这是行人检测相关资源的第二部分:源码和数据集.考虑到实际应用的实时性要求,源码主要是C/C++的.源码和数据集的网址,经过测试都可访问,并注明了这些网址最后更新的日期,供学习和研究进行参考.(欢迎补充更多的资源) 1        Source Code 1.1    INRIA Object Detection and Localization Toolkit http://pascal.inrialpes.fr/soft/olt/ Dalal于2005年提出了基于HOG特征的行人检测方法,行…

行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域.从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡.近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁. 1   行人检测的现状 大概可以分为两类 1.1    基于背景建模 利用背景建模方法,提取出前景运动的目标,在目标区域内进行特征提取,然后利用分类器进行…

利用HOG+SVM实现行人检测 很久以前做的行人检测,现在稍加温习,上传记录一下. 首先解析视频,提取视频的每一帧形成图片存到磁盘.代码如下 import os import cv2 videos_src_path = 'D:\\test1' videos_save_path = 'D:\\test2' videos = os.listdir(videos_src_path) videos = filter(lambda x: x.endswith('avi'), videos) for eac…

在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取,利用线性SVM作为分类器,从而实现行人检测.而这两位也通过大量的测试发现,Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法.后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架.因此,Hog+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中.在OpenCV2.0之后的版本,都有Hog特征描述算子的API,而至于SVM,早在OpenC…

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr…

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr…

Paper Link : https://arxiv.org/pdf/1703.06283 Github: https://github.com/huangshiyu13/RPNplus 摘要: 这篇paper探索了如何用虚拟数据或者叫做人工生成的数据对行人检测进行辅助的方式.通过Unity3D产生虚拟数据,然后用RPN进行训练,再在真是数据上进行finetue,能提高检测器的鲁棒性.…

实验程序视频 下载 1 问题描述 高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决,主要原因是对高密度人群中的行人检测和跟踪是一个很难的问题,如下图所示环境,存在的困难包括: 检测方面: 由于人群整体处于运动状态,占据了背景的60%以上的面积,导致许多目标检测的方法,如基于背景差的运动目标检测.分割方法难以奏效.另外,由于人群存在大量遮挡,导致基于行人轮廓的检测方法,如HOG也难以奏效. 跟踪方面: 高密度环境中的多目标跟踪,由于存在大量的遮挡.合并.分离,实现准确的跟踪是一个富有挑战性的研究问题.…

AXI总线slave模式下接收数据---verilog代码 `timescale 1ns / 1ps ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Company: // Engineer: chensimin // // Create Date: 2020/04/17 18:45:54 // Design Name: // Module Name: axi_slave_…

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,…