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计算机课程设计与作业：图像中的行人检测与跟踪

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简介：
本课程设计聚焦于图像中行人的自动检测和跟踪技术，涵盖目标识别、特征提取及深度学习模型应用等关键领域，旨在提升学生在智能视觉处理方面的实践能力。 计算机课程设计：检测图像中的行人目标并进行跟踪。

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  • 计算机课程设计与作业：图像中的行人检测与跟踪
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    本课程设计聚焦于图像中行人的自动检测和跟踪技术，涵盖目标识别、特征提取及深度学习模型应用等关键领域，旨在提升学生在智能视觉处理方面的实践能力。 计算机课程设计：检测图像中的行人目标并进行跟踪。
     
  • 计算机视觉课程设计作业：图像中行人目标的检测与跟踪
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    本项目为计算机视觉课程设计的一部分，专注于开发算法以实现对图像序列中行人的准确检测和高效跟踪。通过综合运用多种技术手段，旨在提升在复杂背景下的行人识别精度与稳定性，为后续智能监控、人机交互等领域研究奠定基础。 本计算机视觉课程设计作业旨在检测图像中的行人目标并进行跟踪。在行人目标的检测方法上，遵循了Dalal 2005年论文的原则，采用了HOG特征与SVM相结合的技术。对于追踪环节，则应用了Kalman滤波器，并基于行人的线性运动模型构建了一个预测框架，以实现从检测到跟踪的整体流程。
     
  • 行人的检测与跟踪
    优质
    行人检测与跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，涉及从视频或图像序列中定位、识别并持续追踪个体的行为。该技术广泛应用于智能监控、自动驾驶及虚拟现实等领域，对于提高公共安全和用户体验具有重要意义。 人形目标检测与跟踪涉及在视频图像中标记出行人的运动路径。通过使用方框或椭圆来标示这些行人，可以实现对他们的持续追踪。
     
  • OpenCV的人数跟踪与统计检测
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    本项目利用OpenCV进行人数跟踪与统计检测，结合视频处理技术自动识别并计数场景中的人数，适用于人群流量分析、安全监控等领域。 使用OpenCV实现的跟踪检测及人数统计功能对于相关研究者具有一定的参考价值。
     
  • tracker_release.rar_图像目标跟踪_图像检测_目标分割跟踪_目标检测与跟踪
    优质
    本资源包提供了一个用于图像中目标跟踪的研究工具，涵盖目标检测、分割及追踪算法。适用于学术研究和开发应用。 基于帧图像序列的目标检测与跟踪技术采用了图像分割融合的算法，并提供了一个可以直接运行的主函数以及配套的数据集。
     
  • 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
     
  • Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting: YOLOv5与DeepSort行人和车辆跟踪检测计数
    优质
    Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting项目结合了YOLOv5目标检测算法及DeepSort跟踪技术，实现高效、准确的行人与车辆检测和计数，适用于智能监控等领域。 YOLOv5 和 DeepSort 的行人及车辆跟踪、检测与计数功能已实现进出方向的分别计数，默认为南北向检测。如需更改位置或方向，请在 main.py 文件第13行和21行修改两个polygon点的位置。默认支持的检测类别包括：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车及卡车，可在 detector.py 文件第60行进行调整。 运行环境要求 Python 3.6+ 和 pip 20+ 版本以及 pytorch。安装依赖库使用命令 `pip install -r requirements.txt` 安装所需模块。 下载代码可通过以下步骤完成： 1. 使用命令 `$ git clone https://github.com/dyh/unbox_yolov5_deepsort_counting.git` （注意：由于仓库包含weights及mp4等文件，如果git克隆速度较慢，可以考虑直接从GitHub下载zip格式的压缩包） 2. 进入目录后使用命令 `cd unbox_yolov5_dee`。
     
  • 图像处理中的轮廓跟踪与圆检测算法
    优质
    本研究聚焦于开发高效的图像处理技术，涵盖轮廓跟踪和圆检测两大核心算法，旨在提升对象识别及特征提取的精度与速度。 我根据OpenCV的相关资料实现了一种图像处理的轮廓跟踪算法及圆提取方法，并将其移植到了单片机上运行。该方法主要实现了图片的轮廓提取以及圆轮廓的识别功能，相关文章中对此有详细介绍。
     
  • 人脸检测与跟踪算法的实现
    优质
    本项目旨在研究并实现高效的人脸检测与跟踪算法，通过图像处理技术自动识别和追踪画面中的人脸，为智能监控、人机交互等领域提供技术支持。 基于OpenCV的Cascade分类器及模板匹配算法实现的人脸检测与跟踪方法如下：首先使用Cascade分类器检测人脸，然后更新感兴趣区域（ROI），当无法通过Cascade分类器检测到人脸时，则采用模板匹配的方法进行识别。该系统在i7处理器上可以达到每秒80帧的速度，具有很高的效率和鲁棒性，在头部倾斜至90度的情况下仍能有效跟踪。
     
  • 车辆检测、跟踪与计数
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    本项目致力于研究和开发先进的车辆检测、跟踪及计数技术，利用计算机视觉与机器学习算法，实现对道路交通流量的精准分析，为交通管理和城市规划提供数据支持。 为解决智能交通系统中交通基础数据提取方式匮乏的问题，本段落提出了一种基于改进卡尔曼滤波的视频分析方法来采集交通信息。首先，研究发现混合高斯模型在检测多车辆运动目标时容易产生噪点、目标断裂和空洞等问题，并提出了相应的启发式改善策略；在此基础上，结合卡尔曼滤波与车辆运动特征，在连续视频帧中对多个移动物体进行定位处理并对其位置做出最优估计。然后通过改进的算法优化前景目标识别过程，从而实现交通流量的实时检测功能。实验结果显示该方法能有效减少多车目标检测中的噪声干扰和虚化问题，提高数据采集精度与效率。