本次我们将使用SVM+HOG来进行行人识别。行人检测，就是将一张图片中的行人检测出来，并输出bounding box级别的结果。而如果将各个行人之间的轨迹关联起来，就变成了行人跟踪。而行人检索则是把一段视频中的某个感兴趣的人检索出来。在2005年CVPR上，来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。
目的是理解AVA数据库的做成过程。翻译了谷歌AVA数据库的1705.08421论文。翻译初版，部分还需要斟酌，之后在改善。内容参见如下。概要本论文提出了一个视频数据集，（时空局部化）原子视觉动作（Atomic Visual Actions (AVA)）。这个AVA数据集密集的标注了80种原子视觉动作，在57.6k的基于带有空间和时间的动作的视频片段上，作为结果，有210k动作标签，包括对每个人多次
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2023-08-30 09:27:42
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01-存储背景数据存储是信息时代的一项基础技术，是各种互联网应用背后的重要基石。例如我们每天用到的各种APP，看头条，刷抖音，以及个人的各种电子数据的保存等等，都离不开存储技术。在开发者的角度，数据存储大多是使用数据库，而大家广泛使用的又是比较成熟的关系型数据库，例如mysql、oracle、db2、sqlserver等。一直以来，关系型数据库得到大家的青睐。但随着互联网和信息技术的发展，以及各种
因为一个项目的需求接触到OpenCV里的SVM和HOG特征算法，根据网上的教程一个博客，给自己准备了一个关于行人检测demo，里面也有一些代码也是参考网上的demo，这里大致记录下demo的代码和自己的遇到的一些小问题。 参考博客/文章：HOG+SVM行人检测目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征python+opencv3.4.0 实现HOG+SVM行人检测 软件环境： Python：3.6.
，是关于为什么图像的HOG特征向量debug后是15876的问题。答案是因为原作者的窗口是64*64的，所以维数为9*4*7*7=1764（图像的大小也是64*64，所以图像的特征维数与一个窗口的维数是相同的，compute()里的窗口步进（8,8）也是无效的）。而我的图像时64*128大小的，我把窗口也换成64*128，所以维数就是3780了，与setSVMDetector默认的getDefau
本文为印度Rourkela国立技术研究院（作者：Rajkamal kishor Gupta）的硕士论文，共46页。近年来，由于采用成本较低且技术优越的摄像设备，其图像质量得到了迅速的提高，因此拍摄高质量、大尺寸的图像变得非常容易。视频是具有固定时间间隔的连续图像的集合。因此，当场景随时间变化时，视频可以提供有关对象的更多信息。手动处理视频是不可能的。所以我们需要一个自动化的设备来处理这些视频。本
大数据在数据库中的存储简单点就是两个方法能实现即可 ，一个是把数据上传到数据库中 另一个就是把数据从数据库中取出来 为了方便理解我就举一个简单的windows窗体应用程序例子实现上传下载的功能 （电影的上传与下载）这个是设计好的界面 具体怎么做我就不再罗嗦了 我们就先看一下浏览的button按钮是怎么实现的 private void btnBrowser_Click(
到目前为止，行人检测研究除提出了大量的行人检 测方法外，另一个成果是收集了多个行人数据库以
原创
2022-05-26 12:12:58
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## Javacv paddlepaddle 视频行人检测
近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，视频行人检测已经成为了一个热门的研究领域。行人检测技术可以在视频中识别和跟踪行人的位置，为安全监控、智能交通等领域提供重要的支持。本文将介绍如何使用Javacv和PaddlePaddle来实现视频行人检测，并提供相应的代码示例。
### Javacv简介
Javacv是一个基于Java的计算机视
HOG+SVM做行人检测，是非常经典的做法，但是真正使用过的人可以发现，就OpenCV提供的检测算算法而言，其实时性是非常差的。事实上，OpenCV中还做了一定的优化，比如利用CPU对多尺度行人检测进行一个并行计算，但是，在我笔记本上运行一次完整的检测过程需要1~2秒不等，这种检测速度，若是应用到无人驾驶技术上，检测到人估计那人已经撞飞了。。。为了提高检测速度，利用GPU并行计算是非常合适是解决办
