自拍的用于目标跟踪的红外图像序列，可用于单目标或多目标的跟踪（主要是针对行人）。
拍摄于晚上8点至9点间，目标与背景温差大，目标清晰。

INRIAP行人数据库图片(行人检测)

动态行人检测与跟踪，基于kalman滤波实现，直接运行m文件

人形目标检测与跟踪，对于视频图像，用方框或椭圆标出检测出的行人运动目标，以实现对目标的跟踪。

提取正负样本的HOG特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现目标检测。
注：检测窗口根据目标大小进行设定。

系统动力学方法高度抽象，主要用于战略层。
流程导向型（离散事件）建模主要用于操作和策略层。
基于智能体的建模可应用于任何层面：智能体可以是竞争的公司、消费者、项目、概念、车辆、行人、机器人等。
在AnyLogic中，用户可以始终选择其中最有效的建模方法，或将它们结合在一起解决问题。
同时AnyLogic完全支持面向对象建模和层次化建模。

本实验设计一个十字路口的交通灯控制器，分为东西和南北两个部分。
每个部分有五盏灯，分别为左转灯、直行灯、右转灯、人行道灯及黄灯，另外还有一个倒计时器。
左转灯、直行灯、右转灯、人行道灯亮表示允许通行，灯灭表示禁止通行；
黄灯亮表示即将有信号灯的状态发生改变；
倒计时显示了到下一状态的时间。
2.状态表(0表示灯灭，1表示灯亮)时间度量 东西方向 　南北方向 东西方向 南北方向t/s ← ↑ → 行人 黄 ← ↑ → 行人 黄 倒计时/s 倒计时/s0~13 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 13 4513~15 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 2 　15~28 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 13 　28~30 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 2 　30~43 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 　43~45 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 　45~58 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 45 1358~60 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 　 260~73 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 　 1373~75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 　 275~88 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 　 1388~90 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 　 23.状态图(低电平表示灯灭，高电平表示灯亮)4.顶层设计图如图所示，交通灯控制器主要分为三个模块，交通灯状态控制，交通灯显示和倒计时。
交通灯状态控制模块：接受频率为1Hz的时钟信号，根据该信号进行处理，对交通灯显示和倒计时模块给出相应的状态编号(12个状态)。
交通灯显示模块：通过相应的状态设置两组交通灯的亮灭。
倒计时模块：通过相应的状态确定倒计时的基数及显示。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

目前MIT数据集已经不支持下载，你可以在这得到，该数据集包含png和jpg两种格式，完全满足你的要求

基于android的行人轨迹算法代码，通过磁力计，加速度，陀螺仪解算位置信息

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。