级联检测器:该模型有两种网络类型,一种是RPN网络,另一种是检测网络。一些典型的例子是RCNN系列。 带锚框的单级检测器:这类的检测器没有单独的RPN网络,而是依赖于预定义的锚框。YOLO系列就是这种检测器。 无锚框的单级检测器:这是一种解决目标检测问题的新方法,这种网络是端到端可微的,不依赖于感兴趣区域(RO...
SVM简单来说就是一个分类器, 在行人检测中就可以转化为行人与非行人的两类分类问题, 在OpenCV中运用到的是基于网格法的SVM.使用采集到的正样本和负样本的HOG特征, 然后使用SVM分类器进行训练, 得到行人检测模型, 进行行人检测。 2.代码流程 三、具体代码 1.配置文件 配置文件有正样本、负样本、测试图像存放...
四、ho行人检测过程 检测过程中采用的是滑动窗口法,对应本代码中,滑动窗口法的流程如下: 由上图可以看出,检测时,会对输入图片进行尺度缩放(一般是缩小),在每一层的图像上采用固定大小的滑动窗口(128*64)滑动,没个滑动窗口都提取出hog特征,送入到svm分类器中,看该窗口中是否有目标。有则存下目标区域来,无则继...
级联检测器:该模型有两种网络类型,一种是RPN网络,另一种是检测网络。一些典型的例子是RCNN系列。 带锚框的单级检测器:这类的检测器没有单独的RPN网络,而是依赖于预定义的锚框。YOLO系列就是这种检测器。 无锚框的单级检测器:这是一种解决目标检测问题的...
第一个人体检测模型 我们的第一个模型是一个COCO预训练的模型,它将“person”作为其中的一个类。我们在每种方法中列出了2个模型,并基于COCO-mAP-val和推理时间对它们进行了评估。 我们选择YOLOv5是因为它的单级特性(快速推理)和在COCO mAP val上的良好性能,它还有YOLOv5m和YOLOv5s等更快的版本。
图7:在该视频中,使用OpenCV和YOLO对象检测来找到该嫌疑人,嫌疑人现在已经逃离汽车并正位于停车场 YOLO再一次能够检测到行人!或者嫌疑人回到他们的车中并继续追逐: $ python yolo_video.py --input videos/car_chase_03.mp4 \ --output output/car_chase_03.avi --yolo yolo-coco ...
带锚框的单级检测器:这类的检测器没有单独的RPN网络,而是依赖于预定义的锚框。YOLO系列就是这种检测器。 无锚框的单级检测器:这是一种解决目标检测问题的新方法,这种网络是端到端可微的,不依赖于感兴趣区域(ROI),塑造了新研究的思路。要了解更多,可以阅读CornerNet或CenterNet论文。
使用YOLOv8精确检测行人。 并且设定行人计数区域,实现实时计算区域内行人的数量。 这项技术可以制作一个,人员密集场所客流量统计监测系统。 非常适合火车站、地铁站、机场等场景,实现客流安全管理。 使用到Python版本即相关Python库。 Python3.9.7 supervision0.2.0 ...
文献[4]将关注点集中在人的头部,通过判断头部姿态预测行人可能的运动方向,将运动方向会与车辆发生冲突的行人判定为危险行人。传统算法检测速度较慢同时鲁棒性差,因此本文提出一种结合传统OpenCV算法的改进YOLOv7行人过马路速度与交通灯实时监测系统,为交通管理问题提供解决方案。 2.系统框架图 image.png 3.图片演示...