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行人的检测与识别行人的检测 识别 模式识别 评分:

行人的检测与识别行人的检测 识别 模式识别行人的检测与识别行人的检测 识别 模式识别
2010-07-14 上传大小:66B
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评论 共2条

wangke642 刚开始学习行人检测,对于学习很有帮助
2014-05-11
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yongjixl 很好的算法。直接采用了 谢
2013-06-04
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行人属性识别算法合集

行人属性识别算法合集包括DeepMar,attention-heat-map-refining,RstarCNN,Weakly-supervised-Network

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SVM+HOG (行人、车辆等检测)

提取正负样本的HOG 特征,目标可以是行人、车辆等等,提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器,可以实现目标检测。注:检测窗口根据目标大小进行设定。

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Python+OpenCV实现行人检测(含配置说明)

应用非极大抑制方法,可排除候选的重叠检测。我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3,IDE:PyCharm 1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库 2.如果安装了Anaconda3,就只需要配置一个库imutils 3.imutils安装方法 pip install imutils 确保imutils版本大于v0.3.1 pip install --upgrade imutils可以更新版本

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行人检测的matlab实现

可以进行行人检测的简单代码,测试有效,可以执行,运行结果良好

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视频行人检测源码

自己训练的分类器导入进行视频行人检测 代码亲测可行,算法需要再完善 提高实时性

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opencv实现行人检测

用opencv自带分类器实现视频中运动中的行人的检测,工程中包括两个分类器,haarcascade_upperbody.xml和haarcascade_fullbody.xml,是人体全身分类器和上半身分类器,分别识别全身和上半身。

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基于Matlab行人检测系统

现代社会的飞速发展对身份鉴别的快速性、准确性及安全性等方面都提出了更为严苛的要求,而生物特征识别技术的快速发展使得这一切成为了可能。其中,人脸检测与识别技术发展最为迅速,相对而言,这种方法更加直接、友好,也更便于在生产实践中得到广泛应用。如今,身份识别系统在诸多领域发挥着重要作用,其市场前景也十分广阔,研究更为快速有效的人脸检测与识别系统,对社会发展以及公共安全、国家安全等方面都有着十分重要的意义。

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行人检测Opencv实现

代码全部都是用Opencv实现的,可能在精度方面不是很理想。 这个代码识别的是视频也可识别图片不过需要自己修改

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Pedestrian_detection_in_infrared_images.pdf

红外图像行人检测,利用行人的形状特征和不同位置行人的尺寸进行检测识别。

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基于OpenCV+MFC的视频监测(实现行人检测

采用OpenCV3 .4.2开源库,基于混合高斯模型(GMM)实现监控视频移动物体实时检测,使用OpenCV默认的行人检测模型实现了监控视频的行人检测,将两种功能集成到C++的MFC界面中,通过打开摄像头、开始监测、停止监测和关闭摄像头按钮进行操作。 PS: 可使用X64文件夹->Debug文件夹下的.exe文件查看执行效果,在使用代码时需更改OpenCV的相关路径,使用X64平台运行。

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车辆和行人检测

是关于行人和车辆检测的matlab程序,还有一些是OPEN-cv的程序。

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SVM+LBP(车辆、行人、人脸等目标检测)

提取样本的LBP纹理特征,使用SVM训练生成检测器,可以对视频中的车辆进行检测。

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基于PYTHON的行人检测与轨迹追踪

行人检测追踪系统利用OpenCV中预先训练好的HOG+线性SVM模型(也可自己训练HOG+线性SVM模型)对视频中的行人进行检测,利用追踪算法绘制出行人的移动轨迹。整个系统用python实现,并用wxpython实现了GUI。

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智能视频监控中的行人检测与跟踪方法

智能视频监控是计算机视觉领域新兴的研究方向,它通过对摄像机拍摄的视 频图像序列进行自动分析来对被监控场景中的事物变化进行定位、跟踪和识别, 并以此对相关目标的行为进行分析和判别,在实现了日常管理工作的同时又能对 目标的异常行为做出及时反应。行人目标检测与跟踪算法是智能视频监控系统中 的核心问题,研究相关算法对于提高智能视频监控系统的性能具有重要的意义。

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YOLOv3检测行人结果(caltech reasonble)

里面包含用YOLOv3在usa数据集上的检测结果,对应的csdn为https://blog.csdn.net/qq_33614902/article/details/82622561

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基于python的行人与车辆检测和跟踪实现(HOG+SVM/HAAR)

博文:基于python的行人与车辆检测和跟踪实现(HOG+SVM/HAAR) 链接:https://blog.csdn.net/qq_38523834/article/details/89619697 文件里面有我提到的视频,cars.xml文件和myhaar.xml文件。需要的Python库在requirements.txt有提及: cmake==3.12.0 dlib==19.16.0 numpy==1.15.3 opencv-python==3.4.3.18 这些是最低版本,可以比这个高。我是用python3.6运行的。 没有安装dlib库的同学,注意在安装好所需库之后,需要自行下载一

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基于HOG特征提取的svm行人头肩训练

基于HOG特征提取的svm行人头肩训练,提供训练集和测试集的图片,结果导出在txt文件中。

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python行人检测视频+源码

python利用hog+svm进行行人检测,并可以进行简单的跟踪

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C++识别衣服 车辆等颜色

用于检测出衣服或者车辆后 识别颜色..................

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基于MATLAB的行人检测代码

排名第2的目标检测算法:基于加州理工学院2009年行人检测的文章:Integral Channel Features(积分通道特征)

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