時至今日，汽車防碰撞系統(tǒng)和實驗性質(zhì)的無人駕駛汽車依靠的是雷達等傳感器來檢測路上的行人。
2016-02-17 09:36:32
3278 本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開發(fā)板（米爾基于全志T527開發(fā)板）的OpenCV行人檢測方案測試。摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-小火苗一、軟件環(huán)境安裝1.安裝
2025-04-10 08:03:051186 
我司提供行人檢測/人體檢測/人體抓拍海思解決方案，同時還有ARM行人檢測攝像機方案。人體檢測自動識別攝像機基于視頻圖像智能分析技術(shù)原理研制，采用公司自主研發(fā)的人體輪廓識別技術(shù)，綜合識別人體頭部、肩部
2018-06-14 11:29:46
前面人臉檢測的基礎(chǔ)上，進一步教大家如何使用createFisherFaceRecognizer在dragonbaord 410c開發(fā)板上來進行人臉識別，今天將重點介紹該方法的原理和調(diào)用方法，處理中只是
2018-09-21 10:53:31
ESP32-S3運行人臉檢測，功耗有多大？
2024-06-26 06:32:22
HyperWorks在汽車與行人腿部碰撞仿真中的應(yīng)用是什么？
2021-05-11 06:10:15
MATLAB的行人目標(biāo)檢測的方法有哪些，就是主要的方法，基于背景的，基于目標(biāo)的，還有其他的。都有哪些？
2023-08-23 16:30:20
：多路實時監(jiān)控，結(jié)合人臉識別門禁。
? 城市交通：路口多角度監(jiān)控+車輛檢測。
? 工業(yè)園區(qū)：重點區(qū)域?qū)崟r巡檢。5. 未來趨勢隨著AI算法與邊緣計算的融合，安防監(jiān)控將從單一的“記錄回放”走向“實時分析+智能響應(yīng)”。米爾RK3576憑借卓越的性能和擴展性，將在智慧安防領(lǐng)域持續(xù)發(fā)揮核心作用。
2025-08-22 17:41:20
網(wǎng)上的教程都是在人臉上加個框框，進行人臉識別，而不是進行人臉檢測。請問有誰嘗試過和face++進行交互，能夠識別攝像頭前的人是預(yù)存的人，嗯，類似于人臉開密碼箱那種的。但是又想加上一部檢測到運行拍照發(fā)郵件那個?
2020-06-10 09:28:11
申請理由：本人目前在讀研究生，有較多的精力完成產(chǎn)品試用及撰寫報告；本人擅長linux嵌入式領(lǐng)域，熟悉linux應(yīng)用開發(fā)，網(wǎng)絡(luò)編程，關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)，嵌入式技術(shù)等；目前正在研究模式識別，準備制作一個應(yīng)用于安
2015-12-18 14:34:30
是基礎(chǔ) 目前，安防系統(tǒng)中人臉識別系統(tǒng)主要是基于對監(jiān)控視頻內(nèi)的動態(tài)的人臉進行檢測、識別、報警、查詢的系統(tǒng)，一般其包含了：人臉采集服務(wù)模塊、人臉實時識別服務(wù)模塊、人臉檢索服務(wù)模塊、應(yīng)用服務(wù)模塊。能夠在實時
2018-11-07 10:38:18
主流技術(shù)。尤其值得注意的是，目前人臉識別可以對被識別者在中遠距離進行隱蔽操作，這在智能安防和平安城市領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值。安防中的人臉識別目前安防領(lǐng)域中人臉識別技術(shù)主要有兩種類型的應(yīng)用：靜態(tài)人臉比對
2019-06-28 11:42:20
使用OpenVINO?模型的 OpenCV* 進行人臉檢測。
使用 cv2.矩形 函數(shù)，能夠獲取檢測到的面部的坐標(biāo)。
檢測到多張人臉時，多個坐標(biāo)被捕獲到，伺服電機和步入器電機都發(fā)生移動。
2025-03-07 06:35:09
節(jié)點。由于要進行人體識別，攝像頭的視野范圍也很重要。要能保證在合適的追蹤距離下攝像頭能夠比較完整的看到追蹤目標(biāo)。對于小強用戶，把攝像頭固定在二層上，同時有一定的仰角就可以了。注意圖像的分辨率
