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    一、HOG算法

    HOG的一个详细的介绍:https://www.cnblogs.com/wyuzl/p/6792216.html

    fast-hog源码实现流程整理xmind

    d593ec3266a7816cb1aade2d972af245.png

    HOG的核心思想是通过检测局部物体的梯度和边缘方向信息得到被检测物体的局部特征,HOG能较好的捕捉到局部形状信息,而且对几何以及光学的变化有很好的不变性。

    缺点:在于不能处理关于遮挡的问题,对于物体方向改变或者人体姿势幅度过大的问题也没法解决,(后来用DPM中的可变形部件模型的方法,得到了解决)

    其本身没有旋转不变性,旋转不变性实际上是通过采用不同的旋转方向的训练样本来实现的,其本身也不具有尺度不变性,这部分也是通过改变检测窗口图像的大小来实现的。

    由于梯度性质导致的对噪声敏感的问题,需要在划分block以及cell后进一步高斯平滑去除噪点。

    二、HLS实质,具体的设计处理思想等

    HLS实质上是一种工具,这个工具存在的意义在于其实际上是把IP的实现采用C语言实现以后,在进一步的对for循环和数组进行分析优化,从而使得其更好的使用FPGA的底层架构,更合理的利用资源(高速度小面积的实现)。这个过程就是改动directive的过程,以及修改C代码,对应不同的需求会有对应的优化的指令实现方式,最后通过C和RTL联合仿真然后输出设计即可。导出IP就可用于vivado的其他任何设计中去了。

    这里的关键思想就在于优化指令directive的使用,

    再提一下HLS的一个好处:可以通过directive来将同样的代码综合成不同结构的电路

    比如我们要重复使用一个模块A,我们可能在资源不够的时候需要对A进行分时复用,在需要高吞吐量的时候又需要对A进行逻辑复制,如果是写RTL代码的话,这两种方式都需要不少的代码量,并且从一种方式换到另一种方式的时候需要重新编写代码,非常耗时。而使用HLS的话,我们只需要一个for循环对A进行调用就可以了,代码非常少,至于我们需要综合成何种结构的电路则添加不同的directive就可以了,并且可以同时生成不同的solution,同时综合成几种不同的电路,非常方便。

    三、AXI-stream的视频流图像处理的方法。

    抓住实质,最关键的控制信号实际上只有两个分别是data和valid信号,这两个信号可以看做是数据信号以及控制信号有效否的控制信号。

    AXI4-Stream跟AXI4的区别就是AXI4-Stream去除了地址线,这样就不涉及读写数据的概念了,只有简单的发送与接收说法,减少了延时

    放一个时序图:

    eb3be6d29fe046f6ff86773814405670.png

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  • hog+svm_行人检测matlab程序

    千次阅读 热门讨论 2014-01-05 16:10:13
    hog+svm_行人检测matlab程序【仅供大家理解用】 程序压缩上传到了115网盘,下载链接:http://115.com/file/angcz83d 关于这个matlab程序,需要说明的是: 1、检测时的运行速度超级慢,以16个像素作为扫描时的步长...

    转自:

    TimeHandle's Blog


    hog+svm_行人检测matlab程序【仅供大家理解用】

    程序压缩上传到了115网盘,下载链接:http://115.com/file/angcz83d

    关于这个matlab程序,需要说明的是:

    1、检测时的运行速度超级慢,以16个像素作为扫描时的步长,从1000*1000的大图里检测出最终结果,在2.5GHz的CPU下需要20多分钟时间。主要的时间消耗在两个地方,一个是计算HOG,这个在之前的日志里已经说过了,还有一个是用libsvm的rbf核分类。如果用线性核的话,上述时间会降到十分钟以内,但也是令人难以容忍的,而且检测效果会打折。。。程序里所有的部分都是遵从原始文献中给出的算法写的,只求能运行起来,仅供大家理解原理用。。。

