行人检测可定义为判断输入图片或视频帧是否包含行人,如果有将其检测出来,并输出bounding box 级别的结果。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性 ,外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响,使得行人检测成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。 行人检测系统的研究起始于二十世纪九十年代...
由此我可以得到最终的行人检测,如图5所示。 图5:行人检测 在本人收集的训练库上,用该算法与OPenCV自带的行人检测算法相比,误识率有显著的降低。 四、行人检测的数据库与开源项目 1、 http://pascal.inrialpes.fr/soft/olt/行人检测开源库 简介: Dalal于2005年提出了基于HOG特征的行人检测方法, HOG特征目前...
imagex=image.copy()#函数内部做个副本,让每个函数运行在不同的图像上hog = cv2.HOGDescriptor()#初始化方向梯度直方图描述子#设置SVM为一个预先训练好的行人检测器hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())#调用函数detectMultiScale,检测行人对应的边框time_start = time.time()#记录开始...
行人检测技术是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。 二、行人检测的难点 l 外观差异大。包括视觉、姿态、服饰和附着物、光照、成像距离等。行人不同的运动姿态、角度,都会显示出不同的外观,而且成像距离远近不一,也会造成外观大小不同。 l 会出现遮挡问题,在行人密集的地方,会...
原文首发于 极市平台。 行人检测( Pedestrian Detection) 是计算机视觉领域内应用比较广泛和比较热门的算法,一般会与行人跟踪,行人重识别等技术进行结合,来对区域内的行人进行检测识别跟踪,广泛应用于安防,零…
目前OpenCV中的行人检测算法支持HOG+SVM以及HOG+Cascade两种,二者都采用了滑动窗口技术,用固定大小的窗口扫描整个图像,然后对每一个窗口进行前景和背景的二分类。为了检测不同大小的行人,还需要对图像进行缩放。 下面是提取出的行人的HOG特征: HOG+AdaBoost ...
行人检测数据集 行人检测( Pedestrian Detection) 是计算机视觉领域内应用比较广泛和比较热门的算法,一般会与行人跟踪,行人重识别等技术进行结合,来对区域内的行人进行检测识别跟踪,广泛应用于安防,零售等领域。由于行人的外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响,行人检测也具有一定的挑战性。本文我们收集了行...
行人检测 行人检测系统 通过摄像机拍摄的视频流进行图像识别,判断是否存在行人并给予精确定位。有违规行为可以进行声光报警,方案简单,易使用,易布控 研发背景 在建筑工地及煤矿,经常会出现非工作人员闯入的情况,容易造成巨大的生命和财产损失。在道路口,行人不按交通规则行走,存在闯红灯过马路的情况,也容易出现危险...
行人目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一,它广泛应用于自动驾驶、视频监控、人机交互等领域。近年来,随着深度学习技术的不断发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法取得了显著进步。YOLOv8(You Only Look Once version 8)作为YOLO系列的最新成员,以其高效、准确的特点受到了广泛关注。 本文旨在介绍如何利用YOLOv...
行人检测技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，旨在通过计算机算法自动检测图像或视频中的行人目标。随着人工智能和机器学习技术的快速发展，行人检测技术在交通管理、智能监控、自动驾驶等领域具有广泛应用前景。本文将介绍行人检测技术的基本原理、常用方法以及其在各个领域中的应用。一、行人检测技术的基本原理 ...