2021-05-16 19:11:34
在嵌入式開發(fā)板上如何用opencv調(diào)用caffe模型進行人臉識別并截圖呢？其代碼該如何去實現(xiàn)呢？
2021-12-27 06:56:49
主要開發(fā)出兩種很有前景的室內(nèi)環(huán)境行人導(dǎo)航方法，一種在參考文獻[1]論述的基于零速率更新的INS-EKF-ZUPT (IEZ)慣導(dǎo)方法，另一種是包括步伐檢測、步長估算和航向算法的基于人類步行動力學(xué)的慣導(dǎo)
2018-11-07 16:14:34
本文將通過基于專業(yè)熱設(shè)計軟件TAITherm進行人體熱舒適性分析的案例對上述問題給出答案。
2021-01-14 06:31:11
【作者】：謝堯芳;蘇松志;李紹滋;【來源】：《廈門大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2010年02期【摘要】：行人檢測是計算機視覺領(lǐng)域中的研究熱點,其實質(zhì)是一個二分類問題.目前基于統(tǒng)計的行人檢測技術(shù)已取得了
2010-04-24 09:48:05
怎樣采用LBP特征進行人臉檢測與人臉識別呢？如何利用Haar Cascade特征檢測器來實現(xiàn)人臉檢測呢？
2022-02-28 08:20:56
如題，公司使用的開發(fā)板是imx6q-c_v1.3,內(nèi)核是linux-3.0.35,公司領(lǐng)導(dǎo)要求在板子上實現(xiàn)攝像頭在線的行人跟蹤檢測功能，我已經(jīng)移植了opencv到開發(fā)板上運行，發(fā)現(xiàn)opencv自帶
2022-01-10 07:18:03
如何對RK3399的HDMI進行人臉識別呢？如何對識別結(jié)果進行模糊化處理呢？
2022-03-07 12:48:06
本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開發(fā)板（米爾基于全志T527開發(fā)板）的OpenCV行人檢測方案測試。摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-小火苗
一、軟件環(huán)境安裝1.在全志T527開發(fā)板安裝OpenCV
2025-04-11 18:14:23
=339699&page=1#pid2608768現(xiàn)在移植到dsp上進行人檢測實驗。重新訓(xùn)練基于彩色圖像的行人檢測分類器。速度還有待優(yōu)化截圖如下：后期繼續(xù)做速度優(yōu)化。`
2014-06-27 22:44:05
兩部分。1.防登船系統(tǒng)2.駕乘人員保護系統(tǒng)1.防登船系統(tǒng)：該系統(tǒng)主要負責(zé)對行駛中船舶四周進行警戒防御，系統(tǒng)采用多重近距離雷達疊加識別技術(shù)，同時采取智能軟件分析判斷對采集信號進行處理，進而對船舶附近區(qū)域
2009-11-09 09:42:00
在檢測道路行駛過程中的車輛或行人的存在或者行為狀態(tài)所用到的感應(yīng)器件
2019-06-08 10:33:41
如題，本人dsp新人菜鳥一枚，要做雙目攝像頭進行人臉識別以及一些其他的功能，該用什么dsp芯片？？？DM642可行不？？DM6437呢？？望各位指導(dǎo)！！
2016-09-02 09:58:14
是否可以使用單個輸入圖像運行人臉檢測 MTCNN Python* 演示？
2025-03-06 08:15:13
，越來越受到國內(nèi)外研究機構(gòu)的重視。在混合交通環(huán)境下，行人檢測通過圖像處理、計算機視覺相關(guān)算法以及機器學(xué)習(xí)等技術(shù)對道路行人進行識別和追蹤，在智能汽車、自動導(dǎo)航、運動分析等領(lǐng)域行人檢測對安全輔助駕駛有著
2018-12-12 15:24:03
運行人臉識別演示時，無法縮小輸入視頻流的幀大小。
2025-03-07 06:24:36
EVP-6100演示視頻 行人檢測系統(tǒng)
視頻教程
2010-11-18 16:21:48
