本项目是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目。 该项目对输入的视频进行处理，主要分为以下几个步骤： 使用YOLOV3模型进行目标检测 使用SORT算法进行目标追踪，使用卡尔曼滤波器进行目标位置预测，并利用匈牙利算法对比目标的相似度，完成车辆目标追踪 利用虚拟线圈的思想实现车辆目标的计数，完成车流量的统计

非接触式心率(HR)检测可以通过远程光电容积描记术(rPPG)实现, 引起越来越多的关注. 但在实际应用中, rPPG信号非常细微, 极易被噪声淹没, 从而导致现有的基于rPPG的心率检测方法很难准确地估计心率. 针对以上问题, 本文提出了一种增强rPPG信号、抑制噪声的非接触式心率检测方法. 在这种方法中, 首先通过欧拉颜色放大技术对正常HR分布频带上的色度信息进行放大, 避免rPPG信号过小被噪声淹没; 接着使用人脸检测与跟踪技术选定合适的感兴趣皮肤区域; 然后在感兴趣区域内提取放大后的色度信息, 使用盲源分离方法和相关性分析分离出rPPG信号; 最后对rPPG信号进行时域滤波与功率谱密度分析, 估计出HR值. 经多组实验验证, 本文所提方法相比于以前方法具有更高的HR估计精度.

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libtool autoconf libgstreamer1.0-dev libtesseract-dev libleptonica-dev gcc 5.5 基于视频的城市道路车速测量系统

光流法实现无人驾驶前方目标识别与目标追踪，用MATLAB编写

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matlab心线代码基于3D人脸地标的远程心率估计 我们提供了在EMBC2020中提供的“基于3D面部地标的远程心率估计”的代码。 概述 该代码基于3D面部标志来估算一个人的心率（HR）。 我们提出了一种基于3D空间中正常人脸补丁的新颖人脸补丁可见性检查方式。 我们仅将可见斑块用于血容量脉冲（BVP）估计。 下图是对可见性检查的逐步说明。 快速开始使用我们的样本数据 下载我们的存储库git close https://github.com/ymonno/3DfaceHR.git /path/to/direc 运行以下Matlab命令以下载示例数据cd /path/to/direc setupHRestimation() 运行demo.m *在我们的方法中，我们用于3D面部界标检测。 对于此演示代码，我们为示例视频提供了检测到的3D面部地标数据。 使用您自己的数据的设置 在运行main.m代码之前，您需要准备面部3D地标数据。 安装 使用conda安装面部对齐在anaconda上运行以下命令conda create face_alignment conda activate face_a