基于HOG和SVM行人检测算法的FPGA实现,朱秋龙,王振宇,行人检测技术目前已广泛应用于人们的生活和工作中,在不同的场合对行人检测技术提出不同的要求。由于在某些特定场合对行人检测的
2021-02-21 14:13:20 575KB 行人检测
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在vs2013版本以上,利用opencv实现对运动目标的检测,能够将AVI、MP4、RMVB等文件中的移动的目标圈出来并动态更新,适用于新手学习机器视觉。
2021-02-18 18:10:54 5.9MB opencv machine vision
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针对日常生活中的行人安全问题,本文采用一种基于彩色和红外特征的多模式行人检测方法,提高行人检测的精度。本文通过分类检测障碍物和行人区域的颜色和红外特征,设计一个多模式三焦框架,将检测得到的多模式图像特征结合在一起,促进多模式行人检测的发展。实验结果表明,当颜色、视差和红外特征结合使用时,该方法检测性能显著提高。
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基于提高红外图像行人检测准确率的目的,提出了一种基于多特征的红外行人检测算法。首先提取训练样本的梯度方向直方图特征和强度自相似性特征,利用二者相结合得到联合特征训练支持向量机(SVM),之后利用滑动窗口法対整幅红外图像进行遍历,用训练好的SVM进行分类检测。在LSI Far Infrared Pedestrian Dataset数据库上实验证明,基于多特征的检测方法相较于单一特征的方法提高了红外行人检测的精度,降低了误检率和漏检率。
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用C++和opencv,实现基于HOG和SVM的行人检测,注释完整
2021-01-28 01:50:03 30.54MB 行人检测 HOG SVM
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=高斯混合模型行人检测,Mean-Shift跟踪计数,实现行人准确跟踪,在线统计人数,安防预测
2020-04-05 03:01:44 195.04MB 检测跟踪计数
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hog特征+svm分类器行人检测训练的负样本处理程序,千万注意路径问题
2020-01-07 03:11:10 11.02MB 负样本 hog svm 行人检测
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基于YOLOv3的行人检测
2020-01-03 11:39:34 1.61MB Python开发-机器学习
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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。详情请访问博客https://blog.csdn.net/Lcd_2018_7_18/article/details/103064150
2020-01-03 11:24:24 7.43MB KAIST annotations 行人检测数据集
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本资源为KAIST数据集中的测试集集进行清洗过后产生的2252张图片,并且对于部分标注效果较差的标签进行重新标注。
2020-01-03 11:24:24 81KB KAIST annotation 行人检测数据集
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