【深度学习笔记】目标检测之区域入侵判断代码

周界入侵和区域入侵检测两种场景的相同点和不同点 周界入侵报警系统和区域入侵检测技术都是安全防御系统的一部分,它们的主要目的是检测和报警非法入侵。‌算法方面‌,周界入侵检测可能使用多种探测技术,而区域入侵检测则更多地依赖于视频分析技术和AI算法,如AI人体检测算法和入侵检验优化算法,利用深度学习和大数据技术进行智能图像识别和实时监控识别。这些算法的应用不仅提高了区域入侵检测的准确性和效率,还为多个场景提供了视频智能分析解决方案,特别是在需要高安全要求的场所,如金融、交通等领域,这些算法的应用尤为重要,有助于及时发现并应对潜在的安全风险‌。 阅读详情

应用背景

目标检测应用落地时,经常会有区域入侵的判断需求,本文主要记录一种简单高效的判断方法。不过区域划分目前只能是矩形,还不支持不规则区域。

思路

判断目标框是否与矩形区域有重叠。

区域入侵代码

代码片.

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
 
typedef struct rectangle
{
	float centerX;
	float centerY;
	float width;
	float height;
}Rectangle;
 
bool areTwoRectsOverlapped(Rectangle rect1, Rectangle rect2)
{
	float verticalDistance;    //垂直距离
	float horizontalDistance;  //水平距离
	verticalDistance = fabs(rect1.centerX - rect2.centerX);
	horizontalDistance = fabs(rect1.centerY - rect2.centerY);
 
	float verticalThreshold;   //两矩形分离的垂直临界值
	float horizontalThreshold; //两矩形分离的水平临界值
	verticalThreshold = (rect1.height + rect2.height)/2;
	horizontalThreshold = (rect1.width + rect2.width )/2;
 
	if(verticalDistance > verticalThreshold || horizontalDistance > horizontalThreshold)
		return false;
 
	return true;
}
 
int main()
{
	Rectangle rect1 = {0.0, 35.0, 200.0, 100};
	Rectangle rect2 = {65.0, 50.0, 63.1, 29};
 
	if(areTwoRectsOverlapped(rect1, rect2))
		cout << "overlapped" << endl;
	else
	    cout << "not overlapped" << endl;
 
	return 0;
}

参考:如何判断两个矩形是否有重叠部分?(某公司校园招聘笔试试题)

人员区域入侵检测算法在边缘设备的应用与表现 该算法基于深度学习技术,通过大量场景数据的收集与分析,训练出高效的模型以实现对人员区域入侵的检测。尤其是在一些对安全要求较高的行业,如金融、交通等领域,该算法的应用更显得尤为重要,有助于及时发现并应对潜在的安全风险,保障公共安全与利益。通过部署在摄像头上,该算法可以实时监测人员的活动情况,并及时发现异常行为,保障场所的安全与秩序。2.区域入侵识别:在确定人员存在区域的基础上,算法进一步分析人员的运动轨迹,识别是否存在越界行为。通过设定禁止区域的边界,算法能够准确判断人员是否进入了被限制的区域。 阅读详情

相关推荐

深度学习之基于YoloV5入侵检测系统

一、项目背景随着信息技术的飞速发展,网络安全问题日益凸显。入侵检测系统(IDS)作为网络安全的重要组成部分,旨在实时监控网络传输,及时发现并应对潜在的安全威胁。然而,传统的入侵检测系统往往依赖于固定的规则和模式匹配,难以应对日益复杂的网络攻击。为了提高入侵检测的准确性和效率,本项目采用深度学习技术,特别是基于YOLOv5的目标检测算法,开发了一个新型的入侵检测系统。二、项目目标本项目的核心目标是开发一个高效、准确的基于YOLOv5的深度学习入侵检测系统。

