FYP_code Final Year Project Multi-Pedestrian tracking MATLAB 源代码

压缩包中包含采集的数据与代码，直接运行pdr_main.m文件即可查看实现效果。 实现原理参考链接：https://blog.csdn.net/wxc_1998/article/details/127265887?spm=1001.2014.3001.5502

UCSD Pedestrian 数据集包含 UCSD 加州大学圣地亚哥分校的行人录像视频，所有视频文件皆由两个观测点摄像头所拍摄，视频规格压缩为 238×158 10fps。vidf 文件可用于行人动作检测，另外拥挤度检测可从 segm 目录下.segm 获取。

可用于UnityVR开发，3D游戏开发，高清天空盒子Skybox素材，游戏环境背景素材，无水印。 让你身临其境的天空盒子，各类题材丰富，都是辛苦搜罗所得的高清exr格式，可以直接用于Unity开发，特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出，夜晚，欧式宫殿，中式园林，应有尽有，可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意，由于是高清，所以体积较大（大的可以达到500M），请下载前预留合适的空间。 使用方法： 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式， 2-创建空Material，并转换成Cube/skybox形式， 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial， 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox

matlab匹配滤波代码首先进行行人检测 方法 1。 我只是在此视频上使用了示例MATLAB代码，并获得了以下结果。 该算法如何工作？ 运动对象的检测使用基于高斯混合模型的背景减除算法。 将形态学运算应用于所得的前景蒙版以消除噪声。 最终，斑点分析检测到可能与运动对象相对应的已连接像素组。 检测与同一物体的关联仅基于运动。 每个轨道的运动由卡尔曼滤波器估计。 该过滤器用于预测轨道在每个帧中的位置，并确定将每个检测分配给每个轨道的可能性。 轨道维护成为此示例的重要方面。 在任何给定的帧中，一些检测可以分配给轨道，而其他检测和轨道可以保持未分配。 使用相应的检测更新分配的轨道。 未分配的轨道被标记为不可见。 未分配的检测将开始新的轨道。 每条磁道都会记录连续帧的数量，而这些帧仍未分配。 如果计数超过指定的阈值，则该示例假定该对象离开了视野并删除了该轨道。 分析该方法似乎在行人彼此之间距离不太近的情况下效果很好。 由于它在随后的帧中使用连接的组件标签来跟踪对象，因此通常会将近距离的行人标记为单个对象。 因此不适合在拥挤的地方进行行人追踪。 2。 找到本文后，他们还对该视频进行了行人跟踪。 他

提出了一种多主体疏散模型，以模拟体育场内有无障碍物的行人疏散过程。作者给出了一种多主体个体决策框架，其中每个行人（称为主体）的行动方向受主体到出口的距离以及主体视野内乘员数量和密度的影响。与现有结果不同，作者将体育场内的所有行人分为四类：青年男性，青年女性，老年男性和老年女性。在疏散过程中，影响每类代理之间的个体决策的权重是不同的。在仿真中，作者介绍了疏散过程中障碍物，人群分布和出口位置的影响。仿真结果表明，所提出的模型能够准确再现体育场内的实际疏散过程。因此，该方法可能对评估公共建筑设计很有用。

行人检测 该代码使用BING作为预处理器，在Caltech数据集上产生了在上呈现的结果（使用了光流；因此不适用于INRIA数据集）。 如果您在研究中使用此代码，请引用我们的论文： @inproceedings{PaisitkriangkraiSH14a, author = {Sakrapee Paisitkriangkrai and Chunhua Shen and Anton {van den Hengel}}, title = {Strengthening the Effectiveness of Pedestrian Detection with Spatially Pooled Features}, b

Heading estimation algorithm based on region partition particle filter for pedestrian navigation

行人检测和追踪 该程序在给定视频上检测到随机的行人，然后程序在每一帧上检测到同一行人。 使用OpenCV库以Python编写

matlab的egde源代码SVDNet用于行人检索 在此程序包中，我们提供了本文的培训代码，这些培训代码使用shell和matlab脚本编写。 只要安装了caffe及其matlab绑定，就不需要安装。 此代码仅供学术使用。 设置和培训SVDNet 步骤0：编译caffe的主分支 签出Caffe的master分支并在您的计算机上编译它。 请记住也要安装matlab绑定，只需在构建caffe之后通过命令“ make matcaffe”即可。 步骤1：克隆此存储库，然后将文件复制到所需的字典中。 git clone https://github.com/syfafterzy/SVDNet-for-Pedestrian-Retrieval.git 假设您的caffe根路径为CAFFE_PATH。 cp -r SVDNet-for-Pedestrian-Retrieval/SVDNet CAFFE_PATH cp -r SVDNet-for-Pedestrian-Retrieval/matlab/SVDNet CAFFE_PATH/matlab/ 步骤2：使用基于caffenet或resnet