Stereo Match 立体匹配算法，包括SSD SAD SSD NCC NSSD Census 等基本算法，。用Ｃ／Ｃ＋＋语言编写，适合初学者学习！

跌倒检测，采用OPENCV4 DNN开发，在英特尔的GPU上加速，大概每帧40MS左右，速度极快，假如您电脑上有别的GPU，可能跑不了，因为英特尔的OPENCV限制DNN在别的GPU上运行。一般的电脑，只要有英特尔的graphic就能跑，速度比纯CPU快多了

Solid State Storage (SSS) Performance Test Specification (PTS)

此文件为yolo模型（1-3）的pytorch实现以及ssd目标检测的pytorch实现

这是一个SSD网络的预训练模型，在训练网络的时候你可能需要他

res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel与deploy.prototxt

二进制模型- VGG_ILSVRC2016_SSD_300x300_iter_440000.caffemodel 网络描述- ILSVRC2016/SSD_300x300/deploy.prototxt 分类信息- ILSVRC2016/SSD_300x300/labelmap_det.txt txt中为百度网盘链接，失效了通过CSDN联系我

SSD的官方文档SSD论文官方PDF版本SSD的官方文档SSD论文官方PDF版本

来源https://blog.csdn.net/ycc2011/article/details/85094651 根据上面两个代码，自己修改了对应的检测和关联数据接口； ！！！使用视频流作为数据输入，并输出对应的每帧图像到对应目录，同时显示追踪过程到屏幕上。具体可参考对应源码。 从文件夹中的notebook进入，修改对应视频数据流源地址和对应追踪关联后的输出数据。 我需要一些csdn下载积分供自己以后用，所以设置了分值。。。

caffe_ssd训练的模型文件，原地址下载太慢 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd