基于Qt实现的物流管理系统

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神经网络可以很好的解决交通领域内的非线性问题，其中前向型神经网络特别适合对交通流的预测。由于神经网络在训练速度和预测精度等方面不断的提高，把神经网络用于建设智能交通体系成为了一种非常明智的选择。人工神经网络模型是在交通流预测领域里很有潜力的一种模型。鉴于此，本文提出了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型，分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型，并给出了数据预处理方法和预测模型评价指标

【实例简介】用小波多分辨分析的特性将突变信号进行多尺度分解, 然后通过分解后的信号来确定突变信号的突变 位置。Lipschitz 指数被用来定量描述函数的奇异性。当小波变换尺度越来越精细时, 小波变换模极大值信号突变点的衰 减速度取决于信号在突变点的Lipschit z 指数。小波变换不仅可以确定突变点发生的时间, 而且可以进一步判断突变的性 质

目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征性能以及相互之间的关联。另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积

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使用VS2013创建的工程，使用前需要安装并配置DirectShow环境。DirectShow实现视频的实时显示并抓图保存到本地。可以设置图像参数和视频格式。