HC-SR501人体检测模块是一种广泛应用于智能家居、安防系统中的红外传感器，能够探测其探测区域内的人体活动并产生相应的信号输出，从而触发其他设备进行动作。该模块主要由红外探测器、放大电路、比较器以及输出电路组成。 原理图展示了一个典型的HC-SR501模块内部结构，其核心组件是包含双元热释电红外探测器的传感元件。这种探测器对人和动物发出的红外线十分敏感，可以检测到人体发出的红外辐射。当有人体移动进入探测区域时，探测器会捕捉到人体活动引起的红外线变化，并将其转换为电信号。 放大电路的作用是将双元热释电红外探测器输出的微弱电信号进行放大。由于原始信号非常弱，所以需要通过前置放大来增强信号，以便后续电路能更准确地进行处理。 比较器电路则用来判断信号是否足够强，以确定是否有人体移动。在HC-SR501模块中，通常会有一个可调的比较器阈值，可以通过调节外接的电位器来设定触发的灵敏度。当信号强度超过这个阈值时，比较器输出高电平，反之则输出低电平。 输出电路负责将比较器的信号传递给外部设备。模块通常提供数字开关信号输出，当检测到人体时，输出高电平；未检测到时，输出低电平。这样的输出信号可以直接连接到微控制器或其他控制设备上，用于触发警报、灯光或其他动作。 此外，HC-SR501模块还具备一些其他的特性，例如能够通过调节延时时间，来设定信号输出的持续时间，即在探测到人体活动后保持高电平输出的时间长度。模块内通常也有指示灯，用来指示模块的工作状态，方便用户进行调试。 为了使HC-SR501模块能正确工作，还需要注意其供电电压和功耗。一般情况下，HC-SR501模块的工作电压范围为4.5V至20V，其工作电流较低，因此可以使用电池供电，适合移动设备或长时间无人值守的场合。 在实际应用中，HC-SR501模块可以根据需要进行安装和调试。例如，可以调整探测模块的角度，以适应不同的检测范围和探测角度。在安装时还需要考虑避免直接日照或其他热源的干扰，以保证模块能够准确地探测到人体活动。 HC-SR501人体检测模块是集成了红外探测、信号放大、信号比较和输出控制的一体化传感器，它具有较高的灵敏度和稳定性，在智能家居、安全防护等领域发挥着重要作用。

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FLIC 是从电影的帧中标记人物的图像数据集，其包含从主流好莱坞电影中收集的 5003 张图像。 训练图像来源于 30 部电影中运行的人物检测器，图片获取后由人工为其标注，包括 10 个上身关节，此外，图像中拥有 5 个中值标记以保证异常值注释具有鲁棒性。发布者会主动拒绝人被遮挡或者图片清晰度过低的图像，此外，其预留 20% 约 1016 张图像进行测试。 该数据集由宾夕法尼亚大学-工程与应用科学学院 GRASP 实验室于 2013 年发布，相关论文有《MODEC: Multimodal Decomposable Models for Human Pose Estimation》。

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基于TensorFlow的自动化行人检测（人体检测）和监控（视频监控）系统 监控在安保和巡查中发挥着重要作用，但也是一项非常乏味的任务，深度学习的出现在一定程度上将人类从这一任务中解放出来。本项目基于深度学习的目标检测去搭建了一个简单有效的监控系统，能够自动化进行人流统计和行人检测。 Python3.5 pip TensorFlow-1.11.0-GPU Python版本OpenCV requests pip3 install requests frozen_inference_graph.pb Nginx with RTMP 展示系统基于Idea集成开发环境进行开发，SSM框架中的依赖均基于Maven进行配置，在Idea中导入web目录下的工程，导出war包，将war包放在服务器tomcat/webapps目录下，运行./startup.sh,启动tomcat容器；

针对实际监控中人体目标轮廓的多尺度特性，提出一种用于人体目标检测的多尺度方向特征描述子(HOGG)。首先采用Gabor滤波器提取人体图像对应不同尺度、不同方向的多个Gabor幅值域图谱，然后将相同尺度不同方向的幅值域图谱融合以降低特征维数，并对每幅融合图像提取梯度方向直方图(HOG)特征，最后将这些HOG特征联合起来作为人体图像表征。利用支持向量机(SVM)对描述特征进行分类，在CAVIAR数据库中进行了实验，结果表明，该算法对人体目标检测具有较好的性能。