2301_79810943的博客 1610

OpenCV的高压线异物入侵检测系统

OpenCV的高压线异物入侵检测系统(源码&教程)

m0_74241524的博客 1798

YOLO模型在区域入侵检测系统中的实战应用

目标检测作为计算机视觉的核心技术,通过深度学习模型实现对图像中特定目标的识别与定位。YOLO系列模型因其出色的实时性能成为工程首选,其单阶段检测架构在速度和精度间取得平衡。在智能安防领域,结合区域分析算法可构建高效的入侵检测系统,典型应用包括禁区监控、周界防护等场景。本文以YOLOv5/v8/v10对比为切入点,详解从数据标注、模型训练到工程部署的全流程实践,特别针对边缘设备优化提供剪枝、量化等轻量化方案,帮助开发者快速构建稳定的区域入侵检测系统。

csdn785029689的博客 417

python使用Yolov3实现电子围栏功能,检测目标是否进入指定区域

python使用yolo算法检测行人是否进入到报警区域,如果进入则报警,简称电子围栏功能。

People1007的博客 7832

深度学习应用:公共场所禁止区域入侵检测YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10

YOLOv5是由Ultralytics团队开发的YOLO系列中的一员,它相较于YOLOv4在推理速度、精度、训练效率等方面表现出了极大的提升。YOLOv5支持多种变种模型(如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x),可以根据不同的计算资源和应用需求进行选择。快速且高效的目标检测。可以在GPU和CPU上进行优化,适用于不同的硬件环境。支持自定义训练,适应各种检测任务。本博客展示了如何利用YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10进行公共场所禁止区域入侵检测。

YOLO 977

js识别照片中的人脸信息

jquery库,直接识别照片中的人脸位置信息,用作图像识别

基于视频监控分析异物入侵检测算法的实现方法

由初步检测所得的目标候选区域虽然已经较为可靠,能够抑制99%的误报事件,但由于虚警基数庞大,而正常入侵事件发生的次数较少, 因此误报率较高。精确检测的具体流程如下图所示。过滤不满足如下条件的轨迹: IOU(boxN,pad(box1,r))≤ IOUmax Va < 1 N∑ N t=1 { ‖vt‖ <Vb (1) 其中,boxt和 vt分别为 t时刻运动物外接矩形框和 速度,可由 xt获得。此外,应用了基于目标运动轨迹的过滤算法,能够快速有效地滤除虚警,大幅降低深度学习算法的触发频率,减少算法复杂度。

wang9177的博客 3791

我是如何让爬虫在小红书风控下“偷数据”的?xhs爬虫这些骚操作你可能想不到

最绝的是,他们连评论区都做了动态加载,第一页显示20条评论,再往下滑就变成“加载失败”,实际上得模拟真人反复上滑下滑才能触发完整加载。上个月我们团队帮一家美妆品牌抓竞品爆款笔记,刚开了10个爬虫账号,结果5分钟不到,系统直接弹窗警告“检测到非正常操作”——后来发现,问题出在Wi-Fi上。小红书的风控每周都在升级,上周还能用的方案,这周可能就得重写。但要是想大规模采集,比如监控竞品爆文、分析用户画像,劝你先算笔账:光是一个能抗封的账号矩阵,每月成本就得烧掉几万块,更别说还得养团队随时应对系统升级。

klj3388的博客 1万+

方案:CV之区域入侵检测技术路线

背景介绍 在一些生产场景和一些危险场景中,往往需要划定一些区域,不让人或者其他的设备进入,一般是一些大型的设备在工作时,需要设置这个区域。从视觉的角度,可以通过目标检测和危险区域划分,来检测是否发生乐区域入侵。也可以用于下班之后防盗。 技术路线介绍 目标检测 目标检测算法现在用的比较多的就是yolo,yolo的v3、v4可以用darknet实现,yolo的v5可以使用pytorch去实现,都是非常简单快速的。当然也可以使用其他的深度学习框架,目前主流的就是yolo了。 人体骨骼点检测 人体骨骼点检测,可以使

大李出奇迹的博客 2022

海康线扫相机平场矫正实战:从原理到精准成像

本文深入解析了海康线扫相机平场矫正的原理与实战操作。通过拆解暗场与明场矫正的物理意义,揭示了其消除系统噪声、补偿像素响应不均的核心机制。文章详细指导了在海康相机上进行平场矫正的标准化流程、关键参数设置(如行高、灰度值控制)及常见误区,并提供了针对高行频匹配、环境稳定性维护等进阶调优技巧与问题排查指南,旨在帮助用户实现从原理理解到精准成像的跨越。

tomato的博客 793

网格聚类 Grid Clustering/Grid-based Clustering

本文主要简单介绍了网格聚类的基本概念,优缺点,应用场景,建模时的注意事项,评价指标,实现方法,python示例和模型参数等。

JasonH2021的博客 4829

opencv程序十九:基于帧间差分法的区域目标入侵检测

运行程序在原图像上画个入侵检测的方框,有运动目标j

zhangjikuan的专栏 1万+

青藏高原冻土数据实战:如何用QGIS分析1961-2020年冻土退化趋势(附完整操作步骤)

