目标检测之人头---人头检测，安全帽检测，头盔检测，人流检测
大致思路是： 该算法在行人检测算法的基础上，识别检测出来的行人的头部，并根据头部的颜色值，得到该行人所佩戴安全帽的颜色，然后根据生产规范中得到对应人的身份。 gabor ，sobel，meanshift http://www.doc88.com/p-8088708062985.html ...
原文：目标检测之人头检测（HaarLike Adaboost）---高密度环境下行人检测和统计
实验程序视频 下载 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 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 ...
2014-12-03 15:15 2 4088 推荐指数：
相关推荐
Adaboost原理及目标检测中的应用
Adaboost原理及目标检测中的应用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法，通过对训练集不断训练弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成强分类器。adaboost算法训练 ...
目标检测学习_1(用opencv自带hog实现行人检测)
之(6)：hog源码分析 开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.0 ...
Opencv人头跟踪检测
...
行人检测2（行人检测的发展历史）
行人检测在计算机视觉领域的许多应用中起着至关重要的作用,例如视频监控、汽车驾驶员辅助系统、人体的运动捕捉系统等.图像的行人检测方法可以分成两大类:轮廓匹配和表观特征.表观特征又被定义成图像特征空间(也叫做描述算子),它可以分为整体法、局部法、特征点对法. 在整体法中 ...
基于AdaBoost的人脸检测
人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。 对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 ...
什么是目标检测？
图像分类、目标检测、分割是计算机视觉领域的三大任务。 目标检测的基本思路：同时解决定位（localization） + 识别（Recognition）。 多任务学习，带有两个输出分支。一个分支用于做图像分类，即全连接+softmax判断目标类别，和单纯图像分类区别 ...
有雾环境下的目标检测
这学期选了《计算智能》，要做一个有雾环境下的目标检测的作业。百度了一下没什么相关的博客，把自己做作业的过程记录一下。 由于自己没有可以用的GPU设备，而且Google colab上已经配置好了很多深度学习需要的框架如pytorch、tensorflow等，因此直接在colab上跑模型 ...