43 為提高城市交通環(huán)境下車輛主動安全性，保障行人安全，提出了基于車載視覺傳感器的行人保護方法。利用Adaboost 算法實現(xiàn)行人的快速檢測，結(jié)合Kalman 濾波原理跟蹤行人，以獲取其運行
2012-03-29 17:46:295251 
基于行人下肢防護的前保險杠改進分析_王丙雨
2017-03-16 15:02:170 基于Codebook背景建模的視頻行人檢測_黃成都
2017-03-19 11:41:390 行人慣性導(dǎo)航零速檢測算法_費程羽
2017-03-19 19:07:044 進行普適性的講解。 1 背景與場景 人臉檢測（Face Detection）算是老生常談的課題了，在諸多行業(yè)應(yīng)用廣泛，例如金融、安防、電子商務(wù)、智能手機、娛樂圖片等行業(yè)。其中涉及的技術(shù)也在不斷的演變，下面簡要介紹幾種思路： a. 基于特征的人臉檢測 例如opencv中內(nèi)
2017-09-22 17:38:500 行人檢測如今已經(jīng)應(yīng)用到生活的多個領(lǐng)域，如智能監(jiān)控、無人駕駛和智能相機等。自hog提出行人檢測這一思想，到如今已經(jīng)有約有數(shù)千種方法。現(xiàn)有的行人檢測方法大致可以分成三大類：DPM變體、深度網(wǎng)絡(luò)和決策森林
2017-11-05 10:43:385 基于提高紅外圖像行人檢測準確率的目的，提出了一種基于多特征的紅外行人檢測算法。首先提取訓(xùn)練樣本的梯度方向直方圖特征和強度自相似性特征，利用二者相結(jié)合得到聯(lián)合特征訓(xùn)練支持向量機（SVM），之后利用滑動
2017-11-08 15:05:3614 在行人檢測中，由于外界環(huán)境復(fù)雜變化和行人自身的不同特點，往往會造成錯誤檢測以及遺漏檢測。針對以上問題，文中提出一種基于圖塊和二階統(tǒng)計特征的方法，提高檢測的準確率。首先利用基于圖塊的幀差法進行前景檢測
2017-11-14 10:44:5513 對圖像和視頻中的不同類別的對象的檢測是計算機視覺研究的基本任務(wù)。行人檢測是一個熱門的研究課題。行人是交通系統(tǒng)中的主要參與者，所以對視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的行人檢測對智能交通系統(tǒng)的研究和應(yīng)用有著重要的意義
2017-11-15 10:51:5611 檢測算法相融合，提高行人外觀特征提取的準確性；然后，提出自適應(yīng)顯著特征選擇方法，有效地提取行人特征描述；最后，通過動態(tài)加權(quán)平均排名模型將多特征融合。實驗表明，所提出的方法提高了行人識別的準確性，同時對姿態(tài)的變化具有較
2017-11-21 16:18:082 針對復(fù)雜環(huán)境中的行人檢測問題，提出了一種有效的基于分層稀疏編碼的圖像表示方法。首先通過兩層稀疏編碼模型結(jié)合基于KSVD的深度學(xué)習(xí)算法來獲得圖像的稀疏表示，對圖像塊及同一區(qū)域的高階依賴關(guān)系進行了建模
2017-11-24 10:24:060 針對在復(fù)雜場景下，聚合通道特征（ACF）的行人檢測算法存在檢測精度較低、誤檢率較高的問題，提出一種結(jié)合紋理和輪廓特征的多通道行人檢測算法。算法由訓(xùn)練分類器和檢測兩部分組成。在訓(xùn)練階段，首先提取ACF
2017-11-27 10:25:160 針對可變形部件模型（DPM）算法在行人檢測領(lǐng)域中的檢測精度高，但由于在特征提取和行人定位兩步中的計算量過大，導(dǎo)致檢測速度過慢而不能應(yīng)用于實時行人檢測的問題，提出了一種融合分支定界算法和級聯(lián)檢測
2017-11-30 15:52:080 行人重識別精度主要取決于特征描述和度量學(xué)習(xí)兩個方面。在特征描述方面，現(xiàn)有特征難以解決行人圖像視角變化的問題，因此考慮將顏色標(biāo)簽特征與顏色和紋理特征融合，并通過區(qū)域和塊劃分的方式提取直方圖獲得圖像特征
2017-12-13 17:25:430 路徑選擇是人們?nèi)粘Ｉ钪蓄l繁遭遇的現(xiàn)實問題。針對在行人導(dǎo)航系統(tǒng)的輔助下，行人仍然需要通過主觀判斷識別路徑指示信息中的地標(biāo)和真實地標(biāo)是否匹配的問題，建立了顧及主觀判斷延誤的行人道路網(wǎng)絡(luò)模型。通過將主觀