    2、使用libsvm时对参数没有做任何的优化,全部默认。

    3、关于各个m文件


    produceTestSampleMatData.m

    用于生成测试样本集(小图,用于检查train.m与train_with_hard_neg_samples.m的效果)

     

    produceTrainSampleMatData.m

    用于生成训练样本集(小图)

     

    train.m

    用于第一次训练(需要一两个小时)


    produceTrainSamplesWithHardNegSamples.m

    用于生成带有HardSamples的训练样本集(小图,需要消耗很长时间,将近两天)

     

    train_with_hard_neg_samples.m

    用于第二次训练(需要好几个小时,消耗很大内存,将近2.5G)


    testPeople.m

    在大图中测试,时间消耗在1中已经说了。这个是个GUI程序,先点击载入图像,然后点击检测,最后会把多个尺度下检测到的结果融合,融合调用的是clustering_loc.m,这个函数包括三个融合参数,delta_x,delta_y,delta_s,具体怎么调,我也没弄清楚,只是照论文把程序编出来了而已,但总的来说,数越大,融合的越狠,它们的物理意义可以参见dalal的博士论文。我只测试了几个大图,因为慢,没耐心等,效果一般,不算差,但也没多好。

     

     

    这几个m文件的使用顺序同上面所列顺序一致,而且运行时需要手工点击一个一个来。前面的m文件都是为后边的m文件提供数据的(以mat格式保存,115网盘里上传了testPeople.m所需的文件MODEL_FANLE.mat,所以可以直接运行testPeople.m),需要注意的一点是train_with_hard_neg_samples.m里我直接用一个大矩阵把所有样本存起来了,最终大概有18000个样本,这样大的单一矩阵32bit版本的matlab下定义不了,而且svm训练时matlab占用的内存达到2.5G,内存小点的机器这个程序就不能跑了。。。我为了偷懒,直接找了台4GB内存的电脑,装了64bit的linux和matlab搞定了。


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  • 很抱歉好久没有登录博客,看到这个博客的好多人都问我与SVM结合的问题,我把HOG相关的程序整理了下,有一部分被弄丢了,准备重新写,不过好在最后在邮件的附件里面又找到。。。汗。。拖了点时间。程序压缩上传到了...

    转自 http://hi.baidu.com/nokltkmtsfbnsyq/item/60fa118c32ecb023110ef352

    很抱歉好久没有登录博客,看到这个博客的好多人都问我与SVM结合的问题,我把HOG相关的程序整理了下,有一部分被弄丢了,准备重新写,不过好在最后在邮件的附件里面又找到。。。汗。。拖了点时间。程序压缩上传到了115网盘,下载链接:http://115.com/file/angcz83d

    关于这个matlab程序,需要说明的是:

    1、检测时的运行速度超级慢,以16个像素作为扫描时的步长,从1000*1000的大图里检测出最终结果,在2.5GHz的CPU下需要20多分钟时间。主要的时间消耗在两个地方,一个是计算HOG,这个在之前的日志里已经说过了,还有一个是用libsvm的rbf核分类。如果用线性核的话,上述时间会降到十分钟以内,但也是令人难以容忍的,而且检测效果会打折。。。程序里所有的部分都是遵从原始文献中给出的算法写的,只求能运行起来,仅供大家理解原理用。。。

    2、使用libsvm时对参数没有做任何的优化,全部默认。

    3、关于各个m文件


    produceTestSampleMatData.m

    用于生成测试样本集(小图,用于检查train.m与train_with_hard_neg_samples.m的效果)

     

     

    produceTrainSampleMatData.m

    用于生成训练样本集(小图)

     

     

    train.m

    用于第一次训练(需要一两个小时)


    produceTrainSamplesWithHardNegSamples.m

    用于生成带有HardSamples的训练样本集(小图,需要消耗很长时间,将近两天)

     

