SPENCER多模式人员检测和跟踪框架 在欧盟FP7项目的背景下开发的针对移动机器人的基于ROS的多模式人员和组检测和跟踪框架。 功能一览 多模式检测：在一个通用框架中的多个RGB-D和2D激光检测器。 人员跟踪：基于最近邻居数据关联的高效跟踪器。 社会关系：通过连贯的运动指标估算人与人之间的空间关系。 群体追踪：根据人群的社会关系来检测和追踪人群。 鲁棒性：各种扩展功能（例如IMM，跟踪启动逻辑和高召回检测器输入）都使人员跟踪器即使在非常动态的环境中也能相对鲁棒地工作。 实时：在游戏笔记本电脑上以20-30 Hz的频率运行，跟踪器本身仅需要1个CPU内核的10％。 可扩展和可重用：结构良好的ROS消息类型和明确定义的接口使集成自定义检测和跟踪组件变得容易。 强大的可视化：一系列可重复使用的RViz插件，可通过单击鼠标进行配置，以及用于生成动画（2D）SVG文件的脚本。 评

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

IWR6843ISK 室内人员检测仿真代码 adc_data_0duomubiao.bin 两个目标 adc_data_0jiaofan.bin 一个角反 adc_data_0renzhizou.bin 一个目标 adc_data_wuren.bin 没有人

该数据集是人员跌倒数据集，一共近10000张，都是有效高清图片，可以直接用来训练，不需要再做额外的数据清洗工作。购买之后，可手把手进行训练辅助教学，保证训练代码可以跑通，喜欢的可以看看~~

TIV红外人员数据集，已转为yolo格式，共包含7136张训练集，1784张测试集数据，用于yolo目标检测系列训练，数据清晰，可作为红外人员检测数据集基础数据。

使用yolov5训练的密集人员检测权重文件，对于密集人员的检测准确度效果很好。

自己用来检测人物识别的一个视频，也是从网上找了好久才找到，感觉现在国内的资源不太多，清晰度一般，时间大概不到半分钟，希望能帮到大家

介绍 该项目的灵感来自： 我将YOLO v3换成了YOLO v4，并添加了用于异步处理的选项，这大大提高了FPS。 但是，使用异步处理时FPS监视将被禁用，因为它不准确。 另外，我从提取了算法，并将其实现到deep_sort/track.py 。 用于确认轨迹的原始方法仅基于检测到对象的次数，而不考虑检测置信度，从而在发生不可靠的检测时（即低置信度真阳性或高置信度假阳性）导致高跟踪误报率。 轨道过滤算法通过在确认轨道之前计算一组检测次数的平均检测置信度，从而大大降低了这一点。 请参阅下面的比较视频。 低置信度轨道过滤 导航到适当的文件夹以使用低置信度轨道过滤。 上面的视频演示了差异。

行业资料-交通装置-一种具有人员检测和危险气体检测功能的车联网汽车.exe

也是从网上找的一个视频，不是很清晰，大概一分钟左右，可以进行人员检测的测试，当时用它试了一下人团