基于TOF相机的俯视行人检测.pptx
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基于TOF相机的俯视行人检测.pptx
汇报人:/目录0102工作原理优点与局限性应用场景03技术概述技术流程关键技术点技术难点与挑战04应用场景与优势实验设计与实现实验结果与分析性能评估与优化05技术发展趋势技术应用前景技术发展面临的挑战与机遇未来研究方向与展望汇报人:
基于TOF相机的车流量及车型检测方法.pdf
本发明公开了一种基于TOF相机的车流量及车型检测方法,利用TOF相机获取的被测路面的视频图像设置矩形虚拟检测区域,当车辆经过虚拟检测区域时,根据TOF相机提供的距离信息,虚拟检测区域内的距离算术平均值会发生改变,本方法利用距离变化的特点对车流量进行检测;同时利用TOF相机提供的距离信息可以得到车辆的高度,通过判断车辆高度的轮廓线,实现车型的检测。
一种基于TOF相机的车位检测方法.pdf
本发明提供基于TOF相机的车位检测方法,包括:步骤1、建立车位检测坐标系;步骤2、初始化目标车位的预设参数,所述目标车位的预设参数包括:目标垂直车位的预设长度、预设宽度,目标水平车位的预设长度、预设宽度;步骤3、获取障碍物的点云图,提取障碍物的预设特征点;步骤4、根据所述障碍物的预设特征点确定所述目标车位的长度、宽度;步骤5、根据所述目标车位的长度、宽度及所述目标车位的预设参数进行车位判定。本发明实现了低成本的可靠的车位检测。
基于TOF相机和级联卷积网络的人头检测.docx
基于TOF相机和级联卷积网络的人头检测论文题目:基于TOF相机和级联卷积网络的人头检测摘要:随着计算机视觉技术的不断发展,人头检测在视频监控、智能安防等领域起到了重要的作用。然而,传统的人头检测方法在逆光、遮挡等复杂场景下往往表现不佳。本文提出了一种基于TOF相机和级联卷积网络的人头检测方法,通过融合TOF相机的深度信息和级联卷积网络的特征提取能力,可以有效地提高人头检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明,本文提出的方法在复杂场景下具有较好的检测效果。关键词:TOF相机、人头检测、级联卷积网络、深度信息、特征
一种基于多特征融合的俯视行人检测与跟踪方法.docx
一种基于多特征融合的俯视行人检测与跟踪方法标题:一种基于多特征融合的俯视行人检测与跟踪方法摘要:俯视行人检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一。为了提高检测与跟踪的准确性和稳定性,本文提出了一种基于多特征融合的方法。该方法通过融合不同特征的信息,实现了对俯视行人的准确检测和鲁棒跟踪。关键词:多特征融合,俯视行人检测与跟踪,准确性,稳定性1.引言俯视行人检测与跟踪在实际应用中具有广泛的需求,如视频监控、智能驾驶等。然而,由于俯视视角的限制、遮挡和姿态变化等因素,俯视行人检测与跟踪难度较大。因此,提高准