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摘要随着现代监视环境日异复杂化，人们对侦察系统态势感知能力的要求不断提高。侦察系统的主要功能包括目标检测、跟踪和分类，由于三者是相互关联的过程，利用其耦合关系对

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基于yolov5和deepsort的智能交通监控系统，有详细注释和readme使用说明

本文为硕士毕业论文，CNKI可查询。主要讲解车辆检测、跟踪的相关算法，如跟踪目标框等。利用OpenCV，可以很方便的实现自己的想法，非常值得参考。

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使用OpenPose/DLIB库实现一些最先进的计算机视觉应用程序。 基于C/C++/Python的计算机视觉模型，使用OpenPose、OpenCV、DLIB、Keras和Tensorflow库。目标检测、跟踪、人脸识别、手势、情绪和姿势识别 C/C++/Python based computer DLIB：计算机视觉和其他机器学习的现代C++工具包。 Kerasify：用于从C++应用程序运行KARAS模型的小型库。 OPENCV：开源计算机视觉库。 OpenStA:一个实时多人关键点检测和多线程C++库。 操作系统（支持）： Ubuntu 16.04 Nvidia Jetson TX2 要求： 至少有1.6 GB可用的NVIDIA图形卡（NVIDIA smi命令检查Ubuntu中可用的GPU内存）。 至少2 GB的可用RAM内存。 推荐：cuDNN和至少8核的CPU。

智能视频监控系统中的行人检测跟踪方法，杨蕾，张海涛，本文面向智能视频监控领域，提出一种结合基于HOG特征的行人检测技术和超分辨率重建技术的检测跟踪方法。该方法首先利用HOG行人检测