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
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 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
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
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
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 /
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
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 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
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
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 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
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
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，
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 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
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
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：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
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
1.监控主界面 2.标注危险区域界面 3.系统设置界面
AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问
以下链接是个人关于行为分析(商用级别)所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。文末附带 公
《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
