智慧工地数据集3065张反光衣安全帽行人检测数据集含voc和yolo格式两种标签(工地监控多视角多场景抓拍).zip 【实际应用】 智慧工地项目、反光衣穿戴检测、安全帽佩戴检测、人员入侵抓拍告警等 【数据集说明】 数据集一共3065张，标签包含yolo格式(txt)和voc格式(xml)，标注工具LabelImg手工标注，标注精准，背景丰富、多视角监控拍摄，多种目标检测算法可直接使用(如YOLO系列、ssd、centernet、pp-yolo、yoloX、PP-picoDet等等)。 真实工地监控摄像头拍摄采集，视角及背景多样化，标注精准无误，实际项目所用，算法拟合很好，质量可靠。由于上传资源大小限制，该资源上传了部分图片数据，完整图片资源中附有百度云下载链接。 【备注】 只分享高质量实际项目数据集，请放心下载，不要与乱七八糟数据比较，所有图片实际工地监控真实拍摄，具有很高的实用价值！使用过程有问题随时沟通。

向大家分享一款更加给力的HTML5水波动画，画面上是一个大水池，水池底部是一颗大石头，在水面上点击即可泛起水波，加上模拟光的照射，水波比上一款特效更加生动逼真。另外你也可以拖动石头让其在池底滚动，也可以拖动画面多视角观看该HTML5水波动画。内部有 index_local.html 内嵌图片解决加载图片跨域的问题！

从视频中识别、裁剪和保存人脸作为图像 有关技术细节，请查看相关！ 如果您需要具有超高精度的专业人脸检测和识别项目，请联系。 快速演示 人脸正在跟踪、裁剪和保存为视频中的图像 从具有适当路径层次结构的视频中保存图像 理论 如果您想研究面部识别或面部检测的某些方面。 您想要的一件事是可用于您的系统的各种面Kong。 您可以通过此程序创建自己的人脸检测/识别数据库。 从视频中识别人脸，裁剪并将它们保存为适当路径层次结构下的图像。 一旦我们获得了人脸数据，我们就需要在我们的程序中读取它。 在演示应用程序中，我决定从一个非常简单的 CSV 文件中读取图像。 为什么？ 因为这是我能想到的最简单的独立于平台的方法。 但是，如果您知道更简单的解决方案，请与我联系。 基本上所有 CSV 文件需要包含由文件名后跟 ; 组成的行。 后跟标签（作为整数），组成如下一行： /path/to/image.e

本资源提供一种基于c#、PCL、c++框架开发的点云多视角显示系统demo，该系统属于一个基础开发框架。（注意查看介绍中本资源可拓展开发的系统有哪些，说不定就是你需要的） 本资源提供全套的开发源码（c#、c++）和一套可直接运行的多视角点云显示系统。 该系统当前提供的功能包括：1、对.pcd/.ply格式的点云进行可视化；2、提供多个视角的显示方法（当前系统中包括XYZ三个方向的显示视角，用户可根据项目需求自行调整）；3、可动态对显示点的大小进行修改；4、可自定义点云显示的视角，并设置有点云视角初始化功能；4、自定义了鼠标、键盘控制事件，可根据用户使用习惯对控制点云旋转、平移的鼠标按键进行修改；5、提供两种点云图像显示的方法（强度显示，彩色显示）；并提供颜色修改功能，用户可以自行修改点云的颜色； 基于该框架可拓展开发的系统有： 1、点云语义标注系统：点云语义/实例标注系统开发； 2、点云立体框标注系统开发：可根据三视图对点云立体框进行修改； 3、点云多视角显示系统开发：可根据自定义的视角对点云进行可视化 4、点云图像实时显示系统开发； 5、涉及点云显示的系统均可使用该基础系统。

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基于模糊 C-means 的多视角聚类算法(简称 FCM-MVC)

动态语义SLAM 目标检测 VSLAM 光流/多视角几何动态物体检测 octomap地图 目标数据库

人工智人-家居设计-多视角视频检测技术研究与智能监控系统实现.pdf

用于合成Kong径雷达目标识别的多视角双向LSTM网络

This book describes visual perception and control methods for robotic systems that need to interact with the environment. Multiple view geometry is utilized to extract low-dimensional geometric information from abundant and high-dimensional image information, making it convenient to develop general solutions for robot perception and control tasks. In this book, multiple view geometry is used for geometric modeling and scaled pose estimation. Then Lyapunov methods are applied to design stabilizing control laws in the presence of model uncertainties and multiple constraints.