基于粒子滤波的行人检测算法实现（附带MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布

后端架构魔术师

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本文介绍了基于粒子滤波的行人检测算法，并提供了MATLAB代码实现。该算法在计算机视觉应用中用于智能监控、自动驾驶等领域。通过预处理图像、初始化粒子滤波器参数，循环执行粒子更新、计算权重、重采样和行人位置估计，最终得到行人位置。

基于粒子滤波的行人检测算法实现（附带MATLAB代码）

行人检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，它在许多应用中都具有广泛的应用，如智能监控、自动驾驶和人机交互等。本文将介绍一种基于粒子滤波的行人检测算法，并提供相应的MATLAB代码实现。

粒子滤波是一种基于随机采样的状态估计方法，它通过使用一组表示系统状态的随机粒子来近似地估计系统状态的后验概率分布。在行人检测中，我们可以将行人的位置和尺寸作为系统的状态，通过粒子滤波来估计行人在图像中的位置。

下面是基于粒子滤波的行人检测算法的MATLAB代码实现：

% 行人检测算法
function detectedBoundingBoxes = pedestrianDetection(image)
    % 读取并预处理图像
    grayImage = rgb2gray(

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基于粒子滤波的行人检测

CodeByte的博客

08-08

103

本文介绍了如何使用基于粒子滤波的方法实现行人检测，并给出了MATLAB代码实现，可以看到，通过该算法，可以在视频中准确地检测到行人的位置。同时，本算法的优点是不需要对图像进行预处理，能够适用于各种场景，并且没有特定的硬件要求。针对每个粒子，都需要利用行人检测算法计算其权值，权值可以通过测量模型来实现，其中最常用的测量模型包括模板匹配和Haar-like特征检测模型。首先需要定义行人在图像中的初始状态，通常情况下，定义行人位置为正方形框，其含义是行人所在的区域。% 计算每个粒子的权值，使用测量的似然。

行人跟踪和检测

济南有只毛毛虫

03-19

1863

过了半年，回来以后，压力巨大。开始写个行人检测的东西，现在还不能称为文章。争取每天更新。（1）首先实现一个粒子滤波算法，对行人进行跟踪。使用opencv也可以，直接matlab也可以。以后可能会用到human pose estimation的技术。 粒子滤波思想：

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m0_73484725的博客

11-05

1229

基于Matlab编写的Yolo算法行人检测系统介绍基于Matlab编写的Yolo算法行人检测系统是一种用于自动检测图像或视频中行人目标的计算机视觉系统。该系统采用了You Only Look Once（Yolo）算法，通过深度学习模型实现高效准确的行人目标检测。本文将介绍该系统的设计原理和主要组成部分。基于Matlab编写的Yolo算法行人检测系统利用深度学习模型实现了高效准确的行人目标检测。通过输入接口获取图像或视频数据，并使用预训练好的深度学习模型进行目标检测。

基于MATLAB编程环境的行人检测系统，.zip

03-12

人工智能-matlab

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m0_75211241的博客

12-05

1022

由于场景中环境的不断变化，通过训练建立好的背景模型不可能适应新的背景的需要，因此，需要对背景进行实时更新，以保证前景提取的正确性。通过对背景的训练，可以消除背景中的扰动因素，以避免将运动物体视为背景模型，训练帧数越长，所得到的背景模型越精确，但一般训练时间不超过50帧，否则会影响整个系统的启动时间。如果对于当前点的像素值，其与所有的高斯分布模型都不匹配，则新建立一个高斯分布将混合高斯模型中排序最后一个的高斯模型替换掉，同样该分布应选取较大的方差和较小的权值，而其均值则设为当前像素点的值。

粒子滤波原理和MATLAB代码实现

KPer_Yang的博客

12-28

1960

粒子滤波原理和MATLAB代码实现

【目标跟踪】基于粒子滤波算法的目标跟踪和背景替换matlab仿真与分析

平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~

08-04

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目标跟踪和背景替换是计算机视觉中的两个重要任务。本文将详细介绍如何结合粒子滤波算法来进行目标跟踪，并同时实现背景替换。粒子滤波是一种递归的贝叶斯滤波方法，用于解决非线性、非高斯状态估计问题。粒子滤波的核心思想是利用一组随机样本（称为粒子）近似后验概率密度函数，这些粒子代表了对状态变量的可能取值。

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05-26

每一步都是粒子滤波算法的核心组成部分，通过这些步骤，能够不断地修正对目标状态的估计，使其更加接近真实情况。在工程实践和学术研究中，这种基于粒子滤波的检测前目标跟踪算法都有着广泛的应用前景。例如，在...

行人检测_matlab_行人检测

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01-28

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R-CNN显著提升了目标检测算法的性能，但因为计算过于复杂，耗时很长，所以在实际的应用系统中，大都无法使用。经过分析可知，R-CNN的复杂性主要来自两个方面：一是需要针对大量的候选框分别进行计算；二是特征提取之后的分类器训练和位置回归，是几个独立步骤分别进行的。在训练过程中，提取的特征要先存储在硬盘上，然后训练SVM分类模型，最后训练位置回归模型，而测试过程也是类似的，特征提取之后，需要先进行SVM分类，再回归目标的准确位置，整个过程在计算时间和存储空间上，都需要很大的开销。

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weixin_52199109的博客

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类似层序遍历，left 标记当前第 x 跳的左边界，right 标记当前第 x 跳的右边界，遍历 left 到 right 区间的值，计算 num[i]+i = 下一跳到达的位置，最大位置标记为 maxIndex，即下一跳的右边界。遍历数组，找到每种字母的右边界，用 hash 表存储，每种字母的最后一个字母的位置会覆盖前面的位置，从而获得每种字母的右边界。再遍历数组，获取已经遍历过的字母中，右边界最大位置，如果最大位置就是当前遍历字母的右边界，则此字母是分割点。时间复杂度：O(n)，只遍历了一遍数组。

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第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。

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要努力去发光，而不是被照亮~

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洛谷 B3694：数列离散化 ← 数组 + sort + unique + lower_bound

hnjzsyjyj的专栏

11-24

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（3）保持原数据的偏序关系（若 a[i] < a[j]，则离散化后仍有 a'[i] < a'[j]）。对排序后的数组去重，返回去重后的元素个数 cnt，此时 t[0..cnt-1] 为无重复的有序序列。（1）减少数据范围（如将 [1e9, 2e9, 3e9] 映射为 [1,2,3]），节省存储空间。原理是将间隔很大的元素，映射到相邻的位置上，从而减少对空间的需求，也减少计算量。对全部的测试点，保证 1≤T≤5，1≤n≤10^5，−10^9≤ai≤10^9。输入的第一行是一个整数，表示数据组数 T。

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