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这是SR501人体检测模块！当人靠近时，这个模块就可检测到！

运动人体检测关键技术研究国内外研究现状与分析，让初学者进一步了解运动人体检测关键技术在国内外研究现状

人脸检测+人脸关键点检测+人体检测Android Demo:https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/120688804

人体检测梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection

上一次上传的版本，很多下载者反应说有问题，什么xml不存在等（其实上次我只是上传了pca训练后的model，如果选择pca检测的话应该不会出现这个问题）。最近比较忙，csdn上又不能直接回复评价(难道是我没有找到么？)， 简单的问程序加个界面，使用的是visual studio 2010(MFC). 自己测试了，没有出现问题。 该代码仅供参考。如果有问题也希望大家自己动动手多调试下。 （ref.to last version:这是本人本科做的毕业设计，根据opencv里面人体检测的HOG代码改写，加上了完整的注释（opencv里面是没有任何注释的），并且增加了样本的训练（代码中只提供了PCA50-HOG的检测算子，如有其它需要可以自行训练），线性检测时使用线性SVM优化，高斯检测时使用PCA的降维。同时对候选区域整合代码做了简化处理。最后感谢网上的各位好心人提供的各类资源，在毕业设计过程中给予了我很大帮助。鉴于网上仍然还有若干未解决的问题，今天把我所做的也分享给大家，希望能给还在探索ing的朋友一些启发。如果有任何问题请留言或者email。）

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：

yolo人体检查，deepsort实现人员跟踪

用在HRNet和Simple Baseline的coco里面的person_detectio-result文件里面的内容