基于haar+adaboost的行人检测代码，代码运行效率高，行人检测率高。

opencv中haar+Adaboost已经训练好的分类器。有双目、身体等等，出自专家之手，必属精品，CV 1.0版本的有需要就下吧。

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述，然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成，在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题，提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响，优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率，优于传统方法。

基于TensorFlow框架、Faster RCNN模型、SSM框架(SpringMVC+Spring+Mybatis)的实时行人检测系统-附件资源

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。 本文提供详细讲述和完整算法代码

A / B街 曾经被公交车阻塞，想知道为什么要有合法的路边停车位而不是专用的公交专用道？ A / B Street是一款游戏，旨在探索城市的微小变化如何影响驾驶员，骑自行车的人，过境用户和行人的活动。 多亏了 ，它可以在世界任何地方工作。 在 ， ， ， ，上播放或（每个星期日发行新版本） （每天进行新更改） 尝试2020年12月的惊喜： 显示，不告诉 发现问题： 进行一些更改： 测量效果： 文献资料 技术的 简报 2020年4月Rust集会：， 项目 路线图和贡献 请参阅以了解当前的工作，包括提供帮助的方法。 如果您想将其带到您的城市，或者您精通设计，交通模拟，数据可视化或公民/政府宣传，请通过与Dustin Carlino联系。 关注 进行每周更新，或偶尔获取近期进展的视频。 项目任务 如果您在玩A / B街时解决了一些交通问题，我的最终目标是使您的更改成为调整西雅图基础

介绍了一个行人检测与行人重识别联合优化的方案 可供毕业设计或者自学CV的朋友参考

目标的运动特征，可以用于运动表述，是行为理解等高层部分的基础。 常见的运动表述方法有：运动轨迹、时空图表述和光流。

行人航位推算系统（PDR）因其无需部署信标节点、成本低廉的特点被广泛应用于室内定位中。围绕基于行人航位推算的室内定位问题，对行人航位推算中步态检测、步长推算以及方向推算的研究现状进行了系统的梳理和述评，综述了基于行人航位推算的室内定位的发展及该领域的一些主要研究成果，指出了该领域现有研究存在的问题，提出了相应建议和深入研究的方向。

PDR 行人航位推算（PDR）。 步行步数+方向。