基于YOLO算法的行人检测方法.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共29页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于YOLO算法的行人检测方法.pptx
,目录PartOnePartTwoYOLO算法的原理YOLO算法的优势YOLO算法的应用场景PartThree行人检测的基本概念行人检测的方法分类基于深度学习的行人检测方法PartFourYOLO算法在行人检测中的应用YOLOv3行人检测算法的原理YOLOv3行人检测算法的实现过程YOLOv3行人检测算法的改进方法PartFive评估指标实验环境与数据集实验结果与分析与其他算法的比较PartSixYOLOv3行人检测算法的优点YOLOv3行人检测算法的缺点YOLOv3行人检测算法的改进方向PartSeve
基于YOLO算法的行人检测.docx
基于YOLO算法的行人检测基于YOLO算法的行人检测摘要:目标检测是计算机视觉中一个重要的研究领域,它可以在图像或视频中自动识别和定位感兴趣的目标。随着深度学习的发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)算法在目标检测中取得了显著的进展。本论文将介绍基于YOLO算法的行人检测,并探讨了该算法的优势和局限性。1.引言行人检测在许多计算机视觉应用中具有重要的意义,如智能交通监控、自动驾驶、视频监控等。传统的行人检测方法通常是通过手工设计特征和训练分类器来实现,但这些方法受到了一些限制,如需要大量的标注数
基于改进YOLO算法的密集人群场景下的行人检测.docx
基于改进YOLO算法的密集人群场景下的行人检测基于改进YOLO算法的密集人群场景下的行人检测摘要:行人检测是计算机视觉领域的重要问题之一。在丰富多样的场景中,特别是在密集人群的情况下,行人检测变得更加困难。本论文提出了一种基于改进YOLO算法的密集人群场景下的行人检测方法。首先对YOLO原始算法进行了简要介绍,并针对其在密集人群场景下的局限性进行了分析。然后,提出了一种改进的YOLO算法,主要包括两个方面的改进:密集行人特征提取和多尺度注意力模块。实验结果表明,所提出的改进算法在密集人群场景中具有显著的性
基于YOLO的多模态加权融合行人检测算法.pptx
汇报人:CONTENTSPARTONEPARTTWOYOLO算法原理YOLO行人检测的优势YOLO行人检测的挑战PARTTHREE图像特征提取音频特征提取融合策略加权策略PARTFOUR数据预处理特征提取融合与加权分类与定位PARTFIVE实验设置与数据集实验结果展示结果分析与其他算法的比较PARTSIX在智能交通领域的应用在安全监控领域的应用在未来发展中的挑战与机遇汇报人:
基于YOLO和GMM的视频行人检测方法.docx
基于YOLO和GMM的视频行人检测方法基于YOLO和GMM的视频行人检测方法摘要:行人检测在计算机视觉领域具有重要应用价值。本论文提出了一种基于YOLO和GMM的视频行人检测方法。首先,使用优化的YOLO算法进行图像中的行人检测。然后,利用高斯混合模型(GMM)对行人进行建模和跟踪。最后,通过实验验证了该方法的准确性和有效性。关键词:行人检测;YOLO;GMM;视频处理;计算机视觉。1.引言行人检测作为计算机视觉领域的热门问题之一,有着广泛的应用,如智能安防、交通监控等。随着图像处理和机器学习技术的进步,