     

    train_with_hard_neg_samples.m

    用于第二次训练(需要好几个小时,消耗很大内存,将近2.5G)


    testPeople.m

    在大图中测试,时间消耗在1中已经说了。这个是个GUI程序,先点击载入图像,然后点击检测,最后会把多个尺度下检测到的结果融合,融合调用的是clustering_loc.m,这个函数包括三个融合参数,delta_x,delta_y,delta_s,具体怎么调,我也没弄清楚,只是照论文把程序编出来了而已,但总的来说,数越大,融合的越狠,它们的物理意义可以参见dalal的博士论文。我只测试了几个大图,因为慢,没耐心等,效果一般,不算差,但也没多好。

     

     

     

    这几个m文件的使用顺序同上面所列顺序一致,而且运行时需要手工点击一个一个来。前面的m文件都是为后边的m文件提供数据的(以mat格式保存,115网盘里上传了testPeople.m所需的文件MODEL_FANLE.mat,所以可以直接运行testPeople.m),需要注意的一点是train_with_hard_neg_samples.m里我直接用一个大矩阵把所有样本存起来了,最终大概有18000个样本,这样大的单一矩阵32bit版本的matlab下定义不了,而且svm训练时matlab占用的内存达到2.5G,内存小点的机器这个程序就不能跑了。。。我为了偷懒,直接找了台4GB内存的电脑,装了64bit的linux和matlab搞定了。

    转载于:https://www.cnblogs.com/wszzdyyp/archive/2012/10/14/2723619.html

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  • 【实例简介】可以进行行人检测的简单代码,测试有效,可以执行,运行结果良好【实例截图】【核心代码】可以用的行人检测└── 可以用的行人检测├── alpha.mat├── bias.mat├── HOG.m├── imhogtrace.m├...

