基于虚拟线圈法的车速识别和撞线预测（附Python代码）

最新推荐文章于 2024-06-08 11:53:59 发布

原创

最新推荐文章于 2024-06-08 11:53:59 发布 · 4.6k 阅读

30 ·

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#python #github #机器学习 #算法 #模式识别

本文介绍了基于虚拟线圈法的车速识别和撞线预测项目，通过Python实现。利用视频序列中灰度变化判断车辆经过，计算车速和撞线时间。该项目在GitHub上有源码分享，适用于实时速度和撞线时间估计，但对白色车辆识别可能存在挑战。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首发于https://juejin.cn/post/6924222163868188679/，转载注明出处

GitHub

https://github.com/KinghooWei/VehicleSpeedRecognition

开门见山了，记得star一下呀

最终效果图

设计思路

项目的编程环境为python3.7.7，编译器使用pycharm2019.3.4 x64，视频序列30帧每秒。项目采用虚拟线圈法估算车速，取线圈内平均灰度值相对于没有车辆的线圈内平均灰度值的变化c作为对象特征，当c的绝对值大于某一阈值时，判断有汽车通过线圈。

基于虚拟线圈的车速检测算法

虚拟线圈法是利用虚拟感应线圈代替真实感应线圈，工作原理类似于地埋式线圈检测器。在图像上垂直于道路方向上定义2个检测线圈的位置，系统通过检测线圈的灰度

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python 检测车速_Python+树莓派监测汽车车速

weixin_39660931的博客

12-05

2234

Python部落(python.freelycode.com)组织翻译，禁止转载，欢迎转发。这一切起源于我姐夫在Facebook(脸书)上的一个帖子：“Facebook，我需要你的帮助。你如何处理那些在你街道上，并且不断的加速减速的SB？我给警察打电话，他们说警力不足。我当然还可以向州高速巡查小分队投诉，但是他们可能也是同样的情况。当车子开过去的时候，你缺乏有力的证据，又如何能让这些SB减速呢？”...

基于Python+OpenCV虚拟线圈法的车速识别和撞线预测

最新发布

Q1744828575的博客

06-08

1067

一、项目背景随着智能交通系统（ITS）的快速发展，准确识别和预测车辆速度以及撞线时间成为了重要的技术需求。传统的车速检测方法如地埋式线圈检测器存在安装和维护成本高的问题。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV图像处理库，采用虚拟线圈法实现车速的识别和撞线时间的预测，以提高检测的效率和准确性。二、技术选型与特点Python：作为一种高级编程语言，Python以其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持，为图像处理和数据分析提供了强大的支持。

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虚拟线圈法的车辆统计_3.12

m0_60657960的博客

03-25

818

基于虚拟线圈法的车辆统计是一种利用计算机视觉技术模拟传统物理线圈检测原理，对交通视频流中的车辆进行计数的方法。在传统交通监控系统中，物理线圈是通过感应车辆经过时产生的电磁场变化来记录车辆流量。这种方式需要在路面上铺设线圈，成本较高且易受环境影响。而在虚拟线圈法中，通过摄像头捕获的视频图像进行分析，无需实际安装物理设备。：在视频画面中的道路区域内定义一条或多条虚拟线，通常是垂直于车道方向的直线或者曲线。：利用图像处理技术和计算机视觉算法（如背景减除、边缘检测、物体识别等）识别视频帧中的车辆。

Vehicle-Speed-Detection:使用OpenCV检测车辆速度的简单python代码

05-18

车辆速度检测使用OpenCV检测车辆速度的简单python代码

speed-detector:PythonOpenCV汽车速度检测器

05-26

Python / OpenCV速度检测器这是一个使用OpenCV从交通摄像头实时流中计算汽车速度的程序。这个怎么运作该演示gif在说明中将被多次引用，因此我将其保留在此处。播种我的程序对视频所做的第一件事是裁剪出所有不必要的区域。在下面的gif中，黑框遮挡了屏幕上有运动的一部分，但不应该将其包括在我们的检测范围之内。可以在运行时手动选择这些裁剪的区域（在“源图像”窗口上单击并拖动），并将其保存在settings.json （按's'键时）。启动时将裁剪出保存的区域。车辆检测现在，不需要的区域已被移除，我们可以使用计算机视觉来隔离车辆（毕竟，这是我们真正关心的！）。我使用KNN背景减法和形态学来隔离车辆并检测其轮廓。由于这些是默认的OpenCV函数，因此我将不做过多解释，但是您可以在main.py的process_frame()和filter_mask()的第一部分

