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基于改进Yolov8的毕业设计人体（行人）检测算法研究及实验结果

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简介：
本毕业设计旨在通过改进YOLOv8模型，提升其在人体（行人）检测方面的精度和速度，并进行了详尽的实验验证。 这是毕业设计实验结果：基于改进的Yolov8的人体（行人）检测算法研究。

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  • 基于改进Yolov8的毕业设计人体（行人）检测算法研究及实验结果
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    本毕业设计旨在通过改进YOLOv8模型，提升其在人体（行人）检测方面的精度和速度，并进行了详尽的实验验证。 这是毕业设计实验结果：基于改进的Yolov8的人体（行人）检测算法研究。
     
  • 基于行人检测的YOLOv8算法详解及全套代码
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    本教程深入解析了基于行人检测的YOLOv8算法，并提供了完整的实现代码。适合希望掌握最新目标检测技术的研究者和开发者。 结合原作者的代码和文档，并基于自己的理解重新绘制了一份更易读、更具可理解性的文档，并对项目代码进行了重写，增加了完整的清晰注释。以下是主要文件列表： - yolov8 代码：包含 checkpoints best.pth 文件、data 目录下的 classes.txt 和 train.txt 文件。 - dataset dataloader_yolov8.py（多种数据增强方法） - image_enhancement.py - loss box_loss.py, loss.py, self.assigner.py - utils utils.py decode.py - train.py demo.py onnx_export.py onnx_test.py - yolov8.onnx 文档部分包括： - 网络结构解析.pdf - 正负样本分配.pdf - 损失函数详解.pdf
     
  • 基于行人检测的YOLOv8算法详解及全套代码
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    本文章深入解析了基于行人检测的YOLOv8算法，并提供了完整的实现代码。适合对目标检测与计算机视觉感兴趣的读者学习参考。 结合原作者的代码和文档，并基于自己的理解重新绘制了更易读、更清晰的文档，并且重写了项目代码，增加了完整而清晰的注释，提高了代码可读性并使其可以直接使用。
     
  • 基于Yolov8的行人检测算法实现-优质项目.zip
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    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。
     
  • 关于改进YOLOv5的行人和车辆检测与识别的研究算法.pdf
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    本研究针对YOLOv5模型进行优化，提出了一种新的行人及车辆检测与识别算法，旨在提高目标检测精度和效率。文档深入探讨了该算法的设计原理、实验结果及其应用场景。 作为目前最先进的单阶段目标检测算法之一，YOLOv5在处理通用对象任务上表现出色。然而，在实际的行人与车辆检测场景中，特别是在远距离情况下，由于小目标像素稀疏且相似度高，导致了YOLOv5对这些目标的识别效果不尽如人意。 为解决这一问题，本段落提出了一系列改进措施来增强YOLOv5在处理小目标时的表现。首先，在数据集样本不均衡的情况下，采用了包括Stitcher和尺度匹配在内的多种数据增强技术。通过拼接不同的图像片段以及调整输入图片大小的方法模拟不同距离下的场景特征，增加了模型训练过程中的多样性和复杂性。 其次，针对现有网络结构的局限性，本段落提出了一种新的检测头设计专门用于识别微小目标，并优化了损失函数以确保这些小目标在训练过程中得到充分关注。通过这种方式，在不牺牲实时性能的前提下显著提升了对远距离行人和车辆等小尺度对象的准确度。 实验结果表明，改进后的YOLOv5模型不仅保持原有的高效性，还大幅改善了其对于特定场景下小目标检测的能力。这证明所提出的改进策略有效地克服了原始版本在处理此类任务时遇到的主要障碍，并为智能交通系统及自动驾驶等领域提供了更为可靠的解决方案。 总之，通过数据增强方法和网络结构优化的结合应用，本段落成功地提升了YOLOv5算法在行人与车辆识别方面的性能表现，特别是在面对小目标挑战时。这些成果对于进一步推动相关技术的实际应用具有重要意义。未来的研究工作可能会继续探索更多提高检测精度的方法，并尝试将其应用于更加复杂多变的真实场景中去。
     
  • 人体体温检测系统毕业设计
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    本项目旨在开发一种高效、准确的人体体温自动检测系统，结合热成像技术和人脸识别技术，实现无接触式体温快速筛查，以满足公共场所对疫情监控的需求。 红外线测温技术是一种非接触式的温度测量方法。它通过接收物体发出的红外辐射来测定其温度。“人体红外测温系统毕业设计”主要关注应用于人体体温测量的热释电红外测温仪。这种仪器克服了传统体温计与被测对象直接接触的问题，提高了测量的安全性和便捷性。 在实际应用中，红外测温技术广泛用于医疗、工业生产、环境监测等多领域，并随着科技的进步从军事应用拓展到民用领域，在日常生活中变得不可或缺。特别是在防控传染病如COVID-19期间，非接触式红外测温仪因其快速筛查和减少交叉感染风险的优势而被广泛应用。 人体红外测温的原理基于热释电效应——物质吸收或释放热量时其内部电荷分布的变化产生电信号。PM611传感器是用于人体检测的一种高灵敏度、低噪声及响应迅速的热释电传感器，它能将接收到的人体发射出的红外辐射转换为电信号，并通过信号处理和温度计算得出体温。 设计中需考虑测量范围、精度（通常要求误差小于±0.1℃）、响应时间和稳定性等性能指标。影响测温的因素包括环境温度、距离及辐射强度，因此需要补偿算法来修正这些因素的影响。 硬件方面，“人体红外测温系统”由整体框图和电路组成，一般包含红外传感器、信号调理电路、微控制器（MCU）、显示模块以及可能的通信接口等部分。核心组件为温度传感器，它与信号处理电路配合将微弱信号放大并转化为数字信息；同时，MCU负责执行算法及数据处理，并控制显示器准确展示读数。 设计过程中需注意选择和校准合适的温度传感器、优化信号调理电路结构以及编写MCU程序等关键步骤。此外，为确保系统在不同环境下的稳定工作，可能还需要加入温度补偿机制并根据用户需求调整界面设计。 总之，“人体红外测温系统毕业设计”涵盖基础理论知识、设备选型及具体实现方法等内容，有助于学生理解该技术的工作原理，并掌握硬件电路与软件编程技巧。这对于提升学生的实践能力和创新精神具有重要意义。
     
