海康行人检测论文

有一个月没更博客了，捂脸 o(￣=￣)d

端午回家休息了几天，6月要加油~

回到正文，HOG是很经典的一种图像特征提取方法，尤其是在行人识别领域被应用的很多。虽然文章是2005年发表在CVPR上的，但近十年来还没有被淹没的文章真的是很值得阅读的研究成果了。

key idea： 局部物体的形状和外观可以通过局部梯度或者边缘的密度分布所表示。

主要步骤：

上图为论文中提供的图，个人觉得我在参考资料中列出的那篇 博客 中给出的图可能更好理解一些。

具体细节： 关于每一个过程的详细解释还是在 这篇博客 中已经写得很清楚了，这里就不再搬运了。

文章中数据集的图像大小均为：64*128, block大小为16x16， block stride为8x8，cell size为8x8，bins=9（直方图等级数）；

获取到每张图的特征维度后，再用线性SVM训练分类器即可。

下图为作者而给出的示例图：

这两篇博客写的都很好，推荐阅读一波。

之前我们介绍了海康互联的很多功能，其中就有人车检测，而人车检测配置通过搭配固定型号的录像机：目前在售的R系列、智臻Z系列、K系列、F系列，并程序版本在及以上。摄像机接入录像机，且录像机已联网的情况下，进入设置界面：进入摄像机的通道，点击画面右上方的“设置”小图标，进入设置界面。勾选操作：在设置页面点击“报警设置”，依次操作：滑动开启侦测；勾选人、车、人与车等侦测类型；框选触发侦测的报警区域；确保已开启报警声等。消息提醒：退回设置界面，点击“消息提醒设置”，设置手机推送提醒的时间段，保存计划。2、通过海康互联添加摄像机在海康互联中，直接添加摄像机即可进行人车检测报警配置，配置方法和第一种操作方式一样。3、通过录像机配置通过录像机配置的关键是搭配录像机，录像机支持所有人车检测报警类型(智能移动侦测、区域入侵、越界侦测)，如果不是录像机，则可用区域入侵或越界侦测。进入界面：【配置】-【普通事件】-【移动侦测】，选择配置通道，滑动“启用”，开启功能。区域设置：选择“人员”、”车辆“等类型的检测目标，再点击“绘制区域”，灵活框选10边形区域。设置布防时间：点击时间条并拖动即可，或点击“编辑”，输入精准的时间段。联动方式：可启用声光联动、报警弹窗、蜂鸣器报警、上传中心、联动录像等，然后点击“应用”即可。以上就是成都海康威视代理介绍的智能警戒摄像机配置人车检测的简单介绍，通过人车检测配置，有效对行人及车辆进行安全防范，需要的朋友可以参考哦，希望能帮助到大家，如果想了解成都海康威视代理分享的更多干货，请继续关注慧翼科技。

写一篇基于实时监控人脸检测的论文，可以按照以下步骤进行：1. 研究背景和意义：介绍实时监控人脸检测技术在安防、智能家居等领域的应用，并说明该技术对社会发展的重要性。2. 相关工作综述：对当前主流的人脸检测算法进行梳理和总结，包括传统方法（如Haar特征分类器、HOG+SVM）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。并分析其优缺点及适用场景。3. 实验设计与数据集选择：详细描述本次实验所使用的硬件设备、软件环境以及数据集来源。同时还需解释为什么选择这些硬件设备和数据集，并且需要提供相关参数设置。4. 方法介绍：详细介绍采用哪种算法来进行实时监控人脸检测，包括模型架构、训练过程中使用到的技巧等方面。此外，还需说明如何将该算法应用于视频流中，并保证高效率地运行。5. 实验结果与分析：给出本次实验得到的具体结果，在不同条件下测试准确率、召回率等指标，并通过图表形式直观呈现。同时也需要针对结果进行分析，找出其中存在问题或者改进空间之处。6. 结论与展望：总结本次研究成果并归纳出最新发现；同时也需要指出目前存在问题或者未来可开展工作方向。最后强调该项技术在未来可能带来更多广泛而深远影响。 7. 参考文献: 列举文章引用过所有参考资料, 便于读者查阅相关信息.以上是一份简单论文框架, 具体内容根据自身情况灵活调整即可。

不一定能过。

paperpass检测和知网检测文献存在不同，检测相似率的结果也会不一样。

知网的概念是国家知识基础设施（NationalKnowledgeInfrastructure，NKI），由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。

在党和国家领导以及教育部、中宣部、科技部、新闻出版总署、国家版权局、国家发改委的大力支持下，在全国学术界、教育界、出版界、图书情报界等社会各界的密切配合和清华大学的直接领导下，CNKI工程集团经过多年努力，采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的"CNKI数字图书馆"，并正式启动建设《中国知识资源总库》及CNKI网格资源共享平台，通过产业化运作，为全社会知识资源高效共享提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习平台。

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参考资料来源：百度百科-知网