2017-12-21 17:02:540 激光數(shù)據(jù)的快速聚類，完成環(huán)境分割，給出基于類簇到激光雷達的距離及行人身體寬度的行人識別方法，并將行人簇的位置作為初始跟蹤位置，將激光數(shù)據(jù)圖形化顯示，激光數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成視頻數(shù)據(jù)，利用粒子濾波算法實現(xiàn)行人跟蹤并實時繪制軌跡
2018-02-05 15:33:330 在方向梯度直方圖（ HOG）聯(lián)合支持向量機（SVM）算法（HOG-SVM）和LeNet網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上，提出了HOG與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）融合的行人檢測算法（SVM-LeNet）。采用多尺度滑動窗口
2018-02-07 11:12:060 為解決非重疊視域監(jiān)控系統(tǒng)中的目標(biāo)匹配問題，提出一種基于行人主顏色統(tǒng)計信息和空間分布信息的特征提取模型。使用最近鄰聚類法對HSV顏色空間的目標(biāo)進行聚類，得到行人主顏色分布特征，在此基礎(chǔ)上，對行人各個
2018-03-20 10:00:531 針對非重疊視角下的行人重識別和高維特征提取等問題，提出基于塊稀疏表示的行人重識別方法。采取典型相關(guān)分析（ CCA）方法進行特征投影變換，通過提高特征匹配能力來避免高維特征運算引起的維數(shù)災(zāi)難問題，并在
2018-03-29 14:57:480 早期的算法使用了圖像處理，模式識別中的一些簡單方法，準確率低。隨著訓(xùn)練樣本規(guī)模的增大，如INRIA數(shù)據(jù)庫、Caltech數(shù)據(jù)庫和TUD行人數(shù)據(jù)庫等的出現(xiàn)，出現(xiàn)了精度越來越高的算法，另一方面，算法
2018-06-04 11:28:3210261 目前OpenCV中的行人檢測算法支持HOG+SVM以及HOG+Cascade兩種，二者都采用了滑動窗口技術(shù)，用固定大小的窗口掃描整個圖像，然后對每一個窗口進行前景和背景的二分類。為了檢測不同大小的行人，還需要對圖像進行縮放。
2018-08-03 11:27:425616 現(xiàn)在，美國專利商標(biāo)局再次給出了新的證據(jù)，那就是蘋果也要在Mac電腦上推行人臉識別系統(tǒng)了，而這個功能可能會被整合到Power Nap功能中。
2018-08-13 17:32:504777 行人是城市交通系統(tǒng)的主要參與者，保障行人安全和減少其對機動車的干擾是城市交通系統(tǒng)建設(shè)的重要目標(biāo)，因此對行人交通的研究也越來越受到重視。行人交通研究的主要問題包括行人檢測、目標(biāo)跟蹤和行為分析。基于視頻
2019-07-29 08:06:002993 
針對非重疊 多攝像頭下的行人重識別（ Re-ID）易受到光照、姿勢及遮擋等影響和實驗過程中存在圖像錯誤匹配的情況，提出一種基于孿生網(wǎng)絡(luò)和重排序的行人重識別方法。首先，給定一對行人訓(xùn)練圖像，李生網(wǎng)絡(luò)
2018-11-22 17:06:003 行人檢測是當(dāng)前機器視覺領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性課題之一。為了提高行人檢測效率，提出一種基于優(yōu)化圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的行人檢測算法。首先，提取每幅圖像的形狀上下文特征，并采用選擇性搜索提取出行人候選區(qū)域建議框；然后
2018-12-21 17:23:065 隨著機動車禮讓行人規(guī)定的貫徹實施，提高了行人過街的安全性，但同時也在一定程度上增加了路段追尾事故發(fā)生率，并降低了城市路段的通行效率。針對以上問題，本文設(shè)計了城市路段行人過街輔助系統(tǒng)。利用紅外檢測裝置
