复杂条件下的人头检测与计数技术研究是基于目前视频图像大量监控数据的自动 化分析理解及提取问题。实际的监控环境比较复杂，监控摄像头角度倾斜或俯视下的拍 摄情况下，很难在视频中获取完整的人脸信息来完成人头检测。针对这些情况，本文运 用活动边缘和Camshiit方法对俯视人头和侧面人头的进行检测与计数。

密集人群人头检测训练数据集 人流统计数据集 已经转换成yolo txt格式标注文件 4374张图片 4374个yolo标注格式txt文件

SCUT HEAD人头检测数据集包含4405张标记了111251个人头的图像。数据集分两部分，第一部分2000张图像源自大学教室的监控视频，第二部分2405张图像爬取自网络，数据集图像中的人头均有边界框和注释。 数据标注经用xmin、ymin、xmax和ymax坐标标记了每个可视头部，并确保注释覆盖整个头部，包括部分，但没有额外的背景。A部分和B部分分为培训和测试部分。数据集遵循Pascal VOC标准

人头检测，采用YOLO7TINY训练模型，只需要OPENCV和ONNX，不需要其他依赖。C++和PYTHON语言都有

基于yolov5+PyQt实现人头检测计数源码(带GUI界面)+模型(9万多个人头数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明.zip 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

【实际项目应用】： 智慧工地、安全帽佩戴情况统计等 【数据集说明】： 安全帽佩戴检测数据集，一共6584张图片，标签包含voc（xml）与yolo（txt）两种格式，类别为[“helmet“，“head”]，数据标注精确，数据量充足，多种目标检测算法可直接使用。智慧工地实际项目所用，经过筛选，多次训练验证，算法拟合不错，数据质量可靠。 更多数据集介绍请看https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492?spm=1001.2014.3001.5502

1、yolov5检测源码+安全帽佩戴检测模型+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。

纯css3绘制的小黄人头像动画特效源码.zip

CT图像重建算法的实现，包括ART算法，FBP滤波反投影算法，能得出清晰的人头模型图像。

matlab人头检测的代码概述 导入yolov5 * .onnx进行推断，包括yolov5s.onnx ， yolov5m.onnx ， yolov5l.onnx ， yolov5x.onnx ，原始输出尺寸为1×255×H×W（其他尺寸格式可以稍作修改）