核密度估计方法matlab代码，可求带宽和密度分布，自行更换数据，自行设置参数（可用默认值）

为了解决在复杂背景以及人流密集且互相遮挡的场景下, 对人流密度进行估计精度低的问题, 提出了基于YOLOv3增强模型融合的方法进行人流密度估计. 首先将数据集分别进行头部标注和身体标注, 生成头部集和身体集. 然后用这两个数据集分别训练两个YOLOv3增强模型YOLO-body和YOLO-head, 最后使用这两个模型在相同的测试数据集上推理, 将其输出结果进行极大值融合. 结果表明基于YOLOv3增强模型融合的方法, 与原始目标检测方法和密度图回归的方法相比精度提高了4%, 且具有较好的鲁棒性.

基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet预训练模型

这是百度“深度学习”训练营的“人流密度估计”竞赛赛题公布。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB 高斯核密度估计算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于MATLAB编写的核密度估计方法，采用的核是高斯核，包含完整源码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

DHU机器学习课程KDE核密度估计图像处理大作业报告（含全部程序截图+实验结果图+结果分析+拓展题）

二维核密度估计代码的代码，能够提供二维的概率估计

人群密度估计P2PNET OPENCV453

概率主成分分析仪（MPPCA）的混合物 安装 将存储库的内容复制到您喜欢的位置 git clone git@github.com:SamuelePolimi/MPPCA.git cd MPPCA 并安装库 cd ../.. pip install -e . 具有循环数据的第一个示例 让我们生成一些圆形的数据 n_samples = 500 theta = np . random . uniform ( - np . pi , np . pi , size = n_samples ) x_1 = np . sin ( theta ) x_2 = np . cos ( theta ) r = np . random . normal ( scale = 0.1 , size = n_samples ) + 1. X = np . array ([ x_1 * r , x_2 * r ]).

% 基于 PCA 的故障检测％ % 输入：z0 [N x 2] = 训练数据% z1 [N x 2] = 测试数据% 其中： N = 样本数％ % 此代码可视化 PCA 如何计算% 用于故障检测中的多元数据。 % 它还使用 MATLAB 的 ks密度% 估计数据 PDF，以便计算% 基于 T^2 的控制上限。 ％ % simpledata.mat 具有样本温度 [K] % 和浓度 [mol/L] 数据来自% 模拟 CSTR 的含量。 ％ % 输出是原始数据的图， % 归一化数据和 PCA 投影数据。 % 另外，环代表基于 T^2 的% 不同用户的控制上限 - % 定义的置信水平被绘制。 ％ % 您可以在第 77 行编辑置信限。 ％ % 此代码用于教育目的。 ％ % 加载 simpledata.mat 并运行以下命令： % >> pcabased_fault_detection(train,