基于 SVM 的行人检测系统的设计与实现.pdf基于 SVM 的行人检测系统的设计与实现.pdf基于 SVM 的行人检测系统的设计与实现.pdf

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1.通过一个界面打开视频文件，并显示文件信息 2.启动行人检测功能，用bounding box标记出来 3.选择一个目标文件夹，将行人检测出来

TudBrussels Pedestrian dataset 是一个包含行人的视频数据，可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。

行人检测视频素材资源aaa

红外行人检测数据集，由FLIR热红外相机采集得到，全部已经标注包含txt标签文件，下载解压后即可使用。

密集行人检测数据集WiderPerson，由于原数据集未给出test的标签，所以只选取了train.txt和val.txt中的9000张图片。原数据集中的假人和密集人群类别已去除，剩余的行人、骑自行车的人和遮挡行人类别统一归为行人类别。标签已处理成yolo格式，按8:2划分为训练集和验证集，可直接用于yolov5训练

车辆行人检测数据集persson_car-datase 1、YOLOv5车辆行人检测 2、车辆行人共1万多张标注好的 图片 3、目标类别：person、car 4、标签格式为VOC和YOLO两种格式，即xml和txt格式 5、可直接用于智能驾驶场景的车辆行人检测

因上传大小限制，此处只上传citysperson数据集的train与test标注文件 以及包含标注文件解析yolo格式代码（根据代码设置选择自己需要的行人，例子中选的是除0之外、遮挡小于3.5，高度大于50的所有行人） 类别： class_label =0: ignore regions (fake humans, e.g. people on posters, reflections etc.) class_label =1: pedestrians class_label =2: riders class_label =3: sitting persons class_label =4: other persons with unusual postures class_label =5: group of people

多标签行人检测 该代码基于 。 引文 @INPROCEEDINGS{ author = {JIWON KIM*, HYEONGJUN KIM*, TAEJOO KIM*, NAMIL KIM, AND YUKYUNG CHOI†}, title = {Multi-Label-Pedestrian-Detection}, booktitle = {}, year = {2021} }