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行人检测

from openvino.inference_engine import IECore import time import cv2 as cv def ssd_video_demo(): ie = IECore() for device in ie.available_devices: print(device) model_xml = "/home/bhc/BHC/model/intel/pedestrian-and-vehicle-detec

论文阅读 之 Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search

论文链接:CVPR_2017 论文 代码链接:Github链接 提出的数据集:CUHK-SYSY 原始论文题目:End-to-End Deep Learning for Person Search 1. 研究的主要问题 行人检索问题:在真实场景中,从整个场景图片中搜索特定的没有行人检测边界框的人。在一个卷积神经网络中实现同时处理行人检测和

Generalized Mean Pooling

  作者:朝言 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/368633180 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。   在行人重识别领域,如何获取海量标注数据,提高实际场景的重识别能力是工业界非常关注的一个问题。通常在学术界上公开数据集如Maket150

Repulsion loss:专注于遮挡情况下的行人检测

Repulsion loss 一、背景介绍二、主要内容1.遮挡分析2.Repulsion loss3.实验分析 总结 一、背景介绍 与通用目标检测相比,遮挡情况在行人检测中更为普遍,为此也是行人检测领域最广为关注的问题之一。现实场景中行人的遮挡情况主要分为两种情况: 一种是其他物体对行人的遮挡

如何利用Simulink来设计一个AEB的算法,并通过SCANeR仿真来测试?

工作太忙,这篇文章断断续续花了2个月才写出来。 累。 所以看名字就知道我是怎么干的:这是SCANeR和Simulink联合仿真的一个例子。 所以你要想看懂这篇这篇文章,我是默认你会Matlab/simulink和SCANeR(ANSYS版本)这两个软件的。 另外,本案例也想借助AEB功能的实现来演示搭建一个模型在

TSINGSEE青犀视频开发景区AI行人识别调用动态行人识别失败问题排查及解决

前段时间我们的景区行人检测功能一直在项目中进行测试,但是检测的AI算法没有达到我们的理想效果,因此我们考虑使用百度AI算法(动态行人识别)来进行调整。在使用GO调用百度AI接口的过程中出现调用失败的情况: 错误信息如下: 此错误的信息表示:传入的图片格式错误。 文档中image传入的

基于paddlex、yolov3的行人距离检测学习项目

项目效果  配置项目运行环境 !pip install paddlepaddle-gpu==1.8.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple #环境使用 paddlepaddle-gpu 1.8.0版本 !pip install paddlex==1.3.7 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple #下载paddlex1.3.7版本模型包 解压数据集 !unzip /

论文笔记004:[IJCAI2020]When Pedestrian Detection Meets Nighttime Surveillance: A New Benchmark

摘要 夜间行人检测是监视中的一个关键和前沿问题,但计算机视觉和人工智能领域还没有很好地探索。现有的大多数方法都是在良好的光照条件下(如白天)检测行人,并取得了很好的效果。相反,它们往往在不稳定的照明条件下(如夜间)失效。夜间是犯罪嫌疑人在安全领域采取行动的关键时

【行人惯性导航】关于行人导航中IMU位姿推导的知识点及相关代码

IMU姿态惯性推导 最近从事行人惯性导航的研究,本人也是一个小白,其中看了很多文献,有很多个人思考很费时间的地方,撰写此随笔的目的不仅是给自己做一个笔记,也是给各位有需要的仁兄一点个人理解。 本文只关于使用IMU传感器为主的行人导航算法。 本文为一篇行人惯性导航的入门,主要针对

4篇cvpr2021 轨迹预测论文

4篇cvpr2021 轨迹预测论文 1. Introvert: Human Trajectory Prediction via Conditional 3D Attention2. SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction3. Interpretable Social Anchors for Human Trajectory Forecasting in Crowds4. Ped

《基于SIRS模型的行人过街违章传播研究》

My Focus: 行人违章过街 这一行为的传播与控制 Behavior definition in this paper: 人在生活中表现出来的生活态度及具体的生活方式 Title: Research on pedestrian crossing street violation communication based on SIRS model Author: 耿庆武 Contents: ​ 第一章,简述论文的

reid笔记 yolov5 deepsort

方案1: YoloV5 + deepsort + Fast-ReID 完整行人重识别系统(三)_zengwb的博客-CSDN博客 改进点:将deepsor的表征提取模型替换成了fastreid训练的reid模型。能够提升跟踪性能。 yolov5 + deepsort顺带实现了行人计数功能, 统计摄像头内出现过的总人数,以及对穿越自定义黄线行人计数

