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针对现有基于深度学习的行人检测方法存在计算量较大、检测效率严重依赖硬件性能等问题，对基于SSD网络的行人检测方法进行改进，设计了一种基于DenseNet网络的轻量级卷积神经网络作为SSD网络的基础网络
网上有很多行人检测资源，环境VS2013+OpenCV，，，图像中行人检测，此外，在基础上添加了视频中行人检测的代码，提取HOG特征，SVM分类器进行行人检测，
行人是城市交通系统的主要参与者,保障行人安全和减少其对机动车的干扰是城市交通系统建设的重要目标,因此对行人交通的研究也越来越受到重视。
linux下opencv行人检测源码，附源码和可执行文件，一键运行。
红外图像中的行人检测，论文，来源于内部网，请勿用于商业用途
python利用hog+svm进行行人检测，并可以进行简单的跟踪
智能视频监控是计算机视觉领域新兴的研究方向，它通过对摄像机拍摄的视频图像序列进行自动分析来对被监控场景中的事物变化进行定位、跟踪和识别，并以此对相关目标的行为进行分析和判别，在实现了日常管理工作的同时
基于红外图像的快速行人检测，吴莎莉，吴巍，近几年，基于红外图像的行人检测技术受到人们的广泛关注，成为了一种热门的研究技术，因为该项技术的应用非常广泛，在很多场景下
这篇论文对理解基于特征的方式提取人体的最基础的东西理解有帮助
为解决监视视频实时分析应用中行人检测效率低的问题，提出一种快速行人检测方法。首先，采用运动侦测方法提取运动区域，并结合行人检测要求对运动区域进行尺寸扩展、归一化和拼接操作；然后，在拼接图像上结合积分图
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