过去的一年我都在忙着实现我的本科毕业设计课题项目：行人检测系统。我们团队的目标是实时检测现场CCTV摄像机视频流中出现的行人。本文是对此项目的简要总结，同时对我们在开发这个行人检测系统中用到的一些开源项目和库进行简单的评价。
展示系统基于Idea集成开发环境进行开发，SSM框架中的依赖均基于Maven进行配置，在Idea中导入web目录下的工程，导出war包，将war包放在服务器tomcat/webapps目录下，运行./startup.sh,启动tomcat容器
为了迎合和满足现代化的市场需求，我们开发了支持提供多种协议设备接入的视频平台EasyCVR，前期我们做好了EasyCVR在视频能力上的各项铺垫，包括摄像头的云台控制、语音对讲、告警上报等功能，现在我们踏入了人脸识别的领域，目前也正在测试视频平台的人脸识别功能，如果大家感兴趣可以翻阅我们以前的博文了解一下，欢迎大家关注。
行人检测可定义为判断输入图片或视频帧是否包含行人，如果有将其检测出来，并输出bounding box 级别的结果。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性 ，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。 行人检测系统的研究起始于二十世纪九十年代中期，是目标检测的一种。从最开始到2002 年，研究者们借鉴、引入了一些图像处理、模式识别领域的成熟方法，侧重研究了行人的可用特征、简单分类算法。自2005 年以来，行人检测技术的训练库趋于大规模化、检测精度趋于实用化、检测速度趋于实时化。随着高校、研究所以及汽车厂商的研究持续深入，行人检测技术得到了飞速的发展。本文主要介绍行人检测的特征提取、分类器的发展历程以及行人检测的现状。
2016年张姗姗等人从分析的角度对各个工作进行总结和归纳。通过分析错误案例来找到错误来源，并提出相应的解决方案以进一步提高检测率。研究发现，在高层级中主要有两类错误，分别是定位错误和背景分类错误。可以尝试两个解决方案，其一是针对检测框对齐性比较差这一现象，可以通过使用对齐性更好的训练样本标签来解决；而针对模型判别能力比较差的问题，可以通过在传统的 ICF 模型上使用 CNN 进行重新打分来提升检测的性能。
本文介绍了如何使用OpenCV的人脸检测模块，检测图片中的人脸。首先介绍了OpenCV的配置方法，然后实现了基于Haar级联分类器的猫脸检测。通过示例图片和源代码，展示了如何在Python中使用OpenCV进行猫脸检测。
行人检测是计算机视觉中的经典问题，也是长期以来难以解决的问题。和人脸检测问题相比，由于人体的姿态复杂，变形更大，附着物和遮挡等问题更严重，因此准确的检测处于各种场景下的行人具有很大的难度。在本文中，将为大家回顾行人检测算法的发展历程。
行人检测是近年来计算机视觉领域的研究热点，同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的行人，在许多领域中都有广泛的应用。交通安全方面，无人驾驶汽车通过提前检测到行人及时避让来避免交通事故的发生；安防保护方面，通过行人检测来防止可疑人员进入；公共场所管理方面，通过行人检测统计人流量数据，优化人力物力等资源的分配。
大家好，很高兴能够参与这次腾讯云AIoT应用创新大赛，非常希望能够在这次比赛中得到收获与提升，同时也希望能够通过这次比赛能与各位交流学习。
行人检测是计算机视觉中的经典问题，也是长期以来难以解决的问题。和人脸检测问题相比，由于人体的姿态复杂，变形更大，附着物和遮挡等问题更严重，因此准确的检测处于各种场景下的行人具有很大的难度。在本文中，SIGAI将为大家回顾行人检测算法的发展历程。
行人检测是目标检测领域研究最广泛的任务之一，也一直是计算机视觉任务中的热点和难点。行人检测任务是给出图像或视频中所有行人的位置和大小，一般用矩形框标注。行人检测技术可以与目标跟踪、行人重识别等技术结合，应用于汽车无人驾驶系统、智能视频监控、人体行为分析等领域。在实际场景中, 由于行人与物体、行人间互相遮挡以及交通标志、橱窗中的模特等相似信息的干扰，行人检测任务仍然存在很大的挑战。
行人检测( Pedestrian Detection)一直是计算机视觉研究中的热点和难点。行人检测要解决的问题是：找出图像或视频帧中所有的行人，包括位置和大小，一般用矩形框表示，和人脸检测类似，这也是典型的目标检测问题。
在计算机视觉中，视频识别和检测是一个重要的方向。历年来CVPR和ICCV等顶会文章中这类论文是最多的。视频识别和检测也是最有落地场景前景的，像人脸识别、动作检测、异常检测、行人重识别、行人计数等都是很有落地前景的应用方向。本文介绍百度PaddlePaddle推出PP-Human行为识别模块，覆盖视频分类、检测、关键点识别等重要领域，既有demo又有代码，是初学者很好的入门学习资料。
