该文章详细介绍了全球范围内知名的数据集，这些数据集涵盖了行人检测，车辆识别，自动驾驶，视觉开发等方面的数据，其中也包含一些优秀的论文链接，欢迎下载并评论，谢谢！

Navneet Dalal HOG行人识别的博士论文。 很不错的。 详尽具体 学习hog不错。

DPM模型（行人检测xml文件）

对室内的行人定位跟踪算法进行研究：包括基于RSS的KNN室内定位算法、基于RSS的卡尔曼滤波算法、融合RSS和DR的粒子滤波算法 等。比较好的算法

可用于检测行人的街头视频，可适用于opencv、机器学习、深度学习等的视频检测

VOC格式标注行人的数据集，其中包括1000+图片，可用于行人检测的训练，只有一类：person

行人航位推算算法，PDR代码，完整可用，matlab出行人轨迹图。

应用非极大抑制方法，可排除候选的重叠检测。我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3，IDE：PyCharm 1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库 2.如果安装了Anaconda3，就只需要配置一个库imutils 3.imutils安装方法 pip install imutils 确保imutils版本大于v0.3.1 pip install --upgrade imutils可以更新版本

代码全部都是用Opencv实现的，可能在精度方面不是很理想。 这个代码识别的是视频也可识别图片不过需要自己修改

博文：基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR） 链接：https://blog.csdn.net/qq_38523834/article/details/89619697 文件里面有我提到的视频，cars.xml文件和myhaar.xml文件。需要的Python库在requirements.txt有提及： cmake==3.12.0 dlib==19.16.0 numpy==1.15.3 opencv-python==3.4.3.18 这些是最低版本，可以比这个高。我是用python3.6运行的。 没有安装dlib库的同学，注意在安装好所需库之后，需要自行下载一个.whl文件后才能用pip install dlib 安装成功哦。 相关下载链接在这个博文里：https://blog.csdn.net/wzx479/article/details/79890440