Advertisement

上海科技大学的人群密集数据集（zip文件）。

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

简介：
上海科技大学的人群密集数据集是一个包含大量人口密度信息的宝贵资源。该数据集记录了上海市多个区域的人口分布情况，为研究城市规划、交通管理以及公共卫生等领域提供重要的支持。通过对该数据集的深入分析，可以更全面地了解城市人口的活动规律和空间分布特征，从而为决策者提供科学依据。 该数据集的构建依托于多源数据融合技术，力求提供准确可靠的数据支撑。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 上海科技大学人群密集数据集.zip
    优质
    该数据集包含来自上海科技大学校园内的人群流动和行为信息，旨在促进智能监控、人流分析及计算机视觉领域的研究与应用。 上海科技大学人群密集数据集
     
  • 上海科技大学数据集
    优质
    上海科技大学数据集是由上海科技大学管理的一个多样化的数据集合，涵盖了科研、教育等多领域，旨在促进学术研究和技术创新。 基于多列卷积神经网络的单图像人群计数方法在ShanghaiTech数据集上进行了研究与应用。
     
  • 上海科技大学Part B数据集
    优质
    上海科技大学Part B数据集是由该校研究团队精心构建的一系列实验或观测数据集合，旨在支持学术研究、教育和科技创新。 ShanghaiTech Part B Dataset 这段文字似乎重复了“Part B”多次，我猜测可能是为了强调某个特定的部分或者是某种格式上的要求。根据上下文理解并简化后的内容如下： 上海科技大学数据集的第二部分（Part B）。
     
  • 上海科技数据集
    优质
    上海科技数据集汇集了上海市各类科技创新活动的相关数据，涵盖科研机构、专利技术、企业创新等多个领域，为研究和分析上海科技发展状况提供重要支持。 shanghai数据集用于行人密度识别，并适用于MCNN人群密度估计。
     
  • 上海地区人口密度数据集（CSV格式）
    优质
    本数据集提供了上海市各区域的人口密度信息，以CSV格式存储，便于数据分析与研究。 上海餐饮数据集以CSV格式提供，用于基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址案例。该数据集中包含长度、cy_count、sc_count、经度（lng）和纬度（lat）等信息。
     
  • 科学人脸数据集
    优质
    科学人脸数据集是一套包含大量面部图像的数据集合，专为促进人脸识别、表情分析及年龄估计等领域的研究而设计。 在数据挖掘领域，获取高质量的数据集是一项挑战。一篇发表于2014年的经典聚类算法论文《Clustering by fast search and find of density peaks》中使用了包含10个人的100张人脸图像进行特征向量抽取，并且该算法在此应用中的效果良好。文中使用的数据集中，每个文件代表一张人脸图片，每十张图片构成一个类别。
     
  • 人群密集区域的人头检测训练数据集
    优质
    本数据集专为在人群密集区进行人头检测而设计，包含大量标注图像，旨在提升机器学习模型在复杂背景下的识别精度与速度。 我们已经将人流统计数据集转换为YOLO txt格式的标注文件，包含4374张图片及其对应的4374个YOLO标注格式txt文件。
     
  • UCSD人群密度监测数据集
    优质
    该数据集由UCSD提供，专注于记录和分析特定区域的人群密度变化情况，为研究人员与开发者提供了宝贵的数据资源，助力于智慧城市及安全领域的技术创新。 UCSD Pedestrian 是一个人群密度监测数据集，用于测试开放环境中动态人群数量及密度的算法效果。
     
  • 基于MCNN的人群计数方法：利用多列卷积神经网络分析上海科技数据集
    优质
    本研究提出了一种基于多列卷积神经网络（MCNN）的人群计数方法，并通过实验验证了其在分析上海科技数据集上的有效性与优越性。 使用MCNN进行人群计数——MindSpark Hackathon 2018 本项目采用多列卷积神经网络（MCNN）对上海科技数据集进行人群计数。这是CVPR 2016论文《通过多列卷积神经网络实现单图像人群计数》的非正式实施版本。 注意：可以做出预测，热图生成的工作正在进行中。 ### 安装 - 安装Tensorflow和Keras。 - 安装OpenCV。 - 克隆此存储库（如果您不想训练模型并希望使用预先训练好的模型）。 ### 数据集设置 从指定位置下载上海科技数据集，并进行相应配置。
     
  • 高密度人群视频数据的数据集（Crowd Segmentation）
    优质
    这是一个专注于高密度人群场景下的视频数据分析的数据集，特别适用于人群分割研究。包含了丰富的真实场景视频片段及标注信息。 《Crowd Segmentation：高密度人群视频数据集详解》 在计算机视觉领域，Crowd Segmentation（人群分割）是一项至关重要的技术，它涉及到图像内容理解、视频内容理解以及人群密度监测等多个方面。本段落将深入探讨Crowd Segmentation数据集，它是专门针对高密度人群和移动物体的视频数据，其源自BBC Motion Gallery和Getty Images等知名媒体资源库。 Crowd Segmentation的核心是处理图像和视频中的大量人群信息。每一帧都包含了密集的人群，这对算法的精度与效率提出了极高的要求。人群分割的目标在于精确识别出图像或视频中每一个人，并将其从背景元素中区分出来。这对于人流量统计、安全监控以及行为分析等应用场景具有深远的意义。 在图像内容理解方面，Crowd Segmentation需要深入解析复杂的场景特征，包括颜色、纹理、形状和空间关系等多个维度。算法必须能够准确地识别个体的轮廓、姿态及密集程度等多种特性，以实现精确的人群分割。 视频内容理解则更为复杂，它要求算法具备追踪和预测的能力。在连续变化的视频序列中，人群的位置、动作与数量可能会快速改变。因此有效的视频内容理解技术需要处理这些动态因素，并确保分割结果的一致性和连贯性。 此外，Crowd Segmentation还涉及人群密度监测的应用场景，在高密度人群中准确估计人数对于安全管理、公共事件规划以及应急响应至关重要。通过分析视频数据中的人员分布情况，算法可以提供实时的人口统计信息以支持决策制定过程。 该数据集的设计考虑了各种实际环境下的复杂因素，如光照变化、遮挡状况及人群动态等情形。这使得它成为训练和评估Crowd Segmentation技术的理想平台。研究人员通常采用监督学习方法，并利用标注的训练数据（例如此数据集中提供的信息）来开发深度学习模型，比如卷积神经网络(CNN)，以实现自动的人群分割功能。 总体而言，Crowd Segmentation 数据集为研究者提供了丰富的资源，推动了计算机视觉领域技术的进步。它不仅对智能安防、交通管理及体育赛事分析等实际应用场景具有重要价值，而且通过不断优化与改进算法模型，在未来将能够在复杂环境中展现更强大的性能并更好地服务于人类社会的需求。