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基于HOG和LBP的目標檢測方法結合

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简介：
本研究探讨了结合HOG与LBP特征的目标检测方法，旨在通过融合两种算法的优势提高目标识别精度与鲁棒性。 一种结合HOG和LBP特征的目标检测方法速度很快，适用于DSP技术开发，并且适合嵌入式系统使用。

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  • 基于HOG和LBP的目標檢測方法結合
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    本研究探讨了结合HOG与LBP特征的目标检测方法，旨在通过融合两种算法的优势提高目标识别精度与鲁棒性。 一种结合HOG和LBP特征的目标检测方法速度很快，适用于DSP技术开发，并且适合嵌入式系统使用。
     
  • 基于红外与可见光图像融合的目標檢測方法
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    本研究提出了一种结合红外和可见光图像优势的目标检测技术，旨在提高复杂环境下的目标识别精度和可靠性。通过创新的图像融合算法，有效解决了单一传感器在恶劣条件下性能受限的问题，为智能监控与安防领域提供了新的解决方案。 基于红外和可见光图像融合的目标检测方法研究。
     
  • 基于SSD的目標檢測網絡（Matlab版本）
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    本项目为基于SSD算法的目标检测网络实现，使用MATLAB编程语言开发，适用于图像和视频中的目标识别与定位研究。 SSD网络用于目标检测（Matlab版）。该程序可用于基于SSD的Matlab目标检测。SSD是一种专门设计用于目标检测任务的CNN架构。我们将训练好的caffemodel文件（VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_240000.caffemodel）转换为.mat格式，以便在目标检测中使用。在此项目中，SSD网络的所有层函数都是由作者独立编写完成的，并且不需要额外依赖任何深度学习开源框架的支持。 程序运行步骤如下： 1. 打开名为SSD_Emulation_Script.m的文件。 2. 将包含权重信息的ssd_weights_mat.zip解压缩到指定目录，得到ssd_weights_mat文件夹。 3. 修改图像路径。例如，在第24行中设置Img_Path = pedestrian2.jpg;以指向您希望检测的目标图片位置。
     
  • (源码)基于Qt与深度学习的目標檢測及周界預警系統.zip
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    本项目为一个基于Qt框架和深度学习技术开发的目标检测及周界预警系统。通过实时视频分析，精准识别并追踪潜在威胁目标，有效保障区域安全。代码开源便于研究与二次开发。 # 基于Qt和深度学习的目标检测及周界预警系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Qt框架和深度学习技术的目标检测及周界预警系统的客户端程序，旨在通过实时监控并分析视频数据来识别异常行为，并在必要时发出警报。用户可以通过图形界面与系统交互，实现对设备的管理、视频流的查看以及报警记录的查阅等功能。 ## 项目的主要特性和功能 1. 设备管理 包括获取和更新摄像头列表的功能，使用户能够便捷地管理和监控所连接的所有摄像装置。 通过网络请求来访问并展示每个设备的具体信息，并将其显示在界面上供用户参考与操作。 2. 视频监控 支持实时播放来自各个摄像头的视频流，为用户提供直观的视觉反馈。此外还配备了一系列图像编辑工具，如绘制矩形、椭圆和多边形等形状以辅助标注或标记特定区域。 3. 警报记录 系统能够自动保存所有触发警报的信息，并允许用户通过分页浏览的方式查看这些历史数据。每条报警信息都可以详细展开以便于进一步分析其背后的原因及背景情况。 4. 地图边界管理 支持地图边界的存储与加载，采用JSON格式文件进行读写操作以保证数据的持久化。 5. 用户界面 设计了个性化的按钮、菜单以及分隔符等组件来优化用户体验。
     
  • 基于HOG+LBP+SVM的人脸识别特征融合方法
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    本研究提出了一种结合HOG与LBP特征，并利用SVM进行分类的人脸识别方法，有效提升了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 采用LBP和HOG特征提取融合以及SVM分类的人脸识别程序。
     
  • 基于HOG与LBP的行人检测方法
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    本研究提出了一种结合HOG和LBP特征的行人检测算法，通过优化特征提取过程提高了复杂场景下行人的识别准确率。 行人检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，在智能交通、视频监控以及安全防范等多个应用场景中有广泛应用。本项目专注于使用HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）和LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）特征进行行人检测。这两种特征在图像处理和机器学习中都有广泛的应用价值，因为它们能够有效地捕捉到图像的结构和纹理信息。 HOG特征是一种强大的边缘和形状描述符，它通过计算每个像素邻域内的梯度方向直方图来捕获物体轮廓与纹理细节。具体来说，其步骤包括：梯度计算、量化梯度方向、构建直方图以及细胞单元和块归一化等处理过程。这种特性使得HOG在行人检测中表现出色，因为它能够区分出人体的独特形状和边缘特征。 LBP特征则是一种简单而有效的纹理描述符，它通过比较像素邻域内像素值的差异来形成二进制模式。LBP对光照变化具有很好的鲁棒性，并且计算效率高，适合处理大规模图像数据。在行人检测中，LBP可以捕捉衣物纹理和人体表面的局部信息，为识别提供额外的支持。 本项目将HOG与LBP特征结合使用，通常采用集成学习方法如SVM（Support Vector Machine，支持向量机）或AdaBoost来提高检测准确性和鲁棒性。SVM是一种二分类模型，能有效找到最优超平面分离两类样本；而AdaBoost则通过迭代弱分类器组合逐步提升分类性能，在噪声和类不平衡的情况下表现尤为出色。 具体实现过程中，首先对输入图像进行预处理步骤如灰度化、尺度缩放等操作；然后分别或联合提取HOG与LBP特征；接着使用训练好的SVM或AdaBoost分类器对这些特征进行分类以确定是否存在行人。通过滑动窗口和非极大值抑制技术来定位并识别目标行人。 项目中可能包含实现上述步骤的MATLAB代码，包括但不限于：特征提取、模型训练、检测算法及结果可视化等模块。作为一种强大的科学计算环境，MATLAB非常适合此类算法开发，并提供了丰富的图像处理与机器学习库简化了编程流程，便于理解和调试。 通过深入理解HOG和LBP特征的工作原理及其在行人检测中的应用，开发者可以优化参数设置以提高检测速度和准确性。同时掌握基本的MATLAB编程知识及图像处理函数对于项目实施至关重要。此项目不仅提供了实践机会，还有助于进一步探索其他目标检测与计算机视觉问题的研究。
     