2019-03-01 09:17:398 目前，人臉識別主要分為兩種，一是人臉識別，二是行人再識別，前者在技術(shù)上可以簡單理解為將兩張圖片放在一起，區(qū)分是否兩個人，而后者指的是是利用計算機視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)。
2019-03-13 11:00:331722 目前，人臉識別主要分為兩種，一是人臉識別，二是行人再識別，前者在技術(shù)上可以簡單理解為將兩張圖片放在一起，區(qū)分是否兩個人，而后者指的是是利用計算機視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)。
2019-03-22 09:52:103735 針對復(fù)雜環(huán)境下行人檢測不能同時滿足高召回率與高效率檢測的問題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的行人檢測方法。首先，采用CNN中的單步檢測升級版網(wǎng)絡(luò)YOL0v2 初步檢測行人;然后，設(shè)計一個網(wǎng)絡(luò)
2019-04-12 17:30:566 行人再識別起源于多攝像頭跟蹤，指在非重疊視角域多攝像頭網(wǎng)絡(luò)下進行的行人匹配，即確認不同位置的攝像頭在不同的時刻拍攝到的行人目標(biāo)是否為同一人。
2019-07-09 11:00:504812 大華股份AI行人重識別技術(shù)，繼2018年取得公開數(shù)據(jù)集排名和PRCV2018大規(guī)模行人檢索競賽第一之后，近日再次取得新突破：在三大國際權(quán)威公開數(shù)據(jù)集Market1501、DukeMTMC-reid
2019-07-13 10:23:364595 
模塊系統(tǒng)，自動遮擋住大燈組內(nèi)相應(yīng)區(qū)域的燈光，還能隨著車輛的移動，及時掃描本車與前車距離，直到會車或超車結(jié)束為止。沃爾沃同時考慮到路上的行人也會遭遇遠光燈的“騷擾”，。FAHB全智能主動式遠光燈能夠偵測到行人，并自動調(diào)整燈光的高度，讓燈光始終低于行人頭部，避免燈光直射行人眼部，從而保障行人安全。
2019-07-29 15:51:152646 在行人檢測技術(shù)方面，他們提出了基于目標(biāo)尺寸分級的級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并充分發(fā)揮感興趣區(qū)域的上下文信息，提升網(wǎng)絡(luò)特征提取的能力，以解決行人檢測問題中存在的目標(biāo)尺寸浮動大、遮擋、形變且定位不準等問題；與此同時在目標(biāo)定位方面采用交叉熵正則約束來優(yōu)化邊框定位準確度。
2019-08-08 11:55:053047 針對復(fù)雜環(huán)境下行人檢測不能同時滿足高召回率與高效率檢測的問題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的行人檢測方法。首先，采用CNN中的單步檢測升級版網(wǎng)絡(luò)YOLOv2初步檢測行人；然后，設(shè)計一個網(wǎng)絡(luò)
2019-11-05 16:15:157 近日，海格星航在AI人工智能領(lǐng)域中的ReID行人重識別算法取得重大技術(shù)突破，在人體特征提取方面取得“星”成就。通過采用殘差網(wǎng)絡(luò)和引入注意力機制，提升了對人體整體特征的識別度，增強了對人體細節(jié)特征的辨別能力；
2019-11-22 11:10:586065 行人車輛檢測在自動駕駛、增強現(xiàn)實、智慧安防、智能交通等諸多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，近年來受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界越來越多的關(guān)注。針對這一問題研究者們提出了很多有效的方法，但由于實際場景中經(jīng)常出現(xiàn)光照變化
2019-11-22 17:17:3010 主要應(yīng)用領(lǐng)域的區(qū)別：“行人重識別”主要應(yīng)用于刑偵工作、圖像檢索等方面。“行人檢測”主要用于智能駕駛、輔助駕駛和智能監(jiān)控等相關(guān)領(lǐng)域。
