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行人检测项目的完整源码实现

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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OpenCV3与Python的人脸检测与识别完整实战项目源码
    优质
    本项目提供了一套详细的人脸检测和识别解决方案，使用OpenCV3及Python语言实现。包含完整的代码示例和教程，适合初学者快速入门人脸识别技术。 使用Python和OpenCV实现的人脸识别可以作为学习人脸识别技术的参考。
     
  • 行人检测（人体检测）III：Android平台下的实时人体检测实现（附源码）.txt
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    本文档介绍了在Android平台上实现实时人体检测的方法和技术，并提供了相关的源代码供读者参考和学习。 更多关于《行人检测（人体检测）》系列的文章请参考以下内容： 1. 行人检测（人体检测）1：介绍了人体检测数据集。 2. 行人检测（人体检测）2：使用YOLOv5实现人体检测，并提供了相关训练代码。 3. 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，包含源码。 4. 行人检测（人体检测）4：通过C++语言实现了实时的人体检测功能，并附带了源码。
     
  • 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。
     
  • 目标检测、行人跟踪及行为识别等项目的实战源码分享
    优质
    本项目涵盖目标检测、行人跟踪和行为识别等多个领域的实用代码，旨在为开发者提供实践经验和参考。适合对计算机视觉感兴趣的初学者和进阶者使用。 项目中的监测功能包括吸烟监测、口罩佩戴率监测以及火灾监测，这些均通过YOLO算法进行目标检测训练所得，并提供了相应的训练代码。行为安全监测则是利用OpenPose算法提取人体姿态后分类识别；人群密度则由MSCNN算法估计得出；而行为轨迹跟踪，则是结合了目标检测与Deepsort技术来实现轨迹的绘制和追踪。
     
  • 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。
     
  • 基于OpenCV3与Python的人脸检测与识别完整项目
    优质
    本项目运用OpenCV3及Python技术，实现人脸检测和识别功能。结合先进算法，提供全面解决方案，适用于多种应用场景。 使用OpenCV3和Python进行人脸检测与识别的完整项目示例包括在视频《欢乐颂》中识别人物的功能。