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

第4章行人步频探测和步长估计 高斯噪声，A、B和C为该模型的回归参数，通过有GPS信号情况下的训练过 程求解确定。 其它的线性模型方程与(4．2)类似，其差异仅在加速度统计特征变量的具体选 择上Ⅸappi et al，2001；Lepp蕴koski et al，2002；Shin et al，2005)。 非线性步长模型：因为没有充分理论证明步长与这些统计特征值之间的线性 关系，一些研究者采用了各种非线性模型，如1个参数非线性模型(Fang et al， 2005；Weinberg，2002)： 瓯=K·√k—A嘶。 (4．3) 其中4嗽和以。。分别表示一步内加速度的最大值和最小值，K是模型系数。该模 型因为只有1个参数，统计特征值也不需要通过复杂处理获得，因此很容易在实 时估计算法中实现。 另外一个模型将人行走模式近似为一个倒立的单摆，通过三角关系计算步长 为： 最=￡·√2·[I-COS(ak)] (4．4) 其中ak通过对第k步内小腿旋转角速度积分获得，L是该用户的腿长。其它类似 的非线性公式都通过经验获得，可以参考Kim et al，2004；孙作雷等，2008。 人工智能步长模型：人工智能模型的最大优点是不用关心步长和加速度统计 特征变量之间的具体映射关系。除此之外，这些模型在应用到不同运动模式和地 面情况的场景中更加灵活和适应性强，不像以上介绍的三种模型对地形、运动模 式等的适应性不足。Cho and Park，2006使用一个人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)估计步长，其输入包括：步频、每步加速度方差和地形的斜率。 在Beauregard and Haas，2006中，4个参数应用到ANN模型中，每步最大值、 最小值、方差和该步加速度的积分。 Grejner-Brzezinska教授的研究团队在人工智能的步长模型方面做了大量的 研究(G-rejner-Brzezinska et al，2006，2007和2008)。她们开发了一个6个输入 的ANN模型来估计步长，包括步频、该步加速度绝对值、加速度绝对值的方差、 该步高度变化、路面坡度和行人的身高，该模型能使步长的估计误差减小到1 cm 以内。此外，为了解决单个步长模型在运动模式和自然环境变化的情况下可能失 效的问题，她们引入了复杂逻辑理论用于识别行人的运动模式，动态选择不同场 景下最适合的步长估计模型(Moafipoor et al，2008；Moafipoor，2009)。 一旦探测到每个跨步的发生，确定该步的持续时间甄(即步频的倒数 瓯=1／sr。)和估计其步长&，就可以通过以下公式获得当前步行人的速度和距 离： 42

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

用于Traj的数据预处理 trajnet数据集的数据预处理，用于行人轨迹预测 轨迹预测现在具有一些最先进的方法。 几篇论文分析了这些方法的准确性。 除了它们各自的性能外，在某些情况下，这些方法还难以与预测相抗衡。 想法是按类型分开轨迹，即行人移动的方式以及他/他的环境与他/他的相互作用的方式。 为了更好地可视化轨迹并简化学习，所有轨迹均进行了归一化。 第一点移向原点（0,0），并且轨迹旋转，使得第一段（在第一点和第二点之间）指向上方： 移位和旋转之前： 移位和旋转后： 轨迹有两种分类方法。 第一个重点关注感兴趣轨迹周围的交互，而第二个重点关注轨迹的方向。 对于交互分类，轨迹可能有六个不同的标准： 没有相互作用的静态轨迹 具有静态相互作用的静态轨迹 具有动态相互作用的静态轨迹 没有相互作用的动态轨迹 静态相互作用的动态轨迹 具有动态相互作用的动态轨迹 静态是指行人在数据提供的20

数据融合matlab代码传感器融合模块，为LIDAR / RADAR输入处理实现了扩展的卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器体系结构。 外部装有LIDAR和RADAR等传感器的汽车可以检测到在其范围内移动的物体：例如，传感器可能检测到行人，甚至是自行车。 这是通过计算扩展的卡尔曼滤波器来实现的，该滤波器同时组合了从激光雷达和雷达获得的数据，以测量移动物体的速度和相对于汽车的相对位置。 对于多样性，让我们使用自行车示例逐步了解Kalman滤波算法（上图所示的体系结构），以了解此计算的实际工作原理： 首次测量-过滤器将接收自行车相对于汽车位置的初始测量值。 这些测量将来自雷达或激光雷达传感器。 初始化状态和协方差矩阵-过滤器将基于第一次测量来初始化自行车的位置。 那么汽车将在时间段Δt之后收到另一个传感器测量值。 预测-算法将在时间Δt之后预测自行车的位置。 在Δt之后预测自行车位置的一种基本方法是假设自行车的速度是恒定的。 因此，自行车将具有运动速度Δt 。 在扩展的卡尔曼滤波课中，我们将假设速度是恒定的。 更新-过滤器将“预测的”位置与传感器测量值进行比较。 将预测的位置和测量的位置合并以给出更