SSD网络用于目标检测（Matlab版）。 1 简介 该程序可用于SSD的Matlab目标检测。SSD是一种用于目标检测的CNN架构。我们将训练好的caffemodel（VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_240000.caffemodel）转成.mat文件用于目标检测。SSD中各层的函数有作者编写，不需要额外的深度学习开源框架。 2 程序运行 (1) 打开SSD_Emulation_Script.m文件。 (2) 解压ssd_weights_mat.zip到ssd_weights_mat。 (3) 更改图像路径。第24行：Img_Path = 'pedestrian2.jpg';）

在Alexnet网络模型的基础上，基于迁移学习原理，来训练R-CNN目标检测网络。并对Matlab自带的stop sign(停止标志)图像数据集进行识别，该数据集已标注好。其实现步骤如下： 步骤一：导入Alexnet预训练的模型 步骤二：载入训练集图像 步骤三：设置训练参数，并基于迁移学习原理，在Alexnet卷积神经网络基础上，通过41幅包括stop sign的图像训练R-CNN检测器。 步骤四：使用测试图像检验训练好的目标检测器对stop sign图像的检测效果，在原图上标记目标区域并显示类别和置信度。

基于Matlab语言的的车辆运动目标跟踪检测（每辆车速度，车流量，GUI界面）（项目实例）

目标追踪代码、针对车和人很适用，自己已经试过了，可以实现，没有语法错误。代码是用matlab整合的，用于比赛中较多，但难度不大，可以看懂原理

包2、3维CV，CA模型以及2维CT模型构建方法，代码完整，适合初学者

使用Matlab编码实现对目标物体进行跟踪。压缩包中有一个实例视频，实时性较高

本文在优化列车开行方案时综合的考虑了高铁运营企业的运营效益。在确定性假设的条件下，不同停站方案的列车，其开行成本是不同的，所以高铁运营企业的总收益也是不同的。目标函数为不同开行方案的列车开行成本最小，且满足发车能力及各时段的客流量以及服务能力。

本设计为基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统。带有一个GUI界面，可以读取高速路车流视频，读取视频信息，并且统计每辆车经过左车道还是右车道，车速和平均速度检测，以及某一帧下的车流密度，以及最后总共经过的车辆总数。将运动检测到的目标用方框框起来。是一个非常不错的选题。 二、实现功能 车流密度：一定时间内经过车辆的总数； 车流量：某一帧下的车辆数目； 车速：经过车辆的实时速度； 平均速度：所有车辆的平均速度；

一般目标函数写法

静态背景运动目标检测matlab