在前一篇文章中，我们讨论了用于人体检测的早期方法，例如Vila Jones的目标检测框架（Haar级联）和方向梯度直方图（HOG）检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题，例如漏检、误检等。在本文中，我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的，并使用代码来实现它。
在 CVPR 2020 Workshop 举办的 NightOwls Detection Challenge 中，来自国内团队深兰科技的 DeepBlueAI 团队斩获了“单帧行人检测”和“多帧行人检测”两个赛道的冠军，以及“检测单帧中所有物体”赛道的亚军。
行人检测作为计算机视觉领域最基本的主题之一，多年来被广泛研究。尽管最先进的行人检测器已在无遮挡行人上取得了超过 90% 的准确率，但在严重遮挡行人检测上依然无法达到满意的效果。究其根源，主要存在以下两个难点：
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
基于深度学习的计算机视觉通常需要数据。许多研究人员试图用合成数据来增强数据集，以提高模型的稳健性。然而，增加流行的行人数据集，如加州理工学院和城市人，可能极具挑战性，因为真实的行人通常质量较低。由于遮挡、模糊和低分辨率等因素，现有的增强方法非常困难，这些方法通常使用3D引擎或生成对抗性网络（GAN）合成数据，以生成逼真的行人。与此不同的是，为了访问看起来更自然的行人，我们建议通过将同一数据集中的真实行人转换为不同的形状来增强行人检测数据集。因此，我们提出了基于形状变换的数据集增强（STDA）框架。 所提出的框架由两个后续模块组成，即形状引导变形和环境适应。在第一个模块中，我们引入了一个形状引导的翘曲场，以帮助将真实行人的形状变形为不同的形状。然后，在第二阶段，我们提出了一种环境感知混合映射，以更好地将变形的行人适应周围环境，获得更逼真的行人外观和更有益的行人检测增强结果。对不同行人检测基准的广泛实证研究表明，所提出的STDA框架始终比使用低质量行人的其他行人合成方法产生更好的增强结果。通过扩充原始数据集，我们提出的框架还将基线行人检测器在评估基准上提高了38%，实现了最先进的性能。
今天跟大家分享一篇昨天新出的CVPR 2019论文《High-level Semantic Feature Detection:A New Perspective for Pedestrian Detection》,作者将行人检测问题转化为高级语义特征检测的问题，刷新了行人检测精度的新高度！而且作者称代码将开源。
What Can Help Pedestrian Detection? CVPR2017 本文主要分析 extra features 对于 基于CNN 的行人检测有什么帮助，设计了一个行人检测网络
今天我们的目标检测综述最后一章，也是这个系列的完结，希望有兴趣的同学可以从中获取一些思路！
当今的汽车防碰撞系统和实验中的无人驾驶汽车依靠雷达和传感器来检测路上的行人。但是加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的工程师们开发了一个更加便宜、更有效的行人检测系统，该系统是基于视觉信号进行实时探测的。
视觉显著性检测技术是一种计算机视觉算法，它能够识别图像或视频中最为显著或最容易吸引人类视觉注意的区域。在辅助驾驶系统中，这项技术可以用来识别和优先处理对驾驶安全至关重要的视觉信息，如行人、交通标志、潜在障碍物等。本文将探讨视觉显著性检测技术的原理、在辅助驾驶中的应用，以及面临的挑战和未来的发展方向。
---- 新智元报道 作者：朱小佩 编辑：好困 【新智元导读】众所周知，打印一张图揣身上就能骗过图像识别，那你知道如何才能骗过红外识别么？ 在疫情期间，红外行人识别系统被广泛应用。 这得益于热红外识别的系统的两个重要的优势： 1. 对于温度敏感，红外图像的成像利用了物体的热辐射，所以可以反映出物体的温度，这一特性对于人体的非接触式测温具有重要的应用。 2. 红外成像具有一定的「透视」特性，即使人体被一些衣物遮挡，但是热辐射依然可以透过衣物被接收器感知到，所以可以透过遮挡进行成像。 尽管目前红外行
【导语】本文介绍了一个可以生成欺骗性补丁的系统模型，通过将该补丁放置在固定位置，人们能够使自己在行人检测器中获得“隐身”的效果。作者对比了三个不同的生成补丁的方法，并在实际场景中进行了评估，发现基于最小化目标分数的方法产生的补丁表现最优。
针对识别图片中的文本信息识别，分为文本区域检测，之后是将文本区域的字符分割，分割以后开始进行字符识别。
车辆是视频场景中最关键的对象之一，车辆 和 人 是视频检测永恒的话题。 车辆检测 是车辆分析中关键的一步，是后续进行 车型识别、车标识别、车牌识别、车辆特征 的基础。 关于检测的方法和
本文介绍物体检测技术以及解决此领域问题的几种不同方法，带你深入研究在Python中如何构建我们自己的对象检测系统。
