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基于FastRCNN深度学习网络的密集行人检测、跟踪与计数的MATLAB仿真及代码演示视频

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简介：
本项目利用Fast R-CNN深度学习模型，在MATLAB环境中实现行人密集场景下的检测、跟踪和计数，并提供详尽的代码及操作演示视频。 领域：MATLAB 内容：基于fastRCNN深度学习网络的密集行人检测、跟踪及计数的MATLAB仿真代码与操作视频。 用处：适用于fastRCNN算法编程的学习，适合本硕博等教研人员使用。 运行注意事项： 1. 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 2. 运行项目时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本段落件，不要直接调用子函数文件。 3. 在运行过程中，请将MATLAB左侧的当前工作路径设置到工程所在的位置。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和模仿。

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  • 基于FastRCNN深度学习网络的密集行人检测、跟踪与计数的MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本项目利用Fast R-CNN深度学习模型，在MATLAB环境中实现行人密集场景下的检测、跟踪和计数，并提供详尽的代码及操作演示视频。 领域：MATLAB 内容：基于fastRCNN深度学习网络的密集行人检测、跟踪及计数的MATLAB仿真代码与操作视频。 用处：适用于fastRCNN算法编程的学习，适合本硕博等教研人员使用。 运行注意事项： 1. 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 2. 运行项目时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本段落件，不要直接调用子函数文件。 3. 在运行过程中，请将MATLAB左侧的当前工作路径设置到工程所在的位置。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和模仿。
     
  • 基于Yolov4的深度学习目标检测Matlab仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行基于YOLOv4的目标检测模型实现与仿真实验，并展示了完整的代码和操作过程。适合对计算机视觉感兴趣的初学者和技术爱好者观看。 领域：MATLAB 内容：基于YOLOv4深度学习网络的目标检测识别在MATLAB中的仿真及代码操作视频。 用处：用于目标检测识别编程的学习。 指向人群：适用于本硕博等教研学习使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行项目时，请执行Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为工程所在路径。具体操作可以参考提供的视频教程跟随演示步骤完成。
     
  • UKF与EKF数据预测跟踪的MATLAB仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细讲解并展示了基于UKF（ Unscented Kalman Filter）和EKF（Extended Kalman Filter）的数据预测跟踪技术，并通过实例进行MATLAB仿真实验，附带完整代码操作演示。适合学习状态估计与滤波算法的科研人员及学生参考观看。 UKF和EKF的数据预测跟踪matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用Matlab 2021a或者更高版本进行测试，并且只需运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。此外，请确保在Matlab左侧的当前文件夹窗口中选择正确的工程路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频。
     
  • 基于深度学习的YOLOv5行人与车辆跟踪、检测、识别及计数系统源码.zip
    优质
    本资源提供基于深度学习的YOLOv5模型实现的先进行人与车辆跟踪、检测、识别及计数系统的完整源代码。 YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了出/入分别计数功能，默认方向为南/北向。若需调整不同位置或方向的检测，可在main.py文件第13行和21行修改两个polygon点的数据设置。默认支持的检测类别包括：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车以及卡车。
     
  • 基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法的MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本项目通过在MATLAB中实现并模拟基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法，提供了详细的代码和操作过程的视频教程。 领域：MATLAB与深度残差网络 内容概述： 本项目涉及基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法的MATLAB仿真及代码操作视频演示。 适用对象： 该资源适用于本科生、研究生以及博士生等在科研教学中学习人脸眼睛定位算法编程的学生和教师使用。 运行指南： 请确保您的计算机上安装了MATLAB 2021a或更高版本。为了正确运行程序，请打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本，而不是直接调用子函数文件。此外，在启动仿真前，请务必确认MATLAB左侧的当前目录窗口已切换到正确的工程路径下。 注意事项： 具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和模仿，并按照指导完成相关实验任务。
     
  • 基于KDE与密度估计的行人检测及跟踪_Matlab实现
    优质
    本研究采用Matlab实现了基于KDE（Kernel Density Estimation）与密度估计的行人检测和跟踪算法。通过有效处理拥挤场景中行人的重叠问题，提高了复杂环境下的行人识别精度和稳定性。 资源名：KDE和密度估计方法实现行人检测_行人追踪_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 基于Kalman卡尔曼滤波的人行轨迹预测与追踪MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本项目通过MATLAB实现人行轨迹预测和跟踪的Kalman卡尔曼滤波算法，并附有详细代码和操作演示视频，旨在为研究者提供直观的学习资源。 领域：MATLAB，卡尔曼滤波人员预测跟踪算法 内容：基于卡尔曼滤波的人员行走预测跟踪MATLAB仿真+代码操作视频 用处：用于学习卡尔曼滤波人员预测跟踪算法编程 指向人群：本科生、硕士生和博士生等教研学习使用 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或者更高版本进行测试 - 运行文件夹中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件 - 运行时请注意MATLAB左侧的当前文件夹窗口必须是工程所在路径 - 具体操作可参考提供的操作录像视频
     
  • 基于MATLAB的帧差法行人检测与跟踪(matlab,目标检测,行人跟踪)
    优质
    本研究利用MATLAB平台，采用帧差法实现高效的行人检测与跟踪技术。通过分析视频序列中的运动变化，准确识别并持续追踪行人，为智能监控和安全系统提供技术支持。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：MATLAB目标跟踪 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可以联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 基于帧差法的视频行人检测与跟踪MATLAB代码及OpenCV运动目标检测资源合集.zip
    优质
    本资源包提供了一套基于帧差法进行视频中行人检测与跟踪的完整解决方案，包括详细的MATLAB实现代码和OpenCV框架下的运动目标检测应用示例。适用于计算机视觉研究及项目开发。 利用帧差法对视频中的行人进行检测和跟踪的MATLAB资源以及基于OpenCV的运动目标检测程序资料包括了详细的代码示例和技术文档。这些资源非常适合个人学习、技术项目参考，也适用于学生完成毕业设计或小团队开发项目的需要。通过使用这样的工具包，用户可以更好地理解和实现图像处理中的行人追踪算法，提高视频分析和监控系统的性能。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM深度学习网络训练, 包含代码操作演示视频
    优质
    本资源提供基于MATLAB平台的CNN-LSTM深度学习模型训练教程，附带详尽代码及操作演示视频，适合初学者快速上手。 基于MATLAB的CNN-LSTM深度学习网络训练：有用的特征从CNN层提取后反馈到LSTM层，该过程形成预测所需的上下文顺序。运行注意事项如下：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并执行工程目录中的Runme.m文件，不要直接调用子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧的当前工作文件夹窗口设置为当前工程所在的路径。具体操作步骤可以参考提供的演示视频并按照其中的操作指南进行操作。