密集人群人头检测训练数据集 人流统计数据集 已经转换成yolo txt格式标注文件 4374张图片 4374个yolo标注格式txt文件

基于C语言Linux下聊天室实现（聊天室+多人群聊+私聊+群主管理员+禁言+踢出群聊+修改密码+找回密码等功能） 在linux下的基于TCP/IP，采用socket通信的聊天室，实现进入聊天室，进行多人群聊，指定人进行私聊，群主管理员功能，颗进行禁言，提出群聊等操作。个人账号可修改昵称或者修改密码，还可进行找回密码等功能 基于C语言Linux下聊天室实现（聊天室+多人群聊+私聊+群主管理员+禁言+踢出群聊+修改密码+找回密码等功能）

基于中央处理器(CPU)串行的人群疏散传统方法对于人群规模较少的场景,可以得到良好的疏散模拟效果,但在人群密度较高的场景中,难以达到实时模拟的要求.为了克服上述问题,实现了一种基于图形处理器(GPU)的人群疏散模拟的方法.该方法通过对个体寻径算法的优化,不仅能使个体快速准确地智能寻径,而且将个体寻径独立性与图形处理器高性能计算特性进行结合,充分利用了图形处理器强大的并行计算能力,从而大幅度提高了人群疏散模拟的人群规模,使人群疏散模拟的实时性得到增强.

RGBD人群计数 PyTorch对CVPR2019论文的实施： “用于RGB-D人群计数和定位的密度图回归引导检测网络” [ ] [] 李东泽*，李静*，贾正，罗维新，高胜华 （*平等贡献） 要求 的Python：3.x 火炬：1.1+ 毫米波检测：1.0 ShanghaiTechRGBD数据集 下载我们的ShanghaiTechRGBD数据集： ShanghaiTechRGBD/ ├── train_data/ ├── train_img/*.png ├── train_depth/*.mat └── train_gt/*.mat └── test_data/ ├── test_img/*.png ├── test_depth/*.mat └── test_bbox_anno/*.mat 数据预处理的一些解释： 深度的度量单位

动画角色的AnimMap Baker 描述： 使用GPU来实现大量动画角色渲染。 顶点着色器的动画贴图，用于在运行时修改网格的顶点位置。 使用GPU实例化减少绘制调用。 使用Unity的AR Foundation在旧版iPhone 7上在现实世界中创建10,000个玩具士兵。 初始版本于2017年7月30日在GitHub上发布，当然，它仍在GitHub上。 但是，如果您能给我买杯咖啡，我会很高兴的:-)。 最近，我添加了对Unity 2019的支持，因此可以从Unity 5.x到Unity 2019使用它。 我将创建一个视频教程来演示如何使用它。 如果您想进一步了解其背后的实现，

本项目从生活细节出发，将计算机视觉应用在饭堂人数检测上，结合软硬件设施：算法基于深度卷积神经网络模型，硬件基于树莓派 RaspberryPi3 Model B，终端为 Web APP 或者公众号平台，学生可以通过终端获取饭堂人数密度热力图。

使用深度学习和压缩感测的暴力人群行为检测

基于PyTorch实现MCNN基于PyTorch实现MCNN完成人群计数任务——数据集.zip人群计数任务——数据集.zip

在Matlab中分别用粒子群算法、遗传算法、人群搜索算法这类群智能算法整定PID参数。

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