将显示一个红点，详细可见1111.jpg图片。

这是我在2011年5月数学建模比赛中编写的MATLAB代码，用于车流量检测。压缩文件包含当时的视频，程序运行稳定且在低车流量条件下具有高精度。有兴趣的朋友可以下载查看。

视频里想搞点高级操作？镜头检测的 MATLAB 代码还挺实用的。镜头切换检测这种事，说简单也简单，说难也有点绕，但用 MATLAB 搞其实还不错。它家自带的VideoReader挺好用，直接读取视频，操作流畅，访问帧也方便，像视频 bord.avi这种格式也能直接搞定。接下来一套流程走下来：灰度化、降噪这些预的操作用起来比较顺手，Image Processing Toolbox里东西挺多，比如中值滤波器就挺好使。特征提取这块，可以玩点花的，像色彩直方图、边缘检测（Canny、Sobel都能整），也能上点深度学习特征。算法自己选，只要效果好就行。镜头边界检测主要就是比帧差，或者看直方图相似度。你

本方法在均值法的基础上进行了优化，提高了计算精度同时保持了较快的执行速度。试验结果表明优化后的方法效果显著，欢迎大家一起交流，探讨更多实现方法，如中值法、直方图、聚类、帧差法等。

基于核心区域顺序度量特征和转换距离，提出了快速高效的视频拷贝检测方法。通过统计分析真实网络拷贝视频特点，选取稳定核心区域提取顺序度量特征，并设计基于最小转换代价的度量标准和快速匹配方法。实验验证了该方法在真实网络和 MUSCLE-VCD-2007 数据上的有效性。

复杂背景下的交通标志检测算法，最大的亮点就是结合了颜色分割和形状识别，思路清晰、实用性强。是用了 HSV 颜色空间来提取感兴趣区域，挺适合那种光照不稳定的场景。后面又加了像圆形度、拐角检测这些操作，定位也蛮准的。 你要是做的是实时检测项目，像车载系统这种，对速度和准确度要求高的，这套方法还挺对路子。代码上也比较清晰，二值化、轮廓提取、噪点去除这些都有，能直接用来当个检测模块原型。 推荐你看看几个配套的资源，像这个 基于 BP 神经网络实现交通标志识别 matlab 代码.zip，就挺适合做后续的识别部分。前面检测，后面分类，思路通顺。 ，这套算法对那种背景复杂、标志不清晰的场景还挺友好。如果你

该程序使用Matlab读取视频文件中的图像帧，并对每帧图像进行运动目标检测，实现对视频中运动目标的持续追踪。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个Matlab仿真领域

这款应用程序可以在视频中检测非刚性光束等物体上的标记，具备英文图形用户界面，支持导入各种视频文件进行分析，并输出标记位置数据。推荐使用Micah Richert的“mmread”进行视频文件的导入和处理。

了解代码和访问程序流程，请访问以下链接：http://crunchmodo.com/traffic-warning-sign-recognition-matlab-code/ http://stylebizz.com/2013/01/writing-css-rules-in-bacis-html-coding-and-how-to-include-css-in-html-with-external-css/