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搜索资源 - pedestrian detection
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VC6.0 + QT4 + OpenCV 环境。演示视频地址http://v.youku.com/v_show/id_XMzA3MTU2Mzky.html
(低角度车流量检测器)一种基于车头特征的车辆检测，很好的应用于低角度摄像机。与地感线圈车检器相比，解决了跟车问题。与传统基于背景建模的检测方法相比，解决了道路拥堵问题并解决了传统方法受限于摄像机必须架设很高的问题。同时能有效去除自行车、摩托车、行人的干扰，准确率可达95 。 all rights reserved by birdwcp-V
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模拟路灯控制系统，分白天模式和夜晚模式，模式的切换由DS1302时钟芯片时间来判断，白天模式中通过光敏电阻检测当前光照强度，低于设定的值则灯亮，夜晚模式只有在车辆或者行人通过灯才会亮，检测行人通过是通过红外对管实现。-Street light control system simulation, the points during the day mode and night mode, the mode switch is judged by the DS1302 clock chip tim
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BPF算法（回溯粒子滤波），还包括判断粒子是否有效的子函数，以及其中用到的判断两条直线是否相交的函数（用来判断轨迹是否与墙壁相交）。-
three particle filter algorithms(SIR,ASIR and BPF) for indoor pedestrian navigation.Also include a function for particle validation detection and a function to check if two lines i
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先进驾驶辅助系统，车道检测，减少交通事故，加强行人安全-Advanced driver assistance systems, lane detection and reduce traffic accidents and enhance pedestrian safety
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视频图像的人群密度检测，多种人群密度场景下人群计数算法：
算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系
算法输入:训练样本图像1,2…K
算法输出:模型估计参数 ，参考图像
算法流程：1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1)；
2)通过算法1.2，计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化，再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现，不再描述其算法)，将图像块分成k(k<K)类，获取k(k<K)个聚类中心，即为参考图像；
3)对分块的图像进行与
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C4特征提取算法：
实现行人车辆检测，不包含正、副样本图片-C4 feature extraction algorithm: to achieve pedestrian vehicle detection, does not contain a deputy sample image
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A program using the OpenCV library which takes a video file and preforms vehicle and pedestrian motion tracking and detection outlining all the moving objects in the video.
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在opencv平台上基于hog特征的对图片上的行人检测，并标出目标区域-Based on OPENCV pedestrian hog feature in the image on the opencv detection platform, and mark the target area
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通过摄像头拍摄来监测目标区域，对目标区域的行人作实时检测-hrough the camera to monitor the target area, pedestrian for real-time detection of the target area
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利用零速检测检测零速时刻然后进行零速校正进行行人导航(Zero speed detection is used to detect the zero speed moment, and then zero velocity correction is used for pedestrian guidance)
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利用MATLAB实现了视频图像行人识别与检测，(Using MATLAB to achieve video image pedestrian recognition and detection,)
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方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主(The Histogram
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基于卡尔曼滤波算法的运动目标检测，做视频车道线检测，动态车辆识别，行人检测的朋友可以参考一下(Based on Calman filter algorithm for moving object detection, do video lane detection, dynamic vehicle recognition, pedestrian detection friend can refer to.)
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利用传统的SVM-HOG算法，进行行人检测(HOG-SVM algorithm for pedestrian detection)
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行人检测HOG+SVM进行图片中行人检测，提供训练用的pos和neg样本，效果还可以；没有SVM工具箱的，压缩包里已经提供了，安装一下即可(Pedestrian detection HOG + SVM for pedestrian detection in pictures, providing POS and neg samples for training, the effect is good; without SVM toolbox, the compression package ha
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该行人统计方法柔性较好，针对不同的应用场景参数调整较少。实时性好，在普通PC上能够实现30FPS的检测速度。统计准确率较高，当行人密度低时能达到90%以上的准确率，当行人密度高时能达到70%以上的准确率。初步达到了实际应用需求。(The pedestrian statistical method is flexible and less adjustable for different application scenarios. It has good real-time performanc
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