  • 磁場檢測程式.rar
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    磁場檢測程式.rar包含了一套用於檢測和分析周圍環境中磁場強度及方向的軟件工具。此程序適用於科研、工程技術以及教育培訓等多個領域，能幫助用戶深入了解磁場特性並進行數據記錄與報告生成。 【磁场检测程序】是为51单片机设计的一个应用实例，其主要目的是通过硬件与软件结合的方式实现对磁场强度的监测。作为微控制器领域中的经典产品之一，8051单片微型计算机因其结构简单、功能强大以及易于学习和开发的特点，在众多嵌入式系统设计中被广泛使用。 在该程序中，首先需要理解的是51单片机的硬件架构。它主要包括CPU、内存（包括ROM和RAM）、定时器计数器、串行通信接口、中断系统及IO端口等核心组成部分。磁场检测程序通常会利用单片机的IO端口连接磁感应传感器以读取数据。 选择合适的磁场传感器是进行有效磁场监测的关键，常见的有霍尔效应传感器与磁阻传感器。霍尔效应传感器通过测量半导体材料在电流和外部磁场作用下产生的电压变化来测定磁场强度；而磁阻传感器则是基于改变的磁场引起敏感材料电阻的变化来进行检测。 从程序设计的角度来看，51单片机通常使用汇编语言或C语言进行编程。该程序可能包含以下几个关键部分： 1. 初始化：设置工作频率、IO端口方向（输入输出）、中断等。 2. 数据采集：周期性地读取磁场传感器的输出数据，并通过中断服务程序确保实时性和准确性。 3. 数据处理：对原始数据执行滤波和计算，以减少噪声的影响并获得可靠的磁场强度值。 4. 显示或通信：将经过处理的数据通过串行接口发送到PC或其他设备上，或者直接在单片机的LED显示模块中展示磁场强度。 程序设计分为仿真版本与实物版本，前者允许开发者在模拟环境中测试代码的有效性；后者则需要在实际硬件上进行调试。这对学习者来说非常有帮助，因为通过这种方式可以快速验证代码的功能，并确保其在真实环境中的表现良好。 综上所述，【磁场检测程序】是一个优秀的学习资源，涵盖了51单片机基础、传感器应用以及数据采集与处理等多个领域的知识。对于希望进入嵌入式系统和物联网行业的初学者而言，它不仅提供了一个实际的项目案例，还能帮助理解掌握硬件接口操作技巧、编程技术及传感器的应用等重要技能。
     
  • 基于LBP、HOG、SIFT和SURF特征的SVM trainAuto示例
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    本项目展示如何使用LBP、HOG、SIFT及SURF特征训练支持向量机(SVM)，通过MATLAB函数trainAuto实现自动化参数优化，适用于图像分类任务。 在开源的车牌识别系统EasyPR中，使用SVM（支持向量机）模型来甄选出候选车牌中的真实车牌。目前EasyPR1.4版本采用LBP特征作为SVM模型的输入。本代码将EasyPR的svm_train.cpp文件独立出来，并引入了新的特征组合：SIFT和SURF结合BOW作为SVM的输入，以及LBP和HOG特征用于构建SVM模型。
     
  • 基于HOG与SVM的目标检测方法：object_detection_hog_svm
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    本项目介绍了一种使用HOG特征和SVM分类器进行目标检测的方法。通过提取图像中的HOG特征并利用训练好的SVM模型，实现高效准确的目标识别功能。 使用HOG（方向梯度直方图）与SVM（支持向量机）进行目标检测的方法是通过训练一个分类模型来实现的。该方法的主要代码可以从相关仓库中获取，但本项目仅用于个人理解而阅读原代码，并计划在未来加入定制的目标检测算法和数据集。 具体来说，在训练阶段需要准备一个包含正样本(pos)与负样本(neg)的数据集。这些图像尺寸统一为（40, 100），即高度为40像素，宽度为100像素。通过HOG特征提取器对所有图片进行处理后，将得到的特征向量输入到SVM分类模型中训练。 在测试阶段时，先使用图像金字塔技术对输入的新图做下采样操作，在每一个层级（octave）上执行滑动窗口检测任务。对于每个滑窗区域内的子图像而言，其尺寸与训练数据集中的图片大小一致(40, 100)。随后提取该区域的HOG特征，并将其送入之前训练好的SVM分类器中进行预测判断是否为正样本（即存在目标物体）。如果结果表明是正例，则记录此检测结果，标记为detect。
     
  • 基于HAAR, HOG和LBP特征的车辆XML文件训练结果
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    本研究探讨了利用HAAR、HOG及LBP三种特征算法进行车辆检测，并生成相应的XML文件以优化模型训练效果。 车辆的HAAR、HOG和LBP特征通过Adaboost训练生成的XML文件可以用于车辆检测。