Bỉ
ahmetozlu/vehicle_counting
Vehicle detection, tracking and counting by blob detection with OpenCV on c++.
🚗 Đếm xe thông minh qua blob detection với OpenCV
Phát hiện, theo dõi và đếm phương tiện giao thông bằng phương pháp blob detection trên C++/OpenCV, gán ID duy nhất tránh đếm trùng lặp.
Dự án của Ahmet Özlü phát triển bằng OpenCV 2.4.10, sử dụng blob detection để tựộng phát hiện, theo dõi và đếm xe trong video. Mỗi xe được gán ID duy nhất để tránh đếm trùng. Độ chính xác đạt ~95%, đang được cải tiến.
✨ Điểm nổi bật
- Blob detection: Phát hiện vùng đối tượng bằng cách phân ngưỡng và tìm contours trên khung hình.
- Tracking với ID duy nhất: Gán ID riêng cho từng phương tiện để tránh đếm trùng lặp.
- Độ chính xác cao: Đạt khoảng 95% trên video mẫu.
- Hỗ trợ CMake: Hướng dẫn build trên Linux, macOS, Windows.
- OpenCV 2.4.10: Tương thích với phiên bản cũ của thư viện OpenCV.
- Tính toán thấp: Phù hợp cho xử lý thời gian thực.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các phương pháp dựa trên học sâu hoặc SVM, dự án này chỉ sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản nhưng vẫn đạt độ chính xác cao. Phù hợp cho hệ thống giám sát giao thông đường bộ, nơi yêu cầu tính toán nhẹ và triển khai nhanh.
#OpenCV #VehicleDetection #BlobDetection #C++ #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
This project aims to count every vehicle (motorcycle, bus, car, cycle, truck, train) detected in the input video using YOLOv3 object-detection algorithm.
Go package for computer vision using OpenCV 4 and beyond. Includes support for DNN, CUDA, OpenCV Contrib, and OpenVINO.
:movie_camera: Python and OpenCV-based scene cut/transition detection program & library.
SentinelEdge Traffic Dataset A large-scale urban traffic dataset combining Bengaluru CCTV footage with the UA-DETRAC benchmark, assembled for the SentinelEdge traffic management and vehicle detection system. Contains ~196,000 annotated images across four sub-datasets covering Indian urban roads and international highway scenarios. Sub-datasets 1. BMD-45-Train 35,792 images from 45 Bengaluru CCTV locations 373,132 bounding box annotations in COCO… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/kalyan1729/sentineledgedataset.
Traffic Management Dataset A large-scale urban traffic dataset combining Bengaluru CCTV footage with the UA-DETRAC benchmark. Contains annotated images for vehicle detection, classification, and multi-object tracking across four sub-datasets totalling ~196,000 images. Dataset Structure ├── BMD-45-Train/ # 35,792 images, COCO format annotations │ ├── images_000/ │ └── _annotations.coco.json ├── UVH-26-Train/ # 17,387 images, COCO format… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/kalyan1729/trafficmanagementdataset.