行人检测是视频监控中的一个底子下场，连年来已经患上到了长足的普及。
然则，由于源熬炼样本以及目的场景中行人样本之间的差距，在某些人民数据集上熬炼的通用行人检测器的成果在使用于某些特定场景时会明晰飞腾。
另外，在目的场景中手动标志样本也是一项高尚且费时的责任。
咱们提出了一种别致的转移学习框架，该框架能够自动将通用检测器转移到特定于场景的行人检测器，而无需手动标志目的场景中的熬炼样本。
在咱们的方式中，咱们经由对于目的场景使用通用检测器来患上到初始检测下场，咱们将该下场称为目的样本。
咱们使用了多少种线索来过滤目的模板，从末了的检测下场中咱们能够未必它们的标签。
高斯稠浊模子（GMM）用于患上到每一个视频帧中的行为地域以及一些其余目的样本，这些目的样本没法被通用检测器检测到，由于这些目的样本距离摄像机较远。
目的样本以及目的模板之间的相关性以及源样本以及目的模板之间的相关性经由怪异编码举行估算，而后用于盘算源样本以及目的样本的权重。
明显性检测是在源样本以及目的模板之间举行相关性盘算以消除了非明显地域干扰以前的一项必不可少的责任。
齐全这些思考都是在单个目的函数下拟定的，经由对于齐全这些样本削减基于怪异编码的权重来
然则，由于源熬炼样本以及目的场景中行人样本之间的差距，在某些人民数据集上熬炼的通用行人检测器的成果在使用于某些特定场景时会明晰飞腾。
另外，在目的场景中手动标志样本也是一项高尚且费时的责任。
咱们提出了一种别致的转移学习框架，该框架能够自动将通用检测器转移到特定于场景的行人检测器，而无需手动标志目的场景中的熬炼样本。
在咱们的方式中，咱们经由对于目的场景使用通用检测器来患上到初始检测下场，咱们将该下场称为目的样本。
咱们使用了多少种线索来过滤目的模板，从末了的检测下场中咱们能够未必它们的标签。
高斯稠浊模子（GMM）用于患上到每一个视频帧中的行为地域以及一些其余目的样本，这些目的样本没法被通用检测器检测到，由于这些目的样本距离摄像机较远。
目的样本以及目的模板之间的相关性以及源样本以及目的模板之间的相关性经由怪异编码举行估算，而后用于盘算源样本以及目的样本的权重。
明显性检测是在源样本以及目的模板之间举行相关性盘算以消除了非明显地域干扰以前的一项必不可少的责任。
齐全这些思考都是在单个目的函数下拟定的，经由对于齐全这些样本削减基于怪异编码的权重来
2023/4/18 0:39:57
1.18MB
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opencv2.4.9+vs2013，行人检测代码，针对于视频检测，若想测图片惟独将读入视频部份转为读入图片，且需要对于视频举行收缩（如格式工场等，或者在opencv内部实现），太大的、明晰度高视频速率较慢。
2023/4/16 5:18:33
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基于Quartus13.0的EDA课程的Verilog代码2.基本要求（1）根据图1分析一辆车进入停车场时两个传感器ab依次产生的信号序列及对应的状态；
（2）设计一个有限状态机FSM，根据两个传感器信号，确定能否有车辆进入停车场，考虑可能有行人干扰或其他非正常状况。
当检测到一辆车真正进入停车场时（以车辆尾部离开传感器为准），计数器加1。
使用开关模拟两个传感器信号，用一个7段数码管显示进入停车场的车辆数。
选择合适的时钟频率，电路应具有复位控制。
3.提高部分在基本要求基础上，设计一个有限状态机FSM，当检测到车辆进入或离开停车场时，计数器加1或减1（假设停车场只有一个出入口），用一个7段数码管显示停车场里停留的车辆数。
（2）设计一个有限状态机FSM，根据两个传感器信号，确定能否有车辆进入停车场，考虑可能有行人干扰或其他非正常状况。
当检测到一辆车真正进入停车场时（以车辆尾部离开传感器为准），计数器加1。
使用开关模拟两个传感器信号，用一个7段数码管显示进入停车场的车辆数。
选择合适的时钟频率，电路应具有复位控制。
3.提高部分在基本要求基础上，设计一个有限状态机FSM，当检测到车辆进入或离开停车场时，计数器加1或减1（假设停车场只有一个出入口），用一个7段数码管显示停车场里停留的车辆数。
2023/3/13 19:41:47
3.14MB
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基于提高红外图像行人检测准确率的目的，提出了一种基于多特征的红外行人检测算法。
首先提取训练样本的梯度方向直方图特征和强度自类似性特征，利用二者相结合得到联合特征训练支持向量机（SVM），之后利用滑动窗口法対整幅红外图像进行遍历，用训练好的SVM进行分类检测。
在LSIFarInfraredPedestrianDataset数据库上实验证明，基于多特征的检测方法相较于单一特征的方法提高了红外行人检测的精度，降低了误检率和漏检率。
首先提取训练样本的梯度方向直方图特征和强度自类似性特征，利用二者相结合得到联合特征训练支持向量机（SVM），之后利用滑动窗口法対整幅红外图像进行遍历，用训练好的SVM进行分类检测。
在LSIFarInfraredPedestrianDataset数据库上实验证明，基于多特征的检测方法相较于单一特征的方法提高了红外行人检测的精度，降低了误检率和漏检率。
2023/3/12 10:22:33
1.07MB
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应用非极大抑制方法，可排除候选的堆叠检测。
我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3，IDE：PyCharm1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库2.如果安装了Anaconda3，就只需要配置一个库imutils3.imutils安装方法pipinstallimutils确保imutils版本大于v0.3.1pipinstall--upgradeimutils可以更新版本
我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3，IDE：PyCharm1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库2.如果安装了Anaconda3，就只需要配置一个库imutils3.imutils安装方法pipinstallimutils确保imutils版本大于v0.3.1pipinstall--upgradeimutils可以更新版本
2023/3/7 9:24:42
6.67MB
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室内行人导航技术仿真MIMU+ZUPT以及MIMU+PDR，利用MATLAB仿真其算法，对于学习室内导航技术具有参考价值
2023/3/5 20:52:46
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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。
2024-04-09 15:03
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