2020-03-20 16:08:05800 本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是使用Python和OpenCV實現(xiàn)行人檢測的資料合集免費下載。
2020-06-01 17:42:4623 行人重識別，又稱行人再識別，是利用 CV 技術(shù)判斷圖像或視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)。常規(guī)的行人重識別方法往往需要高昂的人工標(biāo)注成本，計算復(fù)雜度也很大。在本文中，中山大學(xué)研究者提出的弱監(jiān)督行人重
2021-01-05 14:29:143052 
目標(biāo)檢測支持許多視覺任務(wù)，如實例分割、姿態(tài)估計、跟蹤和動作識別，這些計算機視覺任務(wù)在監(jiān)控、自動駕駛和視覺答疑等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。隨著這種廣泛的實際應(yīng)用，目標(biāo)檢測自然成為一個活躍的研究領(lǐng)域。 我們在
2021-01-07 14:04:534145 針對基于局部特征的行人重識別方法在行人錯位和姿態(tài)變化時識別精度較低的問題，提出一種采用多任務(wù)金宇塔重疊匹配特征的重識別方法。在訓(xùn)練階段，使用改進的 Rennes50作為主干網(wǎng)絡(luò)提取特征圖，將其切分
2021-03-11 16:05:5910 行人重識別是指利用計算機視覺技術(shù)識別不同監(jiān)控設(shè)備下的目標(biāo)行人，該技術(shù)在公共安全與相冊管理等方面應(yīng)用較廣。然而現(xiàn)有行人重識別算法在局部特征區(qū)域劃分后出現(xiàn)離異值使該區(qū)域內(nèi)容不一致，導(dǎo)致局部特征區(qū)分性降低
2021-03-21 10:49:055 行人是城市交通系統(tǒng)的主要參與者，保障行人安全和減少其對機動車的干擾是城市交通系統(tǒng)建設(shè)的重要目標(biāo)，因此對行人交通的研究也越來越受到重視。行人交通研究的主要問題包括行人檢測、目標(biāo)跟蹤和行為分析。基于視頻
2021-03-29 11:47:123719 
行人檢測是目標(biāo)檢測領(lǐng)域中重要的研究課題，其在智能駕駛系統(tǒng)、視頻監(jiān)控、人流量密度監(jiān)測等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。但由于行人背景的復(fù)雜以及個體本身的差異，行人檢測成為目標(biāo)檢測領(lǐng)域的研究難點之一。
2021-05-02 09:55:004646 
針對行人再識別過程中相同身份行人圖像顏色不一致，以及不同身份行人圖像顏色相近問題，提出一種基于雙分支殘差網(wǎng)絡(luò)的行人再識別方法。將RGB圖像和灰度圖像分別輸入預(yù)訓(xùn)練的 Resnet-50網(wǎng)絡(luò)，獲得
2021-04-29 11:09:546 為了提升跨模態(tài)行人重識別算法的識別精度，提出了一種基于改進困難三元組損失的特征學(xué)習(xí)框架。首先，改進了傳統(tǒng)困難三元組損失，使其轉(zhuǎn)換為全局三元組損失。其次，基于跨模態(tài)行亼重識別中存在模態(tài)間變化及模態(tài)內(nèi)變
2021-05-10 11:06:149 行人再識別是當(dāng)前圖像識別領(lǐng)域的一個重要硏究分支，在取得眾多研究成果的同時，在實際場景中的應(yīng)用也存在諸多挑戰(zhàn)。攝像設(shè)備和拍攝場景的差異，以及穿著、尺度、部分遮擋、姿態(tài)等對行人外觀的影響，給行人再識別
2021-05-12 16:22:334 行人是交通系統(tǒng)中的主要參與者，也是交通事故中的主要受害者，如何利用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)來保護行人的生命安全變得越來越迫切。行人檢測作為智能交通控制系統(tǒng)、高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）、姿態(tài)估計等相關(guān)
