行人检测项目包含代码和相关文件。

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简介：
行人检测项目“Project Video”和“Paper”：#项目目标在于研究如何通过更优越的特征表示以及多种视觉线索，从而显著提升检测精度。尤其而言，该项目将“行人检测”这一具有吸引力和实际意义的现实世界问题作为验证案例。我利用两种不同的方法，并以此作为基准，来改进现有的最先进行人检测器。首先，我采用离散余弦变换（DCT）技术，将10个HOG+LUV通道扩展至20个通道；其次，我运用SDt特征（当前帧T与粗对齐的T-4和T-8帧之间的图像差异）对光流进行编码。值得注意的是，本项目的核心在于重现观察到的现象和发现。预计DCT方法能够带来3.53%的未命中率提升，而光流方法则预计能实现4.47%的改进。 #项目进展：该项目于2014年11月中旬启动，目前已取得以下成果：成功启动并运行了基线检测器以获得基线未命中率数据；同时，实施了新的基线 + DCT行人检测器。此外，还进行了交叉验证以确认新检测器的DCT算子的有效性。

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客服

行人检测项目代码与文件：Pedestrian-Detection-Project

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行人检测项目代码与文件提供了一系列用于识别和跟踪图像及视频中行人的算法和工具。该项目包括多种深度学习模型和传统计算机视觉方法，旨在帮助开发者快速实现行人检测功能。行人检测项目项目目标：该项目旨在探索如何通过利用更优质的特征表示及多种视觉线索来提升检测性能。特别地，它选取了“行人检测”这一引人入胜且具有现实意义的问题作为研究案例。在使用当前最先进的行人检测器作为基准的基础上，本项目采用两种方法以期提高识别精度：一是运用DCT（离散余弦变换）技术将原有的10个HOG+LUV通道扩展至20个；二是通过SDt特征编码光流信息，即利用当前帧T与粗对齐的T-4和T-8之间的图像差异。值得注意的是，本项目主要聚焦于观察及发现的重现工作，预计DCT方法可使未命中率降低3.53%，而采用光流技术则有望进一步减少至4.47%。已实施的工作：该项目自2014年11月中旬启动以来，进展如下： - 成功运行并获得了基线检测器的基准未命中率； - 实现了新的基于DCT改进后的行人检测器，并进行了交叉验证以确保其准确性。

行人检测工程项目代码.zip

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本项目为行人检测工程相关代码集锦，旨在提供高效准确的人体识别解决方案，适用于多种监控与安全应用场景。此文件是对该文件夹内其他四个文件的描述。（1）名为“Pedestriandetection”的文件夹包含了使用VS2013+OpenCV2.4.13实现HOG+SVM算法的工程文件，训练得到的数据文件也包含在其中。“HOGDetectorForOpenCV.txt”为检测子参数文件，“SVM_HOG_2400PosINRIA_12000Neg_HardExample.xml”是经过困难样本增强后的SVM模型。（2）名为“Pedestriandetection_QT”的文件夹包含了使用QT4.2.1+OpenCV3.1.0实现的HOG+SVM算法工程，使用的行人检测分类器为OpenCV自带版本。（3）名为“Pedestriandetection_MATLAB”的文件夹中包括了用MATLAB 2016b编写的ACF行人检测跟踪算法脚本，“pedScaleTable”是该脚本所引用的先决条件文件。（4）名为“projecttext.m”的文件包含了一个使用MATLAB编写用于测试功能，主要计算根据交并比(IOU)阈值确定精确率(precision)与召回率(recall)，其中“det1”为数据集的标准标注，“my.txt”和“QT.txt”分别为VS+OpenCV及QT+OpenCV实现的算法预测结果。

交通灯项目文件（包含源代码和项目图）.zip

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这是一个包含交通灯控制系统相关文档及源代码的压缩包。内含详细的项目设计图与编程实现，有助于深入理解信号灯控制系统的开发流程和技术细节。交通灯项目包含两个部分：源代码与项目图。文件名为“交通灯.zip”。

入侵检测：本存储库包含用于我们软件工程项目的相关代码，使用Python和OpenCV实现入侵检测...