Task-conditioned Domain Adaptation for Pedestrian Detection in Thermal Imagery(多光谱行人检测)

Task-conditioned Domain Adaptation for Pedestrian Detection in Thermal Imagery    ECCV 2020 引用量:41      机构: code:https://github.com/mrkieumy/task-conditioned youtube:ECCV paper, Task-conditioned Domain Adaptation for Pedestrian Detection in Thermal

行人重识别初学(一)

主要是看b站一个链接上的视频,然后做了一些笔记,尝试对REID有一些理解 行人重识别系统 如下图所示 一般是由行人检测和行人重识别两个问题组成,这两个问题是学术界里面两个不同的研究方向, 比如行人检测可以用faster rcnn或者其他之类的检测框架 但是对于reid则是使用检测出来的行人

TSINGSEE青犀视频编译行人识别系统写入sql(python)语句实现流程

近期我们接了一个关于视频分析行人识别的项目,这段时间也一直在对该项目做测试。该项目中,我们使用python进行行人识别,我们打算采用的识别流程是在行人识别的过程中,会有一个行人ID,相同的人也会标记为同一个ID名,需要保存行人的ID名到数据库,再使用go程序把数据库里面的行人ID给取出来,

EasyCVR通过python进行AI识别测试如何实现使用RTSP流进行行人识别?

为了迎合和满足现代化的市场需求,我们开发了支持提供多种协议设备接入的视频平台EasyCVR,前期我们做好了EasyCVR在视频能力上的各项铺垫,包括摄像头的云台控制、语音对讲、告警上报等功能,现在我们踏入了人脸识别的领域,目前也正在测试视频平台的人脸识别功能,如果大家感兴趣可以翻阅我

Anchor Boxes

Anchor Boxes 如果我们想让一个格子检测出多个对象,我们怎么做呢?   假设你有这样一张图片,对于这个例子,我们继续使用 3×3 网格,注意行人的中点和汽车的中点几乎在同一个地方,两者都落入到同一个格子中。所以对于那个格子,如果 y 输出这个向量,对于检测这三个类别,行人、汽车和摩托车,它

2020年 行人重识别的挑战 与 最新进展

首发于悉尼科技大学ReLER实验室 2020年 行人重识别的挑战 与 最新进展 (35页PPT整理) 郑哲东 ​ 计算机科学博士在读 行人重识别近几年获得了在测试结果上的大幅提升,甚至超过了人的分辨能力,但是我们在实际应用上仍有很多待解决的问题。在本文中,我们take a step back, 提出了一些

在Python上使用OpenCV检测和跟踪行人

这是一个跟踪行人的演示程序,由于他们的动作更容易预测,因此行人检测跟踪问题会更容易一些。 该项目使用OpenCV 3.1.0和Python。效果视频网址:https://www.youtube.com/watch?v=ZYgb9e5i_JM 实现Demo如下: # ==================================================== # ================

论文阅读9 | COCAS:一个大规模换装的行人重识别数据集

论文:COCAS: A Large-Scale Clothes Changing Person Dataset for Re-identification 出处:CVPR 2020 文章目录 1. 创新点2. 摘要3. 引言4. COCAS数据集5. 研究方法5.1 网络结构5.2 损失函数5.3 模型训练 1. 创新点 (1)定义了一种换衣服的问题,其中query由人物图像和服装模板

深度学习-行人重识别实战(2020)

点击下载——深度学习-行人重识别实战(2020)提取码: zn84深度学习-行人重识别实战视频课程,2020年最新,课程主要包括三大核心模块:1、2020经典算法(论文)详细解读;2、项目源码分析;3、实战应用;通俗讲解CVPR等会议最新行人重识别方向算法及其实现,基于PyTorch框架展开实战,逐行讲解全部项目

行人监控报警系统

1.监控主界面 2.标注危险区域界面 3.系统设置界面

最新最全论文合集——深度学习在智能机器人中的应用

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行为分析(商用级别)01 - 所有资源链接分享:论文,源码,数据集,预训练模型等

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Social GAN

《Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks》 论文研读 目录摘要一. Motivation二. Contributions二. Proposed Method2.1 问题定义2.2 GAN2.3 Socially-Aware GAN2.3.1 Generator-Encoder2.3.2 Pooling Module2.3.3 Generator-Decode