行人检测跟踪的Matlab仿真基于Fast-RCNN网络

行人检测跟踪的Matlab仿真基于Fast-RCNN网络

行人检测和跟踪是计算机视觉领域的重要任务之一。本文将介绍如何使用Matlab实现基于Fast-RCNN网络的行人检测和跟踪的仿真。我们将逐步介绍所需的步骤，并提供相应的源代码。

步骤一：安装和配置Matlab环境
首先，确保您已在计算机上安装了Matlab软件。然后，打开Matlab并创建一个新的脚本文件，以便我们可以编写我们的代码。

步骤二：导入必要的库和模型
在Matlab脚本中，我们需要导入一些必要的库和模型。在本例中，我们将使用已经训练好的Fast-RCNN网络模型来进行行人检测和跟踪。您可以从Matlab官方网站或其他来源下载这个模型。

% 导入必要的库和模型
net = importONNXNetwork('fast_rcnn_model.onnx');

步骤三：加载图像并进行行人检测
在本步骤中，我们将加载一张包含行人的图像，并使用Fast-RCNN网络来进行行人检测。以下是相应的代码：