基于深度学习的CrowdHuman行人检测与识别系统的构建和实现

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简介：
本研究致力于开发一种先进的行人检测与识别系统，采用深度学习技术处理CrowdHuman数据集。该系统有效提升了复杂场景下的行人定位及身份辨识能力。基于深度学习的CrowdHuman行人检测系统适用于日常生活中的行人目标检测与定位。该系统利用深度学习算法实现图片、视频及摄像头等方式的目标识别，并支持结果可视化以及导出图片或视频的检测结果。本系统采用YOLOv5模型训练数据集，使用Pysdie6库搭建页面展示功能。此外，它还支持ONNX和PT等格式作为权重模型输出。系统的功能包括导入并初始化训练好的模型、调整置信度与IOU阈值、上传图像进行检测及可视化结果的展示和导出；同样适用于视频文件以及摄像头输入的数据流，并提供已检测目标列表及其位置信息，同时报告前向推理用时。此外，CrowdHuman行人检测系统能够同步显示原始图像或视频与其对应的检测结果。

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基于深度学习的CrowdHuman行人检测与识别系统的构建和实现

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本研究致力于开发一种先进的行人检测与识别系统，采用深度学习技术处理CrowdHuman数据集。该系统有效提升了复杂场景下的行人定位及身份辨识能力。基于深度学习的CrowdHuman行人检测系统适用于日常生活中的行人目标检测与定位。该系统利用深度学习算法实现图片、视频及摄像头等方式的目标识别，并支持结果可视化以及导出图片或视频的检测结果。本系统采用YOLOv5模型训练数据集，使用Pysdie6库搭建页面展示功能。此外，它还支持ONNX和PT等格式作为权重模型输出。系统的功能包括导入并初始化训练好的模型、调整置信度与IOU阈值、上传图像进行检测及可视化结果的展示和导出；同样适用于视频文件以及摄像头输入的数据流，并提供已检测目标列表及其位置信息，同时报告前向推理用时。此外，CrowdHuman行人检测系统能够同步显示原始图像或视频与其对应的检测结果。

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