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

五大发展理念：坚持东进、南拓、西控、北改、中优。 规划提出按照 “ 景观化、景区化、可进入、可参与”的目标 ，加快构建五级城市绿化体系（生态区、绿道、公园、小游园、微绿地），打造公园城市。 成都将建世界最长绿道系统让其成为公园城市新名片。 规划坚持智慧、创新、服务管理、体验、景观融合，采用先进的科技以互联网+模式，面向运营、主管部门、市民的三方服务，实现景区环境、社区服务和城市经济全面协调可持续发展。 提升星光绿道生态、休闲、娱乐、旅游、养老、居住、商业、医疗、教育等业态的多元化发展水平，让游客、市民、商家等在星光绿道无处不能感到智慧服务。