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现有的视频中车辆流动的检测算法按像素检测运动物体，因此它们可能会被噪声破坏，并且计算成本很高。 在本文中，我们提出了一种具有背景字典学习的鲁棒运动车辆检测算法。 提出了一种基于虚拟区域和虚拟线的改进的车辆流量检测算法。 为此，我们首先将一个图像分成多个具有相同大小的图像块。 每个补丁都是一个对象或背景。 然后，为每个补丁学习背景字典。 测量补丁与背景字典之间的相似性，然后将补丁区分为对象或背景。 另外，使用虚拟检测线并将其组合到虚拟区域中以检测车辆。 实验结果证明了该算法的实时性和准确性。

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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：