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本存储库为软件工程项目提供入侵检测代码，采用Python与OpenCV开发，适用于监控系统中的人体识别与异常行为预警。入侵侦测系统基于Python和OpenCV的实现包括人脸识别模块。首先从克隆或下载项目开始，在终端或者命令提示符下打开，并导航到项目的文件夹内。接着安装该项目所需的所有依赖项，如果在Linux或MacOS平台上，请使用sudo特权运行以下命令： ``` pip install -r requirements.txt ``` 设置网络摄像机：此应用通过Android设备来配置IP摄像头。请将`script.py`和`capture.py`中的IP地址修改为您的设备的IP地址。 ```python video_capture = cv2.VideoCapture(http://192.168.1.100:8080/videofeed) ``` 运行项目步骤：步骤一：训练模型。使用您自己的面部图像来训练模型，请在命令行中输入以下指令并执行。 ```python python capture.py ``` 为了捕捉您的面部，按下键盘上的c键即可完成操作。

OpenCV人脸检测相关xml文件(haarcascades)

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简介：本资源包含用于OpenCV的人脸检测XML文件（haarcascade），这些预训练模型能够帮助开发者轻松实现图像或视频中的人脸定位与识别功能。 OpenCV文件夹中的data文件夹包含haarcascades文件夹。

与信号包络检测博文相关的代码

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本段落包含一系列用于实现信号包络检测技术的MATLAB或Python代码。相关文档和注释帮助理解算法原理及其应用。适合通信工程和信号处理领域学习者参考。关于信号包络检测的博文相对应的代码以txt格式提供，其中包含了博文中设计的所有仿真内容。

基于Yolov5的人脸目标检测项目（含源码、文档和数据）.rar

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本项目提供了一个基于Yolov5的人脸目标检测解决方案，包含完整源代码、详细文档及训练数据集，适用于快速上手与研究开发。资源内容为基于YOLOv5的人脸目标检测项目（包含完整源码、详细文档及数据）。该代码具备参数化编程特性，便于用户根据需求调整参数，并且编写思路清晰，配有详细的注释。适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大专院校学生在课程设计或毕业设计中的使用。作者是一位资深算法工程师，在大公司有十年的工作经验，专注于Matlab、Python、C/C++及Java编程语言以及YOLO算法的仿真研究工作。他精通多种领域的算法仿真实验，包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化技术等，并欢迎与他人进行交流学习以促进共同进步和发展。

行人检测（人体检测）II：基于YOLOv5的人体检测（包含数据集与训练代码）.txt

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本文件提供了基于YOLOv5框架进行行人检测的研究内容，包括详细的数据集介绍及训练代码分享。更多关于《行人检测（人体检测）》系列的文章可以参考以下内容： - 行人检测（人体检测）1：介绍了人体检测数据集，并提供了下载链接。 - 行人检测（人体检测）2：使用YOLOv5实现人体检测，包括了人体检测的数据集和训练代码。 - 行人检测（人体检测）3：在Android平台上实现了实时的人体检测功能，并附带源码供参考。 - 行人检测（人体检测）4：通过C++语言实现实时的人体检测技术，并提供了相关源码。以上文章详细介绍了行人及人体的多种检测方法和技术实现。

行人检测项目的完整源码实现

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本项目提供一套完整的行人检测系统源代码，涵盖数据预处理、特征提取及分类器设计等关键环节，适用于研究与实际应用。资源为行人检测完整跑通代码，主要采用hog+svm进行实现，文件中包含各个代码的目录以及cmakelist等编译文件。训练图片较大以去除，具体下载及使用方法可参见相关博客说明。

基于Python和OpenCV的疲劳驾驶检测项目源码（包含68关键点检测模型）.zip

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本项目提供了一个利用Python与OpenCV进行疲劳驾驶检测的完整解决方案，内含精准的68关键点面部特征识别模型。基于Python+OpenCV的疲劳驾驶检测项目源码包含68关键点检测模型.zip