基于HOG+SVM的行人检测算法实现代码和设计报告

本资源为KAIST数据集中的训练集进行清洗过后产生的7601张图片，并且对于部分标注效果较差的标签进行重新标注

行人检测 该代码使用BING作为预处理器，在Caltech数据集上产生了在上呈现的结果（使用了光流；因此不适用于INRIA数据集）。 如果您在研究中使用此代码，请引用我们的论文： @inproceedings{PaisitkriangkraiSH14a, author = {Sakrapee Paisitkriangkrai and Chunhua Shen and Anton {van den Hengel}}, title = {Strengthening the Effectiveness of Pedestrian Detection with Spatially Pooled Features}, b

目前,基于微机械系统(MEMS)的行人航迹推算(PDR)室内导航定位系统都会面临步长估计的问题，因此提出了一种基于模糊逻辑的非线性步长估计方法。首先采用非线性步长估计方法模型，然后以步频、身高、体重作为逻辑系统输入变量设计模糊逻辑控制器，得到可变的步长估计系数，从而实现对步长动态估算。通过对30 m以内多次室内行走的实验结果分析表明，基于模糊逻辑的步长估计方法平均步长准确率可达到92%，与传统的步长估计算法相比提高约9%，有效提高了步长估计精度。

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 介绍 无味卡尔曼滤波器是对扩展卡尔曼滤波器进行改进的一种方法。 与EKF不同，UKF不会线性化状态方程。 它依赖于构建通过状态向量模型传播的sigma点。 下面显示的是该项目的两个数据集的结果。 以使标准化归一化平方接近其统计期望值的方式选择噪声参数。 雷达测量空间为三维（rho，phi，rho_dot），并且95％置信区间的卡方值为7.8。 激光雷达的测量空间为二维（x，y），95％置信区间为1的卡方值为6。对这两个值进行平均可以预期所有预测状态中约5％的卡方值为7或7。更高。 对于所选的噪声参数，这大约是正确的。 依存关系 cmake> = v3.5 使> = v4.1 gcc / g ++> = v5.4 基本制作说明 克隆此仓库。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例

行人检测常用数据集链接

WiderPerson 数据集是室外行人检测基准数据集，其中的图像选自多种场景，不局限于交通场景。 该数据集选择了 13382 张图像，并用各种遮挡标记了大约 40 万个标注。

行人重识别课程主要包括三大核心模块：1.2020经典算法(论文)详细解读；2.项目源码分析；3.实战应用；通俗讲解CVPR等会议最新行人重识别方向算法及其实现，基于PyTorch框架展开实战，逐行讲解全部项目源码及其应用实例。整体风格通俗易懂，用最接地气的方式带领同学们掌握最新行人重识别算法并进行项目实战。

注意是基于matlab代码编写的HOG程序，适用于图像处理领域以及需要学习HOG的同学。

行人再识别的主要任务是利用计算机视觉对特定行人进行跨视域匹配和检索。相比于传统算法,由数据驱 动的深度学习方法所提取的特征更能表征行人之间的区分性。