SJTU数字图像处理课设_传统图像处理结合yolov5算法实现电车轨道ROI区域标注及障碍物检测项目源码+项目说明.7z
【SJTU数字图像处理课程设计】
采用传统的数字图像处理方法（边缘检测，透射变换，霍夫变换等）对视频中的电车轨道进行检测和标注，并标注轨道所处的ROI区域，基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好，可准确的检测两种环境（白天和夜晚）下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS，效果较好。
主要任务为完成有轨电车轨道与轨道上障碍物的检测
2022-12-13 16:26:15
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使用Javascript语言进行轨道六根数与TLE两行数的转换，有详细的注释解释转换过程，简单易懂。
function TLE2COE(TLE){
let epochYear = Number(TLE.tle1.substr(18,2));
let epochDay = Number(TLE.tle1.substr(20,12));
let epochTime = getEpoch(epochYear,epochDay);
// 倾角
let elementI = Number(TLE.tle2.substr(8,8));
// 升交点赤经
let elementO = Number(TLE.tle2.substr(17,8));
// 偏心率
let elementE = Number('0.' + TLE.tle2.substr(26,7));
// 近地点幅角
let elementW = Number(TLE.tle2.substr(34,8));
……
2022-12-07 13:32:06
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2022-11-23 14:15:29
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