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行人检测工程项目代码.zip

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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PyTorch的MTCNN人脸检测项目代码
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    本项目采用PyTorch框架实现MTCNN算法，致力于高效准确的人脸检测。代码开源，便于研究与应用开发。 MTCNN是一种高效的人脸检测算法，在人脸识别系统中有广泛应用。此项目基于PyTorch实现MTCNN，并为开发者提供了进行人脸检测任务的支持。 1. **MTCNN架构**： MTCNN由三个连续的卷积神经网络（CNN）组成，分别是P-Net、R-Net和O-Net。这三个网络依次工作，形成级联结构，用于初筛、细化以及关键点定位的人脸检测过程。 2. **P-Net**： P-Net首先对输入图像进行特征提取，并生成初步的人脸候选框及粗略的关键点坐标信息。这是一个轻量化的网络设计，旨在快速减少非人脸区域的处理负担，从而提高计算效率。 3. **R-Net**： R-Net进一步筛选P-Net的结果，以更精确的方式细化候选框并定位关键点。相比P-Net而言，这个网络更深，并且能够提供更高的检测精度。 4. **O-Net**： O-Net不仅继续优化人脸框的准确性，还预测面部特征的位置信息（如眼睛、鼻子和嘴巴）。这为后续的人脸识别或表情分析等任务提供了基础。 5. **PyTorch框架**： PyTorch是此项目的基础技术栈。它是一个动态图深度学习库，支持灵活模型构建及调试功能。在本项目中，`net.py`可能定义了MTCNN网络结构的实现细节；而`train.py`则负责训练过程。 6. **数据预处理与加载**： `gen_data.py` 可能包含了生成和预处理逻辑的数据部分，包括对Celeba等大规模人脸属性标注数据集进行操作。这些功能对于实验及模型开发至关重要。 7. **检测与测试**： `detect.py` 和 `test.py` 实现了基于训练好模型的人脸检测功能，并能够输出新的图像中的人脸框和关键点位置信息。 8. **实用工具**： 文件 `utils.py` 包含了一系列辅助函数，例如：用于处理数据的转换、保存与加载模型等功能。 9. **项目流程**： 开发者需要先通过使用`gen_data.py`来处理数据；然后利用`train.py`来进行模型训练；最后借助于 `detect.py` 或者 `test.py` 对新图像进行预测。如果为了适应其他的数据集而需调整模型，则可能需要修改文件中的相关部分。 总体而言，该项目提供了一个端到端的实现方案，对于学习和实际应用MTCNN算法具有很高的参考价值。
     
  • HOG行人检测的代码
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    本代码实现基于HOG特征的行人检测算法，适用于多种场景下的行人识别任务，可应用于智能监控、自动驾驶等领域。 HOG行人检测代码运行良好，基于SVM算法，在MATLAB平台上实现。
     
  • 人体异常行为检测-MATLAB代码.zip
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    本资源包含使用MATLAB编写的用于识别和分析人体异常行为的数据集及算法代码，适用于科研与教学。 MATLAB人体异常行为检测功能强大，能够识别包括摔倒、慢跑、行走、站立以及伸展运动等多种行为模式，并且配备了图形用户界面（GUI）。对于初学者来说，在学习过程中请保持耐心。
     
  • 行人检测代码完整运行
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    本项目提供一套完整的行人检测代码，涵盖数据预处理、模型训练及测试全流程。适用于研究与实际应用场景，助力智能监控系统开发。 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，具体下载方法及代码说明请参见相关博客文章。
     
  • 基于Yolov8的行人检测算法实现-优质项目.zip
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv8的高效行人检测解决方案，适用于多种应用场景。通过优化和调整模型参数，实现了高精度与快速检测的目标。 使用Yolov8实现行人检测算法的优质项目。
     
  • MATLAB中的行人检测代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现行人检测算法，适用于计算机视觉领域研究与应用。通过图像处理技术识别并定位画面中的人体目标。 基于MATLAB，使用互检方法制作的简单的行人检测代码。