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行人檢測(cè)
行人檢測(cè) 文章 進(jìn)入行人檢測(cè)技術(shù)社區(qū)
OpenCV行人檢測(cè)--基于米爾全志T527開(kāi)發(fā)板
- 本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開(kāi)發(fā)板(米爾基于全志?T527開(kāi)發(fā)板)的OpenCV行人檢測(cè)方案測(cè)試。摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-小火苗米爾基于全志T527開(kāi)發(fā)板一、軟件環(huán)境安裝1.安裝OpenCVsudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv2.安裝pipsudo apt-get install python3-pip二、行人檢測(cè)概論使用HOG和SVM構(gòu)建行人檢測(cè)器的關(guān)鍵步驟包括:準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集:訓(xùn)練數(shù)據(jù)集應(yīng)包含大量正樣本(行人圖像)和負(fù)樣本(非
- 關(guān)鍵字: OpenCV 行人檢測(cè) 全志T527 T527開(kāi)發(fā)板
基于深度學(xué)習(xí)的交通場(chǎng)景中行人檢測(cè)方法*
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- 針對(duì)交通圖像中行人分布的特點(diǎn),提出一種交通場(chǎng)景下的行人檢測(cè)方法。使用Faster R-CNN目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),首先在檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的卷積層前加入預(yù)處理,突出行人特征,減少訓(xùn)練耗時(shí)與系統(tǒng)開(kāi)銷。其次,由于交通場(chǎng)景圖像中行人只占圖像極小的部分,所以使用K-means聚類分析方法對(duì)行人的寬高比進(jìn)行聚類分析,得到合適的寬高比。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)后的方法在檢測(cè)精度上有所提升,說(shuō)明了該方法的有效性。
- 關(guān)鍵字: 行人檢測(cè) 交通場(chǎng)景 底層特征提取 K-means聚類 202103
基于FPGA的行人檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)智能視頻監(jiān)控
- 電子產(chǎn)品世界,為電子工程師提供全面的電子產(chǎn)品信息和行業(yè)解決方案,是電子工程師的技術(shù)中心和交流中心,是電子產(chǎn)品的市場(chǎng)中心,EEPW 20年的品牌歷史,是電子工程師的網(wǎng)絡(luò)家園
- 關(guān)鍵字: FPGA 行人檢測(cè) 背景建模 多尺度檢測(cè) Adaboost算法
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行人檢測(cè)介紹
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歡迎您創(chuàng)建該詞條,闡述對(duì)行人檢測(cè)的理解,并與今后在此搜索行人檢測(cè)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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