Advertisement

基于Yolov3的行人目标检测算法在图像与视频中的应用研究.zip

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

简介：
本研究探讨了将YOLOv3算法应用于行人目标检测的有效性，通过分析其在静态图像和动态视频数据集上的表现，以期提升模型精度及实时性能。 本项目设计并实现了基于YOLOv3的行人目标检测算法，并将其应用于图像和视频识别检测之中。主要功能包括：对静态图像（jpg、png格式）中的行人进行识别，框选出行人位置；在视频文件中逐帧检测行人，并生成标记了行人位置的新视频文件；处理流媒体（如rtsp、rtmp协议），实时标注行人的位置，适用于监控视频流的分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Yolov3的行人目标检测算法在图像与视频中的应用研究.zip
    优质
    本研究探讨了将YOLOv3算法应用于行人目标检测的有效性，通过分析其在静态图像和动态视频数据集上的表现，以期提升模型精度及实时性能。 本项目设计并实现了基于YOLOv3的行人目标检测算法，并将其应用于图像和视频识别检测之中。主要功能包括：对静态图像（jpg、png格式）中的行人进行识别，框选出行人位置；在视频文件中逐帧检测行人，并生成标记了行人位置的新视频文件；处理流媒体（如rtsp、rtmp协议），实时标注行人的位置，适用于监控视频流的分析。
     
  • 基于OpenCV的YOLOv3摄像头与视频目标检测
    优质
    本项目采用OpenCV和YOLOv3技术实现在摄像头及视频流中的实时目标检测。通过深度学习模型识别图像中的人、物体等元素，提供高效准确的目标定位服务。 通过cv dnn模块读取yolo v3的cfg文件和预训练权重，实现对本地摄像头和视频文件的检测。
     
  • 基于YOLOv3的目标检测算法
    优质
    简介：本文探讨了基于YOLOv3的目标检测算法，通过改进网络结构和引入新特征提升模型性能，在多个数据集上实现高精度与快速检测。 本资源用于自身备份使用，以防资源丢失，并非单纯为了获取积分。不过有时候获得这些资源并不容易。大家可以通过网络搜索找到所需资源，如果觉得麻烦也可以直接下载。
     
  • 关于SSD算法在人脸目标检测中的研究.pdf
    优质
    本文档探讨了SSD（单级检测器）算法在人脸识别与追踪领域的应用效果，通过实验分析优化了其在人脸目标检测中的性能。 本段落介绍了一种基于SSD算法的人脸目标检测方法。该方法通过对图像进行多尺度卷积和池化操作，提取出不同尺度的特征图，并利用这些特征图进行人脸检测。实验结果显示，此方法在准确率和检测速度方面表现优异。这项研究对于人脸识别、安防监控等领域具有重要的应用价值。
     
  • 基于YOLOv3的视频检测方法
    优质
    本研究提出了一种基于YOLOv3的改进型视频目标检测算法，通过优化模型结构和引入多帧信息融合技术，在保持实时性的同时提升了复杂场景下的检测精度与鲁棒性。 yolov3用于视频检测，上传了三个文件：分别是自己修改的代码。其中，yolo.py包含调用模型权重及一些参数的yolo类；yolo_video.py负责进行视频检测；dataconvert.py的功能是将视频转换成图片帧序列。
     
  • RCNN在目标检测与人脸检测中的应用
    优质
    本研究探讨了RCNN算法在目标检测和人脸检测领域的应用效果，分析其优势及局限性，并提出优化方案以提升检测准确率。 基于选择性搜索算法训练的CNN网络在进行目标检测时，在LFW数据集上达到了82%的检测精度。该模型使用了包含7000张人脸图片和8000张非人脸图片的数据集进行训练。
     
  • 基于 YOLOv3 的目标检测
    优质
    本研究采用YOLOv3算法进行实时目标检测，通过优化网络结构和调整超参数提升模型性能，适用于多种场景下的物体识别任务。 YOLOv3 预训练的神经网络用于目标检测，IoU 设置为 0.5，临界值设置为 0.7。预训练权重文件 yolov3.weights 可以从 pjreddie.com 下载。
     
  • 关于Python语言在图像边缘检测算法中的应用研究.pdf
    优质
    本文档探讨了Python编程语言在图像处理领域中用于边缘检测算法的应用情况，通过分析多种Python库和工具的有效性来优化边缘检测过程。 本段落档探讨了基于Python语言的图像边缘检测算法的研究。通过分析不同的边缘检测技术及其在Python中的实现方式，文章旨在为开发者提供一个全面的理解框架，并展示了如何利用这些技术来增强计算机视觉应用的效果。研究中使用的算法包括但不限于Sobel算子、Canny方法和Laplacian算子等，同时对每种方法的优缺点进行了详细的比较分析。 文档还讨论了边缘检测在实际应用场景中的挑战与解决方案，例如噪声处理以及如何优化参数以获得最佳效果。此外，文中提供了一些实验结果来验证所提出的算法的有效性，并为后续研究提供了有价值的参考信息和建议方向。
     
  • 基于深度学习的目标检测算法在滑坡识别中的应用研究.pdf
    优质
    本论文探讨了将深度学习技术应用于地质灾害监测领域，特别是利用目标检测算法对滑坡现象进行自动化识别的研究。通过分析大量地理图像数据，优化模型以提高滑坡早期预警的准确性和效率，为预防自然灾害提供技术支持。 基于深度学习目标检测算法的滑坡检测研究探讨了利用先进的机器学习技术来识别和监测潜在的地质灾害——滑坡。通过分析大量的地理空间数据和图像资料，研究人员开发了一种高效的方法，能够自动检测并预警滑坡的发生，这对于减轻自然灾害带来的损失具有重要意义。