行人检测中的一大难题是遮挡问题,为了解决这一问题,出现了采用部件检测的方法,把人体分为头肩,躯干,四肢等部分,对这些部分分别进行检测,然后将结果组合起来,使用的典型特征依然是HOG,采用的分类器有SVM和AdaBoost。针对密集和遮挡场景下的行人检测算法可以阅读文献[15]。 DPM(Deformable Parts Models)算法在SIGAI在之...
(b)提取的特征在特征空间中的分布不够紧凑; (c)分类器的性能受训练样本的影响较大; (d)离线训练时的负样本无法涵盖所有真实应用场景的情况;目前的行人检测基本上都是基于法国研究人员 Dalal 在 2005 的 CVPR 发表的HOG+SVM 的行人检测算法。HOG+SVM 作为经典算法也别集成到OpenCV 里面去了,可以直接调用实现行...
行人检测算法是一种利用计算机视觉技术，在图像或视频序列中自动识别和定位行人目标的智能系统。以下是对行人检测算法的详细介绍：1. 技术原理 - 数据采集与预处理：通过安装在各种场景下的摄像头捕捉图像或视频数据，并进行必要的预处理，如去噪、尺寸调整等，以提高后续处理的准确性。- 特征提取与分类：利用卷积...
1. 行人检测算法 基于深度学习的行人检测算法通常采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为主要架构。其中,常用的行人检测算法包括Faster R-CNN, YOLO和SSD等。 1.1 Faster R-CNN Faster R-CNN是一种流行的目标检测算法,能够实现准确且快速的行人检测。它使用区域提议网络(Region Proposal Network,...
HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征提取是一种常用的行人检测算法,它通过计算图像中局部区域的梯度直方图来描述图像的特征。本文将详细介绍HOG特征提取算法,并探讨其在行人检测中的应用。 1.HOG特征提取算法 HOG特征提取算法主要包括以下几个步骤: (1)图像预处理:将图像转换成灰度图像,并对图像进行归一化和...
行人检测算法是指在图像或者视频中,对于行人目标的检测和识别。在智能交通系统中,行人检测算法常用于交通场景中的行人追踪、识别和行人行为分析等功能。行人检测算法的原理主要基于图像处理和计算机视觉技术,利用图像处理技术对图像中的行人进行预处理,然后通过计算机视觉技术对处理后的图像进行目标检测和目标识别。 目...
行人检测算法是视频监控系统中的基础模块之一,它能够通过分析视频图像中的像素信息,判断出图像中的行人目标。传统的行人检测算法主要采用了基于图像特征的方法,如Haar特征、HOG特征和LBP特征等。 Haar特征是运用了多尺度窗口技术的一种特征描述方法。它通过将图像窗口分为多个区域,并计算出每个区域内像素值的差异,从而...
行人目标检测视频数据集 行人检测算法 本次我们将使用SVM+HOG来进行行人识别。行人检测,就是将一张图片中的行人检测出来,并输出bounding box级别的结果。而如果将各个行人之间的轨迹关联起来,就变成了行人跟踪。而行人检索则是把一段视频中的某个感兴趣的人检索出来。
行人检测主要有两种:传统检测算法和基于深度学习检测算法。传统检测算法的典型代表有Haar算法+Adaboost算法,Hog特征+SVM算法,DPM算法。而基于深度学习的行人检测典型代表有RCNN系列,SDD系列,YOLO系列。 上图是单目标检测和多目标检测的例子,单目标相对容易实现一些,但是多目标很容易出现遗漏,现在比较新的mask rcnn可以...