今天是我们第三期的 Chat Top 10，北上广的同学们应该已经复工 2 周了吧？你的状态如何？
我们已经将我们自主开发的行人分析检测功能与某景区的票务系统进行了对接，并且运行测试了程序。在投入使用之前，我们在内部也对行人检测功能做了测试，测试时发现分析人流数据程序仅在网页开启时生效。
行人检测的论文不多，总计 5 篇，从内容看解决行人与行人、行人与物体间的遮挡是研究的重点。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2008.08418v2.pdf
本文是旷视研究院CVPR2018上的一篇工作，在检测行人任务中，由于行人之间互相遮挡，导致传统的检测器容易受遮挡的干扰，给出错误的预测框。
目标检测技术作为计算机视觉的基础核心，支撑了包括人脸识别、目标跟踪、关键点检测、图像搜索等等70%以上视觉任务。虽然业界YOLO、Anchor Free、Transformer等系列目标检测算法层出不穷，却缺乏可以统一、敏捷、组合应用这些先进算法，并支持包括模型压缩、多端高性能部署等功能实现产业应用端到端落地的开发套件。
OpenVINO不仅通过其IE组件实现加速推理，其提供的预训练库还支持各种常见的图像检测、分割、对象识别等的计算机视觉任务。前面小编写过一系列的文章详细介绍过OpenVINO的各种应用，可以看这里回顾一下：
CVPR (Conference on Computer Vision andPattern Recognition) 作为人工智能领域计算机视觉方向的最重要的学术会议，每年都会吸引全球最顶尖的学术机构和公司的大量投稿。
目标检测通常采用传统的密集滑窗的方式或者当前主流的铺设锚点框（anchor）的检测方式，但不管哪种方式都不可避免地需要针对特定数据集设计甚至优化滑窗或锚点框超参数，从而增加了训练难度并限制了检测器的通用性。
前面写过一系列的OpenVINO相关的技术文章，很多人希望出一套配到的视频教程，经过快两个月的各种煎熬与努力，OpenVINO开发视频教程终于发布了，首先来看看视频中有哪些核心技术点：
行人检测跟踪计数、人员行为分析、人员属性分析、人员操作及穿戴合规监测等场景化能力在工业、安防、金融、能源等行业有着极其广泛的应用需求。以深度学习视觉技术为核心的行人分析能力，则是以上任务的核心关键，也是近十年人工智能科技公司不断发力深耕的赛道。
据《财新》消息，阿里团队正在研发L4及以上自动驾驶技术，已有车辆（林肯MKZ改装，搭载激光雷达等传感器）进行了常态化路测，并具备了在开放路段测试的能力。目前还有几十辆处在开发流程中。近期招聘需求还超过50人。
不论你需要通用目标检测、实例分割、旋转框检测，还是行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类算法；
为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法。 多目标检测作为目标检测领域的一个重要研究方向，一直受到研究人员的广泛关注。目前，在智能交通、智能辅助驾驶和视频监控等领域已经产生了深入的研究。
内容一览：在疫情期间，公共场所中尽量避免人群聚集，可以有效控制疫情扩散。英国利兹大学的研究团队开源了 DeepSOCIAL 人群距离监测项目，通过 YOLOv4+SORT 的方式快速实现了这一应用。
作者 |神经星星 来源 |HyperAI超神经 By 超神经 内容一览：在疫情期间，公共场所中尽量避免人群聚集，可以有效控制疫情扩散。英国利兹大学的研究团队开源了 DeepSOCIAL 人群距离监测项目，通过 YOLOv4+SORT 的方式快速实现了这一应用。 关键词：DeepSOCIAL 疫情应用 目标检测 由英国利兹大学交通研究院的研究员 Mahdi Rezaei 开源的 DeepSOCIAL 人群距离监测项目，成了最近的网红应用。 DeepSOCIAL 是通过 YOLOv4 实现行人检测，再用 SOR
回顾2023，有为了一个BUG或知识熬过夜，也有为了项目连续几天三点一线，在这期间的积累的一砖一瓦中，除了直接获得专业知识，提高专业技能外，更多的是从项目中得到足以使我终生受益的其他收获。 下面就一今年收获最多的项目来总结我的2023 ————————————————————————————————
行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别，被广泛认为是一个图像检索子问题，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术，即给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像。行人重识别技术可以弥补目前固定摄像头的视觉极限，并可与行人检测、行人跟踪技术相结合，应用于视频监控、智能安防等领域。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