本文详细介绍了如何使用QGIS分析1961-2020年青藏高原冻土退化趋势,包括数据准备、预处理、时空分析和模型验证等全流程操作。通过TTOP模型和Stefan方程,揭示了冻土退化的空间差异和海拔依赖性,为环境研究提供科学依据。

weixin_29276847的博客 128

基于目标识别的区域入侵检测——详细实现从获取区域到检测入侵目标

使用C++与深度神经网络模型实现目标入侵区域检测,区域入侵目标检测常常用于安防监控,智慧城市,禁区的电子围栏等领域。这里把实现了所有流程的代码都做详细的讲解,代码可以直接用于工程项目。..................

知来者逆的博客 1万+

PFC电压环与电流环的带宽设计:如何避免输入电流畸变?

本文深入探讨了PFC电路中电压环与电流环的带宽设计问题,揭示了快速电压环导致输入电流畸变的机制,并提供了避免THD上升的工程实践方法。通过分析双环控制架构、谐波失真原理及带宽设计黄金法则,帮助工程师优化PFC系统性能,实现高功率因数与低谐波失真的平衡。

weixin_28304023的博客 424

用Python+Charles搞定小程序付费短剧下载(附完整代码与避坑点)

本文详细介绍了如何利用Python和Charles抓包工具实现小程序付费短剧的自动化下载。通过分析小程序视频接口、破解请求参数,并编写Python脚本,读者可以轻松获取并保存短剧内容。文章还提供了完整的代码示例和常见问题的解决方案,特别适合对视频采集和抓包技术感兴趣的开发者。

weixin_28731231的博客 1192

基于YOLOv8的交互式实时区域入侵检测与报警系统

在安防监控、周界防护等场景中,区域入侵检测是保障安全的关键技术。传统监控系统依赖人工值守,效率低下且易漏检。本文将介绍一种基于YOLOv8的**交互式实时区域入侵检测系统**,该系统结合深度学习目标检测与计算机视觉技术,实现智能化的入侵识别与实时报警功能

QQ_1309399183的博客 1558

四款办公Agent实测对比:WorkBuddy、千问办公、库库AI、豆包工作怎么选

AI Agent是一种能感知环境、自主决策并执行动作的智能系统,其核心在于工具调用、状态管理与错误恢复构成的执行闭环。在办公场景中,任务边界清晰、容错率高、重复性强,使Agent成为最容易落地的方向。通过调用本地文件、脚本或办公套件,Agent能自动完成文件批量处理、文档摘要、会议纪要等重复劳动,显著提升工作效率。目前WorkBuddy、千问办公、库库AI、豆包工作等产品分别从本地操作、办公套件嵌入、知识处理、轻量助手等路线切入,用户可根据自身场景选择。

weixin_29052717的博客 528

区域入侵识别系统

区域入侵识别系统

qq1309399183的博客 782

Transformer 时间序列预测实战

Transformer 时间序列预测实战

机器学习深度学习业余选手 744

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

基于YOLOv8深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、区域闯入

基于YOLOv8深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、区域闯入

阿旭的博客 1万+

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

YOLOv8与Streamlit的实时区域入侵目标检测追踪实战-人工智能项目第202期

YOLOv8与Streamlit的实时区域入侵目标检测追踪实战-人工智能项目第202期

qq1309399183的博客 1190

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

深度学习目标检测

一、基本概念 1. 什么是目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 计算机视觉中关于图像识别有四大类任务: (1)分类-Classification:解决“是什么?...

白拾的博客 9196

基于yolov5的区域入侵检测(安卓)

使用yolov5进行区域入侵检测的安卓App

qq_45087786的博客 3509
上一篇: 【深度学习笔记】飞桨PP-PicoDet算法训练自己数据(过程超详细)
下一篇: 【深度学习笔记】自建交通标志分类数据集转换为MNIST数据格式
onnx
博客等级 码龄5年 1万+粉丝 416原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

onnx

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值