2021-05-19 13:51:534175 
由于可見光圖像和紅外圖像的成像原理不同，可見光圖像的行人檢測算法難以直接應(yīng)用于紅外圖像中為此，提出一種基于多級梯度特征的紅外圖像行人檢測算法。使用改進的圖像顯著性檢測算法提取紅外圖像的關(guān)鍵區(qū)域
2021-05-27 16:27:036 行人再識別是視頻監(jiān)控中一項極具挑戰(zhàn)性的仼務(wù)。圖像中的遮擋、光照、姿態(tài)、視角等因素，會對行人再識別的準確率造成極大影響。為了提高行人再識別的準確率，提出一種融合視點機制與姿態(tài)估計的行人再識別方法。首先
2021-05-28 16:41:155 針對傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在行人檢測中卷積速度慢、抗噪弱、冗余大的問題，提岀了一種基于深度稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)的方法。首先在輸入層后添加一層感興趣層，在非相鄰和相鄰特征（nor- neighboring
2021-06-11 14:53:3512 今天給大家介紹的，就是這樣一套不僅擁有上述能力，還直接提供目標(biāo)檢測、屬性分析、關(guān)鍵點檢測、行為識別、ReID等產(chǎn)業(yè)級預(yù)訓(xùn)練模型的實時行人分析工具PP-Human，方便開發(fā)者靈活取用及更改！
2022-04-20 10:16:482648 主要內(nèi)容：利用聚類分析對采集的上海道路54例典型行人危險工況進行分析，得到了5類具有典型特征的危險場景，并將前四類用于AEB行人測試場景的設(shè)計。
2022-10-31 15:13:341536 在先進駕駛輔助系統(tǒng)中， 基于視覺的行人檢測只能對攝像頭視野范圍內(nèi)的無遮擋行人進行檢測， 并且易受天氣的影響， 在極端天氣下無法工作。
2023-02-22 10:17:463986 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用MTCNN和用于ESP32-S3的TensorFlow Lite進行人臉檢測.zip》資料免費下載
2023-06-13 15:28:350 行人過街智能預(yù)警系統(tǒng)是一種設(shè)置在無交通信號燈控制的人行橫道線處，通過采集過街行人和車輛數(shù)據(jù)，向行人或車輛預(yù)警的系統(tǒng)，包括單向預(yù)警與雙向預(yù)警兩種。
2021-09-17 17:08:393513 
微波雷達人車區(qū)分的原理是通過發(fā)射雷達信號，獲取雷達信號的回波信號，從而精準且快速地識別并區(qū)分車輛和行人。
2021-11-05 09:56:552621 
數(shù)據(jù)的獲取尤為重要，是 科學(xué)的行人服務(wù)設(shè)施規(guī)劃設(shè)計和優(yōu)化配置的基礎(chǔ)。文章采用基于SSD模型行人檢測與現(xiàn)常用的基于HOG與SVM特征識別 算法比較對行人檢測，并利用Kalman濾波算法對行人跟蹤，使用OpenCV3.4.7計算機視覺庫和MFC對行人監(jiān)
2023-07-20 14:45:010 基于激光雷達（LiDAR）的行人重識別。我們利用低成本的LiDAR設(shè)備解決了人員再識別中的挑戰(zhàn)，構(gòu)建了名為LReID的LiDAR數(shù)據(jù)集，并提出了一種名為ReID3D的LiDAR-based ReID框架。
2023-12-11 10:41:531474 
行車不行人檢測AI分析算法通過利用人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對井下行人和車輛的行駛情況進行實時檢測和識別，應(yīng)用于礦山等高風(fēng)險作業(yè)環(huán)境中。該算法具有高準確性、實時性、魯棒性和可擴展性等特點，能夠提升礦山安全管理效率，預(yù)防行車不行人事故的發(fā)生。
2024-07-16 19:37:501621 
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