Advertisement

基于DPM的车辆与行人检测

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于DPM（Deformable Part Models）的高效算法，专注于复杂环境中车辆和行人的精准识别与跟踪。该方法通过改进模型结构和优化特征提取过程，在保持低误报率的同时显著提升了检测速度及准确性。 基于DPM的行人车辆检测算法使用了OpenCV3扩展库，并且代码工程是建立在Qt5上的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于DPM的车辆与行人检测
    优质
    本研究提出了一种基于DPM（Deformable Part Models）的高效算法，专注于复杂环境中车辆和行人的精准识别与跟踪。该方法通过改进模型结构和优化特征提取过程，在保持低误报率的同时显著提升了检测速度及准确性。 基于DPM的行人车辆检测算法使用了OpenCV3扩展库，并且代码工程是建立在Qt5上的。
     
  • 基于Yolov5的车辆与行人检测
    优质
    本研究采用YOLOv5框架开发了一种高效的车辆和行人检测系统，旨在提升交通监控及智能驾驶环境下的目标识别精度与速度。 基于Yolov5的车辆行人检测技术能够高效地识别图像或视频中的车辆和行人。这种方法结合了先进的目标检测算法与深度学习模型，适用于智能交通系统、自动驾驶汽车及安全监控等多个领域。通过优化网络结构和训练策略，该方案在准确率和速度上都有显著提升，为实际应用提供了强有力的支撑。
     
  • 基于DeepSORT和YOLOv3的车辆与行人检测追踪
    优质
    本研究结合了深度学习技术，采用YOLOv3模型进行高效目标检测，并利用DeepSORT算法实现精准车辆与行人的跟踪识别。 该项目包含训练好的权重（人+车）、源代码、行人检测追踪的原视频以及车辆检测追踪的原视频。技术栈为Python、Pytorch和DeepSort。
     
  • 基于SVM与HOG的行人和车辆检测方法
    优质
    本研究提出了一种结合支持向量机（SVM）与HOG特征提取技术的方法，有效提升了在复杂环境下对行人及车辆的识别精度。 为了实现目标检测，可以提取正负样本的HOG特征（例如行人或车辆），并将这些特征输入到SVM模型进行训练以生成检测器。需要注意的是，根据目标大小设定合适的检测窗口有助于提高检测效果。
     
  • 行人检测的DPM模型(xml文件)
    优质
    本项目采用DPM（Deformable Part Models）方法进行行人检测，并使用xml格式存储检测结果。通过训练大量样本优化模型性能，实现高效准确的目标识别。 DPM模型是一种用于行人检测的工具，通常会生成xml文件作为输出。
     
  • YOLOv7车辆行人检测及训练模型+5000车辆行人检测数据集
    优质
    简介：本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型，并包含一个涵盖5000个样本的数据集，适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。 该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发，并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片，标签格式为txt和xml两种文件类型，分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个：person（行人）和car（车辆）。经过充分训练后，模型达到了90%以上的mAP值，并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。 该项目采用了PyTorch框架进行实现，所有代码均为Python编写。
     
  • 基于SVM与LBP的车辆、行人及人脸等目标检测方法
    优质
    本研究提出了一种结合支持向量机(SVM)和局部二值模式(LBP)的技术，用于高效准确地检测图像中的车辆、行人及人脸等目标。 通过提取样本的LBP纹理特征，并使用SVM进行训练以生成检测器，可以实现对视频中的车辆进行有效检测。
     
  • 基于Yolov5和Flask框架的车辆及行人视频检测
    优质
    本项目采用YOLOv5算法与Flask框架开发，旨在实现高效的车辆及行人实时视频检测系统。通过结合先进的目标识别技术与便捷的Web服务部署，为智能交通监控提供强大的技术支持。 基于Yolov5与Flask框架的车辆与行人视频检测系统集成了Yolov5模型，能够对视频中的车辆进行识别，并支持进一步扩展开发。
     
  • 基于改进ＡＯＤ－Ｎｅｔ和ＹＯLOv5的雾天车辆与行人检测算法
    优质
    本研究提出了一种结合改进AOD-Net与YOLOv5的新型算法，专门针对雾天环境下的车辆及行人进行高效、准确的识别与监测。 在当今科技与社会迅速发展的背景下，道路上具备自动驾驶功能的车辆数量不断增加。这些先进的汽车之所以能够实现无人驾驶，是因为它们配备了大量用于感知周围环境的传感器和摄像机。通过采集到的道路图像及路况信息，汽车检测系统可以对道路目标进行精准识别。 然而，在实际应用中，“眼睛”一样的摄像机会遇到比预期更复杂的情况：例如在夜间光线较弱时，成像效果不佳导致细节丢失；或者雾霾天气下可见度降低，视野内的物体轮廓变得模糊。这些问题都可能导致采集到的图像质量下降，进而影响检测算法精度和驾驶系统获取路况信息的能力。 因此，在自动驾驶任务中确保检测系统的准确性对于克服恶劣环境条件对图像采集的影响至关重要。