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搜索资源列表

  1. 细粒度人头检测算法

  2. 采用九宫格+vgg16网络进行高密度下的人流量监测。配合滑窗金字塔可以取得较好的效果，。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-10-31
    • 文件大小：12288
    • 提供者：qq_25439417

  1. 半导体所.广域智能红外体温监测设备系统场景解决方案.pdf

  2. 如何在机场、火车站、地铁、商场、学校等人流密集的公共场 所，监控并识别可能的患者个体具有迫切需求。病毒性传染病的一个普遍特征是人体发热，因此，借 用科学技术手段快速筛查体温异常目标，减少交叉感染，适用于密集场所的红外体温检测设备需求大 增

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_47718932

  1. Temperature-Monitor-System-based-on-Infrared-Camera-and-Face-Detection:基于红外相机和人脸检测的体温监测重置系统-源码

  2. 基于红外相机和脸部检测的温度监控器系统-框架 2020-3-15 //上传测试版本 基于红外相机和人脸检测的体温监测复位系统，主要功能特点如下 面向车站等大人流等应用场合进行动态体温检测； 基于红外相机的温度读取和体温提取分析 结合人脸识别进行距离影响修正，人脸姿态影响修正；提高温度计算域提取准确度； 基于OpenCV视频处理，实时动态显示体温 基于PyQT开发UI，支持摄像头实时读取处理，本地视频，图片的读取分析及显示；支持系统识别的关键参数设置；支持（自动）保存当前帧，保存视频等文件的保存操

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42173205

  1. 一种基于智能终端的环境与接近度感知方法

  2. 提出一种基于智能终端的环境与接近度感知方法。首先，基于智能终端多种内置传感器采集的环境数据，提出一种环境感知算法，可以有效地识别不同场景切换；其次，以log-normal衰落模型得到的蓝牙信号RSSI损耗特性为基础，结合环境感知算法，提出一种基于蓝牙信号RSSI方差的接近度自适应感知算法，该算法模型可在室内室外环境切换以及有无遮挡等多种场景下自适应判断接近度；最后，采用Java语言在安卓系统的智能终端系统上实现该算法，实验结果表明接近度识别准确率为76.96%~99.98%，该模型可广泛应用于人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38730129

  1. 大型集会的人群监测与态势预警分析

  2. 以上海外滩踩踏事件为例，提出大型集会人群监测与人流态势分析急需解决的问题：人群统计及景区内部的人流密度、流向和流速分析，以及大型集会内部局部区域人流走走停停和对冲等异动的判断，分析当前三大类主要技术手段存在的先天性缺陷。基于手机信令与基站拜访位置寄存器提出相应的算法和对策建议，为未来各类大型集会对人流态势研判和预警、应急响应和疏导提供支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：529408
    • 提供者：weixin_38706603

  1. 基于纹理特征的人流密度监测系统设计

  2. 针对旅游景区人流统计、人流疏导管理的需求，文中基于计算机图像识别技术对人流密度监测的相关算法进行了研究，设计了人流密度监测系统。系统包括了图像采集、特征提取、密度判别3个算法功能模块。系统在人群图像的特征提取时，使用灰度矩阵共生法获取图像的纹理特征信息，提取了灰度图像的能量、熵、对比度、相关性等特征向量，在降低分类器输入特征向量的复杂度的同时提高了密度判别的准确度。系统经过训练和测试，识别准确率达到95.4%以上，具有广阔的应用前景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38589795

  1. 基于卷积神经网络的密集场景人流估计方案

  2. 人流密度估计作为一种有效的人群监测、控制和行为理解方法，得到了广泛的应用和研究。但传统估计方法使用的手工特征提取图像特征单一、准确度较低，容易造成密集场景人流估计不准确。为此，文中提出了一种基于深度的卷积神经网络（CNN）人群密度估计方法，利用典型的深层网络Googlenet 和VGGnet进行了方法改进。通过采用一个包括18个拥挤景区密集场景、超过160 K密度的注释图像数据集进行的实验测试结果表明，该方法的平均准确率为92.46%，与GLCM-SVM方法进行对比的结果也充分证明了该方法的优越

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38747906