    【实例简介】

    可以进行行人检测的简单代码,测试有效,可以执行,运行结果良好

    【实例截图】

    【核心代码】

    可以用的行人检测

    └── 可以用的行人检测

    ├── alpha.mat

    ├── bias.mat

    ├── HOG.m

    ├── imhogtrace.m

    ├── myplot.m

    ├── narrowarray.mat

    ├── neg

    │   ├── img00007.jpg

    │   ├── img00036.jpg

    │   ├── img00041.jpg

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    │   └── img03585.jpg

    ├── neg.mat

    ├── newSVM.asv

    ├── newSVM.m

    ├── nsv.mat

    ├── people2

    ├── pos

    │   ├── img00000.jpg

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    │   ├── img03587.jpg

    │   ├── img03611.jpg

    │   └── img03618.jpg

    ├── pos.mat

    ├── predicted.mat

    ├── readimg2.m

    ├── readneg.m

    ├── readpos.m

    ├── recieve.mat

    ├── result.jpg

    ├── SVM_Toolbox

    │   ├── osu_svm3.00

    │   │   ├── cmap.mat

    │   │   ├── Contents.m

    │   │   ├── demo

    │   │   │   ├── c_clademo.m

    │   │   │   ├── c_lindemo.m

    │   │   │   ├── c_poldemo.m

    │   │   │   ├── c_rbfdemo.m

    │   │   │   ├── c_svcdemo.m

    │   │   │   ├── DemoData_class.mat

    │   │   │   ├── DemoData_test.mat

    │   │   │   ├── DemoData_train.mat

    │   │   │   ├── one_rbfdemo.m

    │   │   │   ├── osusvmdemo.m

    │   │   │   ├── SVMClassifier.mat

    │   │   │   ├── u_clademo.m

    │   │   │   ├── u_lindemo.m

    │   │   │   ├── u_poldemo.m

    │   │   │   ├── u_rbfdemo.m

    │   │   │   └── u_svcdemo.m

    │   │   ├── demos.m

    │   │   ├── LinearSVC.m

    │   │   ├── mexSVMClass.dll

    │   │   ├── mexSVMClass.m

    │   │   ├── mexSVMClass.mexglx

    │   │   ├── mexSVMClass.mexhp7

    │   │   ├── mexSVMClass.mexsol

    │   │   ├── mexSVMTrain.dll

    │   │   ├── mexSVMTrain.m

    │   │   ├── mexSVMTrain.mexglx

    │   │   ├── mexSVMTrain.mexhp7

    │   │   ├── mexSVMTrain.mexsol

    │   │   ├── Normalize.m

    │   │   ├── one_RbfSVC.m

    │   │   ├── PolySVC.m

    │   │   ├── RbfSVC.m

    │   │   ├── Scale.m

    │   │   ├── SVMClass.m

    │   │   ├── SVMPlot2.m

    │   │   ├── SVMPlot.m

    │   │   ├── SVMTest.m

    │   │   ├── SVMTrain.m

    │   │   ├── u_LinearSVC.m

    │   │   ├── u_PolySVC.m

    │   │   └── u_RbfSVC.m

    │   ├── svm

    │   │   └── svm

    │   │   ├── binomial.m

    │   │   ├── centrefig.m

    │   │   ├── cmap.mat

    │   │   ├── Contents.m

    │   │   ├── Examples

    │   │   │   ├── Classification

    │   │   │   │   ├── iris1v23.mat

    │   │   │   │   ├── iris2v13.mat

    │   │   │   │   ├── iris3v12.mat

    │   │   │   │   ├── linsep.mat

    │   │   │   │   └── nlinsep.mat

    │   │   │   └── Regression

    │   │   │   ├── example.mat

    │   │   │   ├── sinc.mat

    │   │   │   └── titanium.mat

    │   │   ├── newsvm.zip

    │   │   ├── nobias.m

    │   │   ├── Optimiser

    │   │   │   ├── Makefile

    │   │   │   ├── pr_loqo.c

    │   │   │   ├── pr_loqo.h

    │   │   │   ├── qp.c

    │   │   │   └── qp.dll

    │   │   ├── qp.dll

    │   │   ├── README

    │   │   ├── softmargin.m

    │   │   ├── svcerror.m

    │   │   ├── svcinfo.m

    │   │   ├── svc.m

    │   │   ├── svcoutput.m

    │   │   ├── svcplot.m

    │   │   ├── svdatanorm.m

    │   │   ├── svkernel.m

    │   │   ├── svrerror.m

    │   │   ├── svr.m

    │   │   ├── svroutput.m

    │   │   ├── svrplot.m

    │   │   ├── svtol.m

    │   │   ├── uiclass.m

    │   │   ├── uiclass.mat

    │   │   ├── uiregress.m

    │   │   └── uiregress.mat

    │   └── SVM的工具箱简介.doc

    ├── test.mat

    ├── testvector.mat

    ├── tracking.m

    ├── Track_People.m

    ├── TSVM.m

    ├── zxs.jpg

    └── 说明文档.txt

    12 directories, 307 files

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  • 行人检测matlab程序

    热门讨论 2012-03-12 20:24:40
    这是一个关于行人检测的代码程序,是matlab的。
  • 一文读懂行人检测算法1引言行人检测可定义为判断输入图片或视频帧是否包含行人,如果有将其检测出来,并输出bounding box 级别的结果。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性 ,外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等...
  • 【目标检测】基于帧差法+Vibe算法实现车辆行人检测matlab源码
  • 行人检测matlab实现

    2018-04-04 15:45:37
    可以进行行人检测的简单代码,测试有效,可以执行,运行结果良好
  • matlab行人检测

    2017-04-23 22:03:00
    matlab行人检测
  • 基于Matlab行人检测程序,基于Matlab开发的用于行人检测程序代码。
  • 该存储库包含我的计算机科学硕士基本HOG + SVM行人检测器的MATLAB实现的代码 免责声明 如果要使用此代码,请阅读LICENCE并记住,我按PROVIDE THE PROGRAM "AS IS" WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND 。 我对该代码库...
  • MATLAB 行人检测

    2018-05-17 09:23:45
    行人检测 通过训练获取目标
  • 一、帧差分法 ...该类算法对时间上连续的两帧或三帧图像进行差分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度差的绝对值,当绝对值超过一定阈值时,即可判断为运动目标,从而实现目标的检测功能。 ...
  • matlab行人检测代码

