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摘要:
在智能交通管理中,针对如何解决反映各路段全方位交通状况的问题,设计基于无人机航拍的车辆检测系统,该系统对车辆在视频中位置进行检测,并对车辆数量进行统计。以此作为现有交通管理系统的有力辅助手段。首先设计系统的整体框架。接着设计实现基于金字塔L-K光流法的视频稳像,并在NVIDIA Jetson TX1嵌入式平台上实现基于深度学习的车辆检测算法。探索在嵌入式平台上,应用ROS系统框架组织多进程协同运行与通信。该系统实现对于现有交通路段上动态可靠的车辆数量统计和车辆在视频中位置检测功能,对于视频的处理帧率达到14fps。
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文献信息
篇名 基于无人机航拍的车辆检测系统
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 无人机航拍 稳像 深度学习 ROS
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 58-64
页数 7页 分类号 TP316.81
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何小海 四川大学电子信息学院 395 2334 21.0 30.0
2 卿粼波 四川大学电子信息学院 181 565 11.0 15.0
3 熊淑华 四川大学电子信息学院 78 385 8.0 18.0
4 韩杰 四川大学电子信息学院 8 10 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
无人机航拍
稳像
深度学习
ROS
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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0
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