在VS2015上，使用opencv3中的SVM和HOG特征，结合KCF算法实现目标跟踪，主要跟踪行人

上饶市行人闯红灯自动记录抓拍系统，含项目建设需求、总体设计、详细设计等。

行人跟踪使用LiDAR传感器 客观的 利用来自LIDAR测量的传感器数据进行卡尔曼滤波器的行人跟踪。 状态预测 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 过程噪声是指预测步骤中的不确定性。 我们假设物体以恒定的速度行进，但实际上，物体可能会加速或减速。 ν〜N（0，Q）符号将过程噪声定义为均值为零且协方差为Q的高斯分布。 当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 因为我们的状态向量仅跟踪位置和速度，所以我们将加速度建模为随机噪声。 Q矩阵包含时间Δt，以说明随着时间的流逝，我们对位置和速度的不确定性越来越大。 因此，随着Δt的增加，我们向状态协方差矩阵P添加更多不确定性。 结合先前推导的2D位置和2D速度方程式，我们得到： 由于加速度是未知的，因此我们可以将其添加到噪声分量中，并且该随机噪声将被解析地表示为上面得出的方程

摘要： 为提高城市交通环境下车辆主动安全性，保障行人安全，提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法。利用Adaboost 算法实现行人的快速检测，结合Kalman 滤波原理跟踪行人，以获取其运行轨迹。 该方法利用离散Adaboost 算法训练样本类Haar 特征，得到识别行人的级联分类器，遍历车载视觉采集的图像，以获取行人目标；结合Kalman 滤波原理，对检测到的行人目标进行跟踪，建立检测行人的动态感兴趣区域，利用跟踪结果分析行人的运行轨迹。 试验表明： 该方法平均耗时约80 ms /帧，检测率达到88%; 结合Kalman 滤波原理跟踪后，平均耗时降到55 ms /帧，实时性较好。 　　随

PEDSIM是一个微观的行人模拟系统。 PEDSIM库允许您在自己的软件中使用行人动态。 它基于无附加软件包的纯C ++，实际上可以在每个操作系统上运行。 PEDSIM演示应用程序为您提供了功能的快速概述，并且是您自己进行实验的起点。 PEDSIM适用于人群模拟（例如室内疏散模拟，大规模室外模拟），其中人们对行人密度或疏散时间等输出感兴趣。 而且，个体特工的轨迹质量足够高，可以在电影中创造出大量的行人人群。 由于libpedsim易于使用和扩展，因此它是科学项目的良好起点。

matlab中svm图片分类代码pointCloudsClassification 该Matlab代码实现了Andrew E. Johnson和Martial Hebert撰写的论文中的解决方案。 目标是识别代表道路上的物体​​（行人，汽车等）的3D点云。 属性的选择基于本文的建议。 我们使用了有关点的强度，边界框以及属性散布度，线性度和表面度的统计数据。 由于与其他班级相比，一个班级的代表人数过多，因此我们也重新平衡了班级人数。 “ dish_area”文件夹包含用于二进制分类的代码，该代码适用于菜式区域数据集。 此代码比较了高斯SVM，线性SVM和k-means算法。 “ lomita”文件夹包含用于多类别分类的代码。 我们使用了线性支持向量机，并比较了一种策略与所有策略以及一种策略与一种策略。 对于一个SVM与一个SVM，使用了2个超参数调整策略：在第一个中，为每个SVM一对一地选择超参数。 在第二个（“简化”）中，对所有SVM使用相同的超参数值 该代码是为学校项目创建的。

ETH Pedestrian dataset 是一个包含行人的视频数据，可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。

针对当前行人检测方法实时性和精度不能同时兼顾的问题,提出基于YOLOv3改进的实时行人检测算法。本算法对YOLOv3模型进行改进,融入标签平滑,增加多个尺度检测,并采用k-means算法得到模型中的anchors值,实现自动学习行人特征。通过在Caltech数据集上测试结果表明,改进后的YOLOv3行人检测算法mAP(mean Average Precision)达到了91.68%。在分辨率1 920×1 080的视频下,运行速度超过每秒40帧,满足实时行人检测的需求。在Daimler、INRIA行人检测数据集测试结果表明,该改进模型同样具有良好的性能,从而验证该模型具有良好的鲁棒性和泛化能力。

python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 目录 python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 一、写在开头 二、已有的环境条件    1. pycharm–python    2. opencv3.4    3. 用yolov3训练好了自己的权重文件.weights ​ ​三、文件目录结构 ​四、批量测试图片测试程序 五、进行测试  六、写在最后 一、写在开头         最近在做毕业设计

【目标检测】基于帧差法+Vibe算法实现车辆行人检测matlab源码