    2018-07-10 10:07:38
    基于matlab,使用互检方法制作的简单的行人检测代码。
  • 基于聚类算法和模式识别的人脸检测matlab程序原代码-法和模式识别的人脸检测matlab程序原代码.rar 里面的内容请版主帮忙展示一下 所含内容: Figure4.jpg 运行结果: ...
  • matlab滑动条码行人检测器 用于行人检测系统的MatLab代码的当前实现。 该系统使用带有HOG特征分类器的滑动窗口方法。 要使用此代码,将需要导入MatLab的计算机视觉系统工具箱以及统计和机器学习工具箱。
  • 行人检测 车辆检测 车道检测 遥感图像检测 交通标志检测 图像识别 Python opencv matlab 程序 源码 详细注释
  • 排名第2的目标检测算法:基于加州理工学院2009年行人检测的文章:Integral Channel Features(积分通道特征)
  • 其中,人脸检测与识别技术发展最为迅速,相对而言,这种方法更加直接、友好,也更便于在生产实践中得到广泛应用。如今,身份识别系统在诸多领域发挥着重要作用,其市场前景也十分广阔,研究更为快速有效的人脸检测与...
  • 行人检测,本例程是通过py实现了道路的行人检测功能,可以很好的应用于无人驾驶领域
  • (3)名为“Pedestriandetection_MATLAB”的文件夹中使用MATLAB 2016b实现的ACF行人检测跟踪 算法的脚本文件,“pedScaleTable”为脚本中引用的先决条件文件。 (4)名为“projecttext.m”的文件夹中是用MATLAB...
  • VS2008+opencv实现行人检测的代码程序.rar
  • 基于SVG和HOG的行人识别算法,是在matlab实现,有完整的代码,解析,结题PPT。Optimize是多尺度变宽高比方法 MainCode就是固定宽高比多尺度方法 这两个是主函数,首次运行时,把第一行的TrainHogFeatureWithSVM...
  • 行人探测器 该项目是Piotr Dollar的“图像和视频Matlab工具箱”的端口,可在找到。 如果您需要更多信息,请随时与我联系。 谨记,就皮约特·多尔(Piotr Dollar)的工作而言,这可能已过时。 要求: OpenCV CMake...
  • matlab的egde源代码DeepPed:用于行人检测的深度卷积神经网络 由DenisTomè,Federico Monti,Luca Baroffio和Luca Bondi创建。 介绍 DeepPed是最新的行人检测器,它扩展了Girshick等人所做的R-CNN工作。 结合具有...
  • matlab检测人的程序的源码介绍 2010 年左右,当 Lian 和我在做我们的手势识别演示时,出于将多余的图像预处理操作抽象为一组干净简洁的函数的挫败感,我开始考虑远离堆栈。 为什么? 好吧,两年后,ccv 就是答案。...
  • hog行人检测程序

    热门讨论 2010-03-03 11:20:10
    Navneet Dalal的作品。行人检测程序,在vs2005下编译通过,含编译通过的可执行文件,网站上说明的错误已修改完。
  • 行人检测系统.rar

    2020-05-09 15:51:51
    基于Matlab行人检测程序,基于Matlab开发的用于行人检测程序代码。自己训练的分类器导入进行视频行人检测 代码亲测可行,算法需要再完善 提高实时性
  • matlab检测人的程序的源码马恒达_ADAS_系统 ROS控制车辆的前向预警碰撞系统和车道辅助在MATLAB中的实现 抽象的 以下论文讨论了父项目的一部分,重点是为无人驾驶汽车开发自主控制器。 主要目标是设计一个具有车道...
  • 学习用于鲁棒行人检测的跨模态深度表示 作者:徐丹、欧阳万里、艾丽莎·里奇、王晓刚和妮库·塞贝 ## 介绍 CMT-CNN 是一种与 arxiv 提交相关的行人检测方法,该方法在 CVPR 2017 上被接受。该代码是用 Caffe 实现的...

空空如也

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