python opencv车辆测速视频汽车速度检测入侵检测测速

babyai996的博客

02-15

3961

基于计算机视觉技术的入侵检测通过设计图像处理方法实现对某一动态场景的实时观测，并在场景存在外来入侵情况时向上层管理系统发送入侵检测结果；要求独立编写具有以下功能模块的程序源码， 1．通过手机/个人笔记本内置摄像机连续观测某一动态场景； 2．获取摄像机实时视频流数据，并以一定时间间隔以jpg/bmp/png形式保存图片至本地； 3．至少对图像进行一种预处理，如高斯平滑、直方图均衡化等； 4．场景存在入侵时，检测入侵物体，显示入侵物体图像； 5．至少以三种不同特征形式显示...

python 检测车速_基于虚拟线圈法的车速识别和撞线预测（附Python代码）

weixin_39967096的博客

02-19

2140

GitHub开门见山了，记得star一下呀最终效果图设计思路项目的编程环境为python3.7.7，编译器使用pycharm2019.3.4 x64，视频序列30帧每秒。项目采用虚拟线圈法估算车速，取线圈内平均灰度值相对于没有车辆的线圈内平均灰度值的变化c作为对象特征，当c的绝对值大于某一阈值时，判断有汽车通过线圈。基于虚拟线圈的车速检测算法虚拟线圈法是利用虚拟感应线圈代替真实感应线圈，工...

多车检测（基于视频的车辆跟踪及流量统计）（python代码）

05-03

本项目是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目。该项目对输入的视频进行处理...利用虚拟线圈的思想实现车辆目标的计数，完成车流量的统计

python 检测车速_Python正则表达式速度测试

weixin_39812465的博客

12-05

1258

原本以为速度会很慢，但测试结果十分令人鼓舞。在模式字符串未编译和已编译的情况下，Core i5-3210M处理器，单核速度达到了90万每秒和180万每秒。import reimport timepattern = '/devices/([^/]+)/([^/]+)'compiled_pattern = re.compile(pattern)test_rounds = 1000000begin_ti...

python车辆测速视频车速检测

babyai996的博客

01-09

7153

python车辆测速视频车速检测效果图：演示视频：项目下载：

车辆检测系统（python）

05-15

基于视频的车辆检测系统，利用python开发，多多指教，谢谢支持！

车速撞线估计程序（原创+详细注释+函数少）

07-04

基于VS2013+OPENCV2.4.9的车速撞线系统，通过在减速带中识别出两条参考线，判断汽车撞线时间，类似线圈估计法，加上一些本人的想法，原创，进而估计车速，附有程序运行所需视频和详细注释，所有代码写于一个main函数中，适合初步学习、

opencv实现车辆速度检测.rar

04-19

我做中国软件杯比赛过程中，用opencv实现要求的车辆速度检测功能。资源包括代码以及摄像头拍的道路上车辆行驶的视频。

基于Python+OpenCV的车速检测

2301_79810943的博客

06-08

1335

一、项目背景与意义随着交通流量的不断增加和高速公路的快速发展，对车辆速度的有效管理成为了保障道路安全和提升通行效率的重要手段。传统的测速方法如雷达测速和地感线圈测速虽然准确，但成本较高且安装维护复杂。因此，基于视频分析的车辆速度检测方法因其成本低廉、安装便捷而备受关注。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV（开源计算机视觉库）实现一个高效、准确的车速检测系统。二、系统概述该系统主要利用高速公路上的监控摄像头拍摄的视频流作为输入，通过图像处理和计算机视觉技术，实时检测并计算车辆的速度。

