旷视科技发布了通用物体检测数据集Objects365，包含63万张图像，覆盖365个类别数量，高达 1000 万的框数，超越了Pascal VOC、ImageNet、COCO数据集。，成为史上最大通用物体检测数据集。本资源提供Objects365数据集下载网盘链接，如果失效可以根据文件内邮箱进行咨询。

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介绍 使用失真校正，图像校正，颜色变换和梯度阈值构建了先进的车道发现算法。 确定车道曲率和车辆排量。 克服了诸如阴影和人行道改变等环境挑战 在这个项目中，我使用了计算机视觉技术来识别车道边界，并在给定道路视频帧的情况下计算曲率半径的估算值。 为此，请执行以下步骤： 给定同一台摄像机拍摄的一组棋盘图像，计算出摄像机校准矩阵和所使用的摄像机镜头的畸变系数 使用上述矩阵和系数来校正相机原始输出所给的失真 使用颜色变换和sobel算法创建阈值二值图像，该图像已从图像上不必要的信息中滤除 应用透视变换以查看图像的“鸟瞰图”，就像从天空中看一样 应用遮罩以获得感兴趣的区域，检测车道像素， 确定每个车道的最佳拟合曲线 将车道边界投影回到原始视图的未失真图像上 输出车道边界和其他相关信息的可视显示 如何使用 您需要设置依赖项才能在计算机上运行Jupyter Notebook并设置一些软件包，例如op

Fall_detection_by_gcn 跌倒检测演示的一些示例： 坠落事件发生后，红色矩形将闪烁。 它在gtx 1060 GPU上以6 fps的速度运行。 往前走 倒退 向左下落 向右下落 安装： 在之后，首先将openpose安装到您的计算机上。 安装 。 将“ / net”和“ Fall_detection_demo.py”复制到$ Openpose_path / python中。 python3 Fall_detection_demo.py来运行演示。

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Detection and Recognition of Moving Video Objects Kalman Filtering with Deep Learning

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