本文为硕士毕业论文，CNKI可查询。主要讲解车辆检测、跟踪的相关算法，如跟踪目标框等。利用OpenCV，可以很方便的实现自己的想法，非常值得参考。

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使用OpenPose/DLIB库实现一些最先进的计算机视觉应用程序。 基于C/C++/Python的计算机视觉模型，使用OpenPose、OpenCV、DLIB、Keras和Tensorflow库。目标检测、跟踪、人脸识别、手势、情绪和姿势识别 C/C++/Python based computer DLIB：计算机视觉和其他机器学习的现代C++工具包。 Kerasify：用于从C++应用程序运行KARAS模型的小型库。 OPENCV：开源计算机视觉库。 OpenStA:一个实时多人关键点检测和多线程C++库。 操作系统（支持）： Ubuntu 16.04 Nvidia Jetson TX2 要求： 至少有1.6 GB可用的NVIDIA图形卡（NVIDIA smi命令检查Ubuntu中可用的GPU内存）。 至少2 GB的可用RAM内存。 推荐：cuDNN和至少8核的CPU。

智能视频监控系统中的行人检测跟踪方法，杨蕾，张海涛，本文面向智能视频监控领域，提出一种结合基于HOG特征的行人检测技术和超分辨率重建技术的检测跟踪方法。该方法首先利用HOG行人检测

光流法实现无人驾驶前方目标识别与目标追踪，用MATLAB编写

视频道路车辆检测与跟踪算法视频检测跟踪系统源代码，案例实现简单，初学人员易懂。

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