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目前视频结构化已经应用到安防监控中，主要是对视频中的人员、车辆目标进行结构化处理，能够提取出人员的年龄、性别、衣服颜色、是否戴眼镜等属性信息，车辆的车牌号码、车型、车辆颜色、挂件等属性信息。基于提取的属性信息可以进行人员、车辆的进一步比对分析，确定违法犯罪人员和违法车辆。在平安城市、智慧城市等的火热建设下，视频监控和视频应用的需求在不断增加，视频监控行业市场规模保持快速增长。庞大的监控视频数据加大了安防运维成本。如公共安全监控中主要关注的视频信息为：人员、车辆、行为。而传统视频监控中，如需.

人头检测算法,人流量统计，人头计数人头检测在安防监控中是比较常用的功能，而公交车、商场或者大型场馆的拥挤人群计数的精准性也非常重要。算法思想作者称拥挤人群计数目前主要有两种实现路径：1.使用回归的算法思路，直接根据图像回归出拥挤人群密度热图，它的缺点是只能得到场景整体的一个拥挤指数，不能获知人群个体的具体位置，而且这种方法对图像分辨率很敏感。（52CV君曾经分享过：尺度不变网络提升人群计数性能（附Github地址））2.使用目标检测的方法，比如直接使用Faster RCNN检测人，检测后

车流量计数统计算法是目前安防领域重要的应用方向，根据实时或历史视频流，实时统计不同类型的车流量比如：小客车，客货两用车，出租车，公交车，中客车，大客车，小货车 等类别的个数实时统计算法目前的实现为：多目标检测+多目标跟踪目前测试【检测+跟踪】算法可以在 2080Ti上面每秒处理200帧-300帧历史视频数据算法已经移植到C++版本，运行性能很高。547691062@qq.com...

数据预处理def letterbox_image(img, inp_dim): '''resize image with unchanged aspect ratio using padding Parameters ---------- img : numpy.ndarray Image inp_dim: tuple(int) shape of the reszied image ...

目前视频结构化已经应用到安防监控中，主要是对视频中的人员、车辆目标进行结构化处理，能够提取出人员的年龄、性别、衣服颜色、是否戴眼镜等属性信息，车辆的车牌号码、车型、车辆颜色、挂件等属性信息。基于提取的属性信息可以进行人员、车辆的进一步比对分析，确定违法犯罪人员和违法车辆。在平安城市、智慧城市等的火热建设下，视频监控和视频应用的需求在不断增加，视频监控行业市场规模保持快速增长。庞大...

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40414267/article/details/82379793https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40414267/article/details/82379793https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40414267/article/details/82379793Corne...

https://blog.youkuaiyun.com/qq_37541097/article/details/81214953Darknet:Yolo V3

https://blog.youkuaiyun.com/qq_33254870/article/details/88683032https://blog.youkuaiyun.com/zym19941119/article/details/80241663现就几个函数做一些说明：getCatIds(catNms=[], supNms=[], catIds=[]) ：通过输入类别的名字、大类的名字或是种类的...

https://www.jianshu.com/p/ba1f7895b429精度precision的计算是用 检测正确的数据个数/总的检测到个数。召回率recall的计算是用 检测正确的数据个数/ground truth之中所有正数据个数。前言对于使用机器学习解决的大多数常见问题，通常有多种可用的模型。每个模型都有自己的独特之处，并随因素变化而表现不同每个模型在“...

原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。 本文及其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造，自2019年1月出版以来已重印3次。书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源邀稿声明各位SIGAIer，之前不少小伙伴要求写一篇Human Pose Est...

Caffe versionmtcnn.h#ifndef _MTCNN_H_#define _MTCNN_H_#include <caffe/caffe.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <vector>#ifdef _OPENMP#include <omp.h>#endif...

Training MTCNNPosted on September 11, 2018 Categories: Computer Vision Tags: Face Detection, Face AlignmentMTCNN训练记录最近尝试使用Caffe复现MTCNN，感觉坑很大，记录一下训练过程，目前还没有好的结果。网上也有很多童鞋在尝试训练MTCNN，普遍反映使用TensorFlo...

YOLO模型介绍目录[隐藏]1简介 2核心思想 3YOLO代价函数 4网络实现 4.1标签定义 4.2网络定义 5网络训练 6网络预测简介YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率。作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题。该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率，实现端到端的物品检测。同时，该方法...

目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从 RCNN 开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括 Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN 等。第二部分则重点讨论了包括 YOLO、SSD 和 RetinaNet 等在内的单次检测器，它们都是目前最为优秀的方法。机器之心之前...