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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*

  • 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  
共3條 1/1 1

行人檢測(cè)介紹

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