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Visdrone2021_人群计数.rar

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简介：
Visdrone 2021人群计数数据集包含了多种场景下的无人机视频，旨在挑战在复杂背景下准确进行人群检测和计数的技术难题。 Visdrone2021_CrowdCounting.rar包含了与人群计数相关的数据和资源。

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  • Visdrone2021_人群计数.rar
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    Visdrone 2021人群计数数据集包含了多种场景下的无人机视频，旨在挑战在复杂背景下准确进行人群检测和计数的技术难题。 Visdrone2021_CrowdCounting.rar包含了与人群计数相关的数据和资源。
     
  • OpenCV 人群计数
    优质
    本项目利用OpenCV进行视频处理和分析，采用先进的人脸检测技术实现对监控画面中人群数量的实时统计。 本人毕设使用了基于HOG特征的SVM支持向量机方法，能够检测整个人体但无法识别人体的一部分。程序中的注释非常详细。
     
  • Python-人群计数资源列表
    优质
    Python-人群计数资源列表提供了一系列关于使用Python进行人群计数的工具、库和教程的链接集合，旨在帮助开发者和研究者高效地开展相关项目。 人群计数相关资源列表：这份列表包含了各种与人群计数相关的资料和工具。
     
  • 商场人群估计数据集
    优质
    该数据集专注于记录和分析各类商场内的人群流动情况，包括顾客数量、分布及移动趋势等信息，为零售业者提供详实的数据支持。 人群估计的商场内的数据集以xml格式进行标注，便于使用Python或C++进行处理。
     
  • MATLAB人工蜂群代码.rar
    优质
    该文件包含了一种基于人工蜂群算法的MATLAB实现代码，适用于优化问题求解研究与应用开发。 人工蜂群优化算法是一种模拟蜜蜂群体行为的智能优化方法。它通过模仿蜜源搜索过程中的雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂的角色分工来解决复杂问题。该算法适用于多种测试函数，并且可以使用MATLAB编写相关代码实现其功能。
     
  • 人群计数检测的CRSnet基础模型
    优质
    简介：CRSnet是一种专门设计用于人群计数任务的基础模型，通过精准的人体反应和场景适应性优化，显著提升了复杂环境下的人群数量估计准确性。 2018年的人群计数检测最新基准方法基于深度网络进行人群计数，并已预先训练好参数，无需再次训练即可直接使用。该系统以图片为输入，稍作调整后可对视频内容进行处理。
     
  • C# Onnx P2PNet 人群检测与计数源码
    优质
    本项目提供了一个基于C#和ONNX框架的人群检测与计数解决方案，采用P2PNet模型。代码适用于需要分析监控视频或图像中人数的应用场景。 标题中的C# Onnx P2PNet 人群检测和计数 源码表明这是一个使用C#编程语言，并基于ONNX（Open Neural Network Exchange）框架实现的P2PNet模型，用于人群检测和计数的项目源代码。ONNX是一种开放标准，旨在促进不同深度学习框架之间的模型交换和互操作性。P2PNet则是一种特定的深度学习模型，专门设计用于人群检测和数量统计，这对于安全监控、公共事件管理和城市规划等领域具有重要意义。 该项目介绍及其实现细节通常可以在相关博客文章中找到。这些文章会包含项目的背景介绍、模型的理论基础、代码实现步骤以及可能遇到的问题和解决方案。读者可以通过访问相应的链接获取更多关于如何运行和理解此项目的信息。 标签“P2PNet人群检测和计数”进一步强调了这个项目的核心功能，即利用深度学习技术（尤其是卷积神经网络CNNs）来识别图像中的人群，并精确计算人数。这通常涉及两个主要步骤：通过特征提取定位图像中的人体；然后根据这些人体特征进行计数。 在压缩包的文件列表中包含以下三个文件： 1. `Onnx_Demo.sln`：这是Visual Studio解决方案文件，包含了整个项目的配置信息，包括项目依赖、编译设置等。 2. `.vs`：这是一个隐藏目录，通常包含Visual Studio工作区的配置和状态信息。 3. `Onnx_Demo`：这可能是项目的主要代码或库文件夹，包含C#代码和其他资源。 在实际应用中，此项目可能需要以下步骤： 1. 预处理：调整输入图像尺寸以符合P2PNet模型的要求。 2. 加载模型：使用ONNX Runtime或其他支持ONNX的库加载预先训练好的P2PNet模型。 3. 推理：将预处理后的图像作为输入传递给模型，输出人群检测边界框和计数结果。 4. 后处理：根据模型输出绘制边界框并显示在原始图像上，并汇总计数结果。 5. 输出：结果显示在控制台或GUI界面上供用户查看。 这个项目为开发者提供了一个C#环境中使用ONNX模型进行人群检测和计数的实例，有助于学习如何将深度学习模型集成到实际应用程序中。对于希望提升自己在计算机视觉和深度学习领域能力的C#程序员来说，这是一个非常有价值的资源。
     
  • 人群计数数据集标注工具——需用MATLAB
    优质
    这是一款专为人群计数研究设计的数据集标注工具，基于MATLAB开发，旨在简化大规模图像和视频中的人体检测与定位任务。 2020年6月28日整理并修改完成的人群计数数据集标注工具，使用Matlab 2018a测试通过，可以生成.mat文件及密度图的csv文件，并支持自适应高斯核功能。该工具附有详细的使用说明文档。
     
  • Lu法MATLAB代码-SaCNN-人群计数-Tencent Youtu：基于尺度自适应卷积神经网络的人群计数方法...
    优质
    本项目介绍了一种名为SaCNN的尺度自适应卷积神经网络模型，用于高效准确地进行人群计数。该技术由腾讯优图实验室开发，利用MATLAB实现，能够处理不同规模和密度下的群体检测问题。 LU法MATLAB代码通过尺度自适应卷积神经网络进行人群计数是由张璐、石妙静和陈乔波编写的。该项目是WACV18论文中提出的人群计数方法的实现——SaCNN从多个层提取特征图并对其进行调整以生成最终的密度图。提出了一个相对计数损失来提高网络对行人稀少场景的泛化能力；为此类场景收集了一个新的数据集SmartCity。 此代码在MIT许可下发布（详情请参阅LICENSE文件）。它只能用于学术研究目的，腾讯保留所有权利。如果本项目对您的研究有帮助，请在出版物中引用我们的论文： @article{zhang17sacnn, Author={LuZhang*, MiaojingShi* and QiaoboChen}, Title={CrowdCountingViaSacle-adaptiveConvolutionalNeuralNetwork}}
     
  • 基于P2P的大豆人群计数模型研究
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    本研究探索了一种基于点对点（P2P）网络的大豆人群计数方法，利用该技术提高大规模场景下的人体检测和计数精度。 论文《Improved Field-Based Soybean Seed Counting and Localization with Feature Level Considered》中的大豆计数模型使用PyCharm进行复现。相较于开源代码，本次复现做了一些细微调整，这有助于更直观地理解代码。温馨提示：在复现本代码时，请注意参数和路径的设置；若要将该模型应用于其他作物，请参考模型中的数据并自行制作相应数据，并留意代码中的一些细节问题，例如图像格式（如png或jpg）等小细节。