  • 利用Mediapipe进行人体姿态识别的设计与实现，结合DTW及LSTM算法的人体动作识别研究
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    本文探讨了基于Mediapipe框架下的人体姿态识别技术，并创新性地融合动态时间规整（DTW）和长短期记忆网络（LSTM）算法以增强人体动作识别的准确性和效率。 资源浏览查阅52次。基于Mediapipe设计实现人体姿态识别，并使用动态时间规整算法(DTW)和LSTM进行长短期记忆循环的姿态识别。更多下载资源、学习资料请访问文库频道。（注：原文中提到的文库频道链接已移除）
     
  • 基于MATLAB的人体运动检测与跟踪算法研究
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    本研究运用MATLAB平台，深入探讨人体运动检测与跟踪技术，旨在开发高效准确的算法，以促进视频监控、体育分析等领域的应用。 在计算机视觉领域，人体运动检测与跟踪技术至关重要，并被广泛应用于视频监控、人机交互以及行为识别等多个场景。本段落将深入探讨基于MATLAB的人体运动检测及追踪算法的实现。 一、MATLAB简介 作为专为数值计算和数据可视化设计的一种高级编程环境，MATLAB具备丰富的库函数和工具箱支持，特别适合于图像处理等任务中的复杂算法开发与快速原型制作。这使得研究人员能够高效地进行人体运动检测与跟踪的研究工作。 二、人体运动检测 1. 背景建模：背景模型的构建是实现人体运动识别的基础步骤之一，常用的方法有混合高斯模型（GMM）和帧差法两种。其中，GMM通过学习像素的概率分布来区分前景活动区域；而帧差法则通过对连续两帧图像进行差异比较确定动作发生的位置。 2. 区域生长：在初步定位出运动目标后，可以运用区域增长技术进一步完善人体轮廓的描绘过程。 3. 噪声剔除：为了提高检测精度，在背景建模和区域生长的基础上还需要采取形态学操作或连通性分析等手段来过滤掉非必要的干扰信息（如阴影效果）。 三、人体运动跟踪 1. Kalman滤波器：这是一种用于追踪物体移动轨迹的有效工具，通过预测与更新状态估计目标位置。它基于高斯过程假设适用于连续线性的动态系统模型下对目标进行定位和追踪任务的处理需求。 2. CamShift算法：该方法利用颜色直方图自适应调整跟踪窗口大小以应对色彩明显的目标对象运动变化情况，并且能够有效地跟随移动物体的变化趋势。 3. Mean Shift算法：此法通过迭代地搜索高密度区域中的峰值位置来实现对目标物的追踪，无需事先定义模型即可根据当前帧的颜色或空间信息进行动态调整优化操作。 四、实验演示 在提供的资料文件夹中可能包含了以下内容： - 实验视频片段：用于展示上述算法的应用效果，并帮助理解其工作原理； - 算法源代码：以MATLAB脚本形式呈现，便于学习和进一步改进； - 文档说明材料：详细解释各步骤的计算过程及如何运行测试程序。 五、实际应用与挑战 尽管MATLAB环境为实验提供了便捷条件，但在具体实施过程中人体运动检测跟踪技术仍面临诸多难题（如遮挡问题处理、光照影响减弱等），这些问题需要结合其他先进技术手段加以解决才能提高算法的整体性能表现。
     
  • YOLOv8密集行人检测与WiderPerson行人检测权重结合
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    简介：本文探讨了将YOLOv8模型应用于密集行人检测，并创新性地融合了WiderPerson数据集的行人检测权重，以提升复杂场景下的行人识别精度和效率。 Yolov8训练好的WiderPerson行人检测模型使用了WiderPerson数据集进行训练，该数据集是针对拥挤场景下的行人检测而设计的基准测试库。训练输入尺寸为640x640像素，并且提供了txt和xml格式的数据文件。 关于此模型的检测结果可以参考相关文献或博客文章中的详细介绍。
     
  • 基于行人检测的YOLOv8算法详解及全套代码分享
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    本文章深入解析基于行人检测的YOLOv8算法，并提供完整的代码实现。适合对目标检测和深度学习感兴趣的技术爱好者参考学习。 结合原作者的代码和文档，并基于自己的理解重新绘制了更易读、更好理解的文档，同时自己也重写了项目代码并添加了完整清晰的注释，提高了代码的可读性，可以直接使用。