大致思路是: 該算法在行人檢測算法的基礎上,識別檢測出來的行人的頭部,並根據頭部的顏色值,得到該行人所佩戴安全帽的顏色,然后根據生產規范中得到對應人的身份。 gabor ,sobel,meanshift http://www.doc88.com/p-8088708062985.html ...
實驗程序視頻 下載 問題描述 高密度環境下的行人統計一直沒有得到很好的解決,主要原因是對高密度人群中的行人檢測和跟蹤是一個很難的問題,如下圖所示環境,存在的困難包括: 檢測方面: 由於人群整體處於運動狀態,占據了背景的 以上的面積,導致許多目標檢測的方法,如基於背景差的運動目標檢測 分割方法難以奏效。另外,由於人群存在大量遮擋,導致基於行人輪廓的檢測方法,如HOG也難以奏效。 跟蹤方面: 高密度環 ...
2014-12-03 15:15 2 4088 推薦指數:
大致思路是: 該算法在行人檢測算法的基礎上,識別檢測出來的行人的頭部,並根據頭部的顏色值,得到該行人所佩戴安全帽的顏色,然后根據生產規范中得到對應人的身份。 gabor ,sobel,meanshift http://www.doc88.com/p-8088708062985.html ...
Adaboost原理及目標檢測中的應用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一種迭代算法,通過對訓練集不斷訓練弱分類器,然后把這些弱分類器集合起來,構成強分類器。adaboost算法訓練 ...
之(6):hog源碼分析 開發環境:opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.0 ...
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行人檢測在計算機視覺領域的許多應用中起着至關重要的作用,例如視頻監控、汽車駕駛員輔助系統、人體的運動捕捉系統等.圖像的行人檢測方法可以分成兩大類:輪廓匹配和表觀特征.表觀特征又被定義成圖像特征空間(也叫做描述算子),它可以分為整體法、局部法、特征點對法. 在整體法中 ...
人臉檢測和人臉識別都是屬於典型的機器學習的方法,但是他們使用的方法卻相差很大。 對於人臉檢測而言,目前最有效的方法仍然是基於Adaboost的方法。在網上可以找到很多關於Adaboost方法的資料,但基本上是千篇一律,沒有任何新意。給初學者帶了很多不便。建議初學者只需要認真閱讀:北京大學 趙楠 ...
圖像分類、目標檢測、分割是計算機視覺領域的三大任務。 目標檢測的基本思路:同時解決定位(localization) + 識別(Recognition)。 多任務學習,帶有兩個輸出分支。一個分支用於做圖像分類,即全連接+softmax判斷目標類別,和單純圖像分類區別 ...
這學期選了《計算智能》,要做一個有霧環境下的目標檢測的作業。百度了一下沒什么相關的博客,把自己做作業的過程記錄一下。 由於自己沒有可以用的GPU設備,而且Google colab上已經配置好了很多深度學習需要的框架如pytorch、tensorflow等,因此直接在colab上跑模型 ...