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。下面我从两个方面来介绍我看数据库视频的收获。第一：语言的使用。第二：软件的使用。数据库语言——WhatSQL是高
各位大虾好，小弟有一个关于OpenCV人脸检测的问题想请教一下：
我用摄像头打开480x640的窗口，然后使用OpenCV的人脸检测函数cvHaarDetectObjects进行人脸检测。函数配置如下：
faces = cvHaarDetectObjects( detectImg, (CvHaarClassifierCascade*)cascade, stor
车辆行人检测和跟踪数据集和代码汇总1. 车辆检测和跟踪1.1 车辆检测数据集和训练权重1.2 车辆跟踪2. 行人检测和跟踪2.1 行人检测数据集和训练权重2.2行人多目标跟踪3. 车辆行人检测和跟踪3.1车辆行人检测数据集和训练权重3.2 车辆行人多目标跟踪 1. 车辆检测和跟踪1.1 车辆检测数据集和训练权重YOLO系列算法汽车检测数据集数据集标签：VOC和YOLO格式，类别名为: car
数
TSINGSEE青犀视频开发的行人检测分析功能正在景区进行测试，我们开启行人检测分析功能使用一段时间后，发现后台在一直创建数据库，导致mysql有多个库，我们需要手动删除。一般操作都是先连接mysql的数据库，再删除数据表。若想要直接删除mysql的数据表则不需要直接连接对应的数据库，否则删除失败，程序还会报错。
原创
2021-09-30 11:18:29
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一、需求
自定义输入格式 完成统计任务 输出多个文件
输入数据：5个网站的 每天电视剧的 播放量 收藏数 评论数 踩数 赞数
输出数据：按网站类别 统计每个电视剧的每个指标的总量
任务目标：自定义输入格式 完成统计任务 输出多个文件
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2023-06-02 22:01:50
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1. 简介WiderPerson数据集是比较拥挤场景的行人检测基准数据集，其图像是从多种场景中选择的，不再局限于交通场景。 选择13382张图像，并用各种遮挡标记约40万个注释。 我们随机选择8000/1000/4382图像作为训练，验证和测试集。 与CityPersons和WIDER FACE数据集相似，不发布测试图像的标注文件。 2. 标注详解随便打开一个标注文件
前情回顾：1、爬取bilibili热门视频信息(简易版)2、爬取bilibili热门视频信息(复杂版) 目录一、数据介绍及预处理I. 数据介绍II. 数据预处理二、UP主用户行为分析I. 视频发布时间分布特征II. 各区UP主平均更新周期三、最热题材分布四、影响播放量因素探索I. 视频时长与播放量关系探索II. 粉丝数与播放量关系探索III. 岭回归分析展望与思考 一、数据介绍及预处理I.
背景因为最近查看的最新的检测算法（2018-2019），使用的数据集大都是VOC或者COCO数据集。还有的算法只使用COCO格式的数据集。因为VOC数据集格式容易实现，只需要每张图片和相应的.xml文件就行了。而COCO数据集中的.json文件，则比较复杂。下面介绍COCO数据集相关内容，使用自己人脸数据集制作COCO格式的数据集的代码实现和此过程中应该注意的问题。准备.jpg文件.xml文件xm
文章目录什么是数据库和数据结构有何关系？常见的数据库软件MySQL的概念数据库的增删改查查看表结构的一些细节注释MySQL表的增删改查插入insert into条件查询中的一些细节！！！OR中的小技巧Null中的避雷问题修改updatedelete 删除记录（行）drop和delete的区别数据库约束NOT NULLUNIQUEDEFAULTPRIMARY KEYPrimary key auto
我们之前开发的行人检测系统已经大致完成了内部测试，目前已经将自主开发的行人检测系统与某景区的票务系统进行了结合，在之前的博文中也和大家分享过我们的开发过程，大家有兴趣也可以翻阅我们以往的博文了解。 将行人检测与票务系统结合的主要目的是确保行人与买票人数进行对应，获取景区的人流量、运营情况等信息，主要 ...
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2021-10-20 17:58:00
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