matlab行检测人的程序的源码马恒达_ADAS_系统 ROS控制车辆的前向预警碰撞系统和车道辅助在MATLAB中的实现 抽象的 以下论文讨论了父项目的一部分，重点是为无人驾驶汽车开发自主控制器。 主要目标是设计一个具有车道辅助和前方碰撞警告系统的自动驾驶系统，该系统可以在 IIT 德里道路上成功运行。 设计算法，使用 MATLAB 上预先存在的库，然后将其与 ROS 集成以进行实时通信。 Gazebo 模拟系统、视频源，甚至实时视频源都被用于测试一些算法和设计模型的定性比较。 主要目标是利用 MATLAB 的功能并使用其内置库、模型和算法来实现所需的输出和控制信号。 概述 对于本本科论文，目标是设计一种基于视觉的辅助系统，能够自主控制 e2o 汽车，将立体摄像头作为全局传感器。 我们的想法是使用 Mathworks 开发的技术并根据印度道路对其进行建模，在我们的实验中，我们在 IIT 德里校园道路上测试了该算法。 最初，重点是理解和使用 MATLAB 视觉工具箱，但后来，方法多样化。 这些算法在模拟和真实世界的视频上进行了测试。 使用 ROS-MATLAB 桥接算法生成的输出被中继以

基于深度学习的行人自动检测与监控系统 监视在安全性和检查中起着重要作用，但这也是非常繁琐的任务。 深度学习的出现使人类从某种程度上解放了这项任务。 该项目基于深度学习的目标检测构建了一个简单有效的监控系统，该系统可以自动进行流量统计和行人检测。 本系统基于Apache2.0协议开源，请严格遵守开源协议。 0x00简介 该系统由以下三个子项目组成： 1.基于TensorFlow平台的行人检测系统 2.基于Android平台的推流系统 3.基于JavaWeb的显示系统 总体框架如下所示： 0x01服务器部署 1.服务器配置要求 配置 基本要求 作业系统 Ubuntu 16.04 x64 中央处理器 主频2.0GHz以上 内存 8G以上 显卡 NVIDIA GTX1080或更高 网络 服务器IP地址必须是公共IP地址。 2.基于TensorFlow平台的行人检测系统 系统依赖于以下内容：

多HAAR行人+KCF跟踪，人流量统计，企业级项目，实时性好，单CPU，精确

此文件是对该文件夹中其余四个文件的说明。 （1）名为“Pedestriandetection”的文件夹中是用VS2013+OpenCV2.4.13实现的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”为难点检测后训练 好的SVM模型文件。 （2）名为“Pedestriandetection_QT”的文件夹是用QT4.2.1+OpenCV3.1.0实现的HOG+SVM算法 的工程文件，用的是OpenCV自带的行人检测分类器。 （3）名为“Pedestriandetection_MATLAB”的文件夹中使用MATLAB 2016b实现的ACF行人检测跟踪 算法的脚本文件，“pedScaleTable”为脚本中引用的先决条件文件。 （4）名为“projecttext.m”的文件夹中是用MATLAB写的测试文件，主要功能是根据交并比（IOU）阈值 计算检测的精确率（precision）与召回率（recall）。“det1”是数据集的标准标注文件， “my.txt”是VS+OpenCV实现的算法的预测文件，“QT.txt”是QT+OpenCV实现的算法的预测文件。

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双目视频用来做行人检测

针对传统HOG特征的行人检测方法中因遮挡及复杂环境存在较高漏检误检情况，建立了一种基于HOG和局部自相似（LSS）特征融合的行人检测算法。利用LSS反映图像内在几何布局和形状属性的特性，用主成分分析(PCA)将HOG和LSS两类特征在实数域降维，再将两种特征组合成新特征，结合线性SVM分类器进行行人检测。实验采用INRIA数据库和Daimler数据库作为训练集训练SVM，用730幅监控视频帧图片作测试集，将该方法与基于传统HOG特征的行人检测方法做对比，结果表明该方法平均漏检误检率降低16%，检测效果优于基于传统HOG特征的行人检测方法。

针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过获取像素点的梯度信息结合GSRLBP算法消除微小扰动对行人特征提取的影响,进一步增强特征提取的鲁棒性.搭建基于深信度网络的深度学习行人样本分类器,利用多层受限波兹曼机搭建分类器输入端和中间层,将行人纹理特征信息逐层转化和传递,实现特征数据的自学习,利用BP神经网络搭建分类器的输出端,实现分类器结构的自优化.研究结果表明,该算法可行、有效,且性能优于经典浅层机器学习行人检测算法.

物体检测实战：使用OpenCV内置方法实现行人检测，详见文章：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122008100?spm=1001.2014.3001.5501