Python快速实现黄图检测——车速检测器

XerCis的博客

12-11

4870

使用雅虎开源的 TensorFlow 2 Open-NSFW 模型，NSFW——not safe for work，工作场所不宜

python闯红灯检测斑马线检测红绿灯检测车速检测车流量统计车牌识别智慧交通系统

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xifenglie123321的博客

04-14

1万+

u本项目是使用pytorch作为深度学习框架的智能交通检测系统。可以识别并处理路口交通状况，目前完成的功能有： u车辆、行人、摩托车、斑马线检测识别。 u红绿灯检测识别 u车辆跟踪 u车速判断，超速行为识别，交通拥堵状况识别。 u车流量统计 u车牌检测识别 u行人、车辆闯红灯检测 u未按导向行驶、车辆压线 u交通检测数据可视化 u违规行为抓拍目录 1 引言.........................................................

python利用VISSIM仿真数据计算车速

weixin_44843629的博客

04-01

7019

本科时用VISSIM仿真后只关注了仿真结果数据，而忽略了轨迹数据。其实轨迹数据才是最基础，能提取信息量最大的数据。今天先介绍一下我是如何提取速度信息的，希望大家多多批评，指正，讨论，交流。首先，我们先来看看轨迹数据是什么样的： import pandas as pd import numpy as np import csv for w in range(1,4): #read the data for df in pd.read_csv(open(r'C:\Users\****\***.csv'

python 模拟用户点击浏览器_python：模拟浏览器输入验证码，登陆网页（抓包分析和网页爬取，以及http协议的一点理解）...

weixin_39736047的博客

11-24

669

平时爬取网页，以及模拟12306抢票中，最重要的一点就是模拟浏览器输入验证码，登陆网页。只有打开验证码这一关，才能进行下一步操作。下面，我们先来讲一讲简单地模拟登陆，这次模拟登录的网站是英语课本随行课堂《视听说教程3》上的听力训练网址：外教社课程中心工具如下：IDE：pycharm python3.6OS：window10抓包分析首先我们看一下 url get到的网页：看见上面的登录按钮了吗？ ...

Python+Pid实现车辆速度跟踪

m520_520的博客

04-19

1368

利用增量式PID 并利用Python中的matplotlib库输出打印 import matplotlib.pyplot as plt class Pid: def __init__(self, target, p, i, d): self.target = target self.kp = p self.ki = i self.kd = d self.target_val = target sel

虚拟线圈法测车速代码

07-27

您好！很抱歉，我不能提供具体的代码。但是，我可以为您解释虚拟线圈法测车速的原理和步骤。虚拟线圈法是一种通过检测车辆通过线圈的时间来测量车速的方法。它利用车辆的金属部分（例如车轮）对线圈产生的感应电磁信号进行检测。下面是虚拟线圈法测车速的步骤： 1. 安装线圈：首先，在道路上选择合适的位置安装线圈。线圈可以埋入道路中或放置在道路上方。通常会使用两个线圈，一个用作触发线圈，另一个用作计时线圈。 2. 设置触发线圈：触发线圈通常位于车辆行驶方向前方一定距离处。当车辆通过触发线圈时，它会产生一个触发信号。 3. 设置计时线圈：计时线圈位于触发线圈之后一定距离处。当车辆通过计时线圈时，它会产生另一个信号。 4. 计算车速：通过计算车辆通过触发线圈和计时线圈之间的时间差，可以得出车辆的速度。通常使用以下公式进行计算：速度 = 距离 / 时间。需要注意的是，具体的代码实现会因使用的硬件和软件平台而异。您可能需要使用类似于Arduino、Raspberry Pi等开发板来读取线圈的信号并进行计算。在实际应用中，还需考虑到误差校正、多车道测速等因素。希望这些信息对您有所帮助！如有其他问题，请随时提问。