厂区叉车防撞监测预警系统通过部署在现场的监控摄像头，厂区叉车防撞监测预警系统24小时不间断地对叉车和行人进行精确检测。一旦系统检测到有行人或叉车车辆进入叉车的监测范围，YOLOv5算法会立即进行分析识别。系统会根据分析结果，判断是否存在碰撞风险。如果存在风险，系统会自动启动

在当今社会，安全问题已成为各行各业不可忽视的重要议题。特别是在需要高度监控的场合，如工厂、仓库、城市重要区域等，有效防范未经授权的行人入侵成为了亟待解决的问题。视频智能分析平台部署LiteAIServer行人入侵检测算法应运而生，以其卓越的技术实力和广泛的应用价值，为这一领域带

行人闯红灯自动监测系统利用现场已有的监控摄像头，当路口有行人通过时，行人闯红灯自动监测系统设备自动监测识别是人体。一旦识别到人行横道区域有行人通行，系统就会自动判定并发出警告。同时，系统还能够识别红绿灯的状态，如果红灯亮起，系统就会通过声光联合告警，提醒行人停止前行。行人

在当今社会快速发展的背景下，公共场所如购物中心、交通枢纽、教育机构等地的人群聚集现象越来越普遍。如何高效地管理和控制这些区域的人流，保障安全的同时提升服务水平，成为一个迫切需要解决的挑战。传统的人流统计方法，例如人工计数或基础的传感器技术，常常因效率低和准确度不足而受

行人闯红灯监测抓拍系统利用道路两边的监控摄像机配合AI智能人体识别算法，行人闯红灯监测抓拍系统实时检测人行横道区域是否有行人通行。当红灯亮起时，摄像头会自动检测识别人体，判断行人是否闯红灯。如果系统检测到行人通过红灯，将自动触发声光联合告警装置，发出人性化的警示音提示：“

关注底部公众号，回复暗号：13，免费获取600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。项目简介PCCNet是一种用于拥挤场景下行人计数的深度学习模型。该项目的目标是利用神经网络，准确地统计给定区域内的行人数，输入可以是图像或视频帧。行人计数广泛应用于交通管理、活动

介绍人的重新识别，即搜索人的图像，在许多方面都有需求，如从安全摄像机中寻找嫌疑人或丢失的儿童。其中，基于文本的人的重新识别，即不搜索显示与输入图像相同的人的图像，而是从文本中搜索显示与之匹配的人的图像，已经引起了很多人的注意。在基于文本的人的再识别任务中，主要的方法

引言亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。一、背景在人工智能与计算机视觉领域，人群场景下的目标检测一直是一个具有挑战性的

 yolov8行人车辆检测与计数系统（Python+YOLOv8+deepsort车辆追踪深度学习模型+清新界面）（1）YOL v8算法实现，模型一键切换更新；（2）检测图片、视频等图像中的各目标数目；（3）摄像头监控实时检测，便携展示、记录和保存；（4）支持切换目标，各目标位置切换查看；（5）提供数据集和训练代码可重新训练；

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目录1、基于表征学习的ReID方法2、基于度量学习的ReID方法（1）对比损失(Contrastiveloss)（2）三元组损失(Tripletloss)（3）四元组损失(Quadrupletloss)（4）难样本采样三元组损失(Tripletlosswithbatchhardmining,TriHardloss)（5）边界挖掘损失(Marginsampleminingloss,

在当今社会，随着科技的迅速发展和安全需求的日益增长，行人入侵检测技术成为了安全防护领域的重要研究方向。LntonAIServer行人入侵检测算法作为该领域的先进技术之一，其性能和应用效果受到了广泛关注。首先，从技术角度来看，LntonAIServer行人入侵检测算法采用了深度学习和图像处理

行人属性AI识别技术是一种基于人工智能技术的图像识别技术，通过对行人的图像或视频进行处理和分析，提取出其中的结构化信息，如人体姿态、关键点位置、行人属性（性别、年龄、服装等）等。行人结构化数据分析的方法包括姿态估计、关键点检测、行人属性识别等：姿态估计是指根据行人的姿势

摘要：在本博文中，我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的夜视行人检测系统，这一系统集成了多版本的YOLO算法，核心采用YOLOv8，并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，用于进行细致的性能指标对比分析。我们详尽地回顾了国内外在该领域的研究现状，深入讨论了数据集处理方法、算法原理、模型构建

摘要：在本篇博客中，我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统。这一系统的核心采用了YOLOv8技术，并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的算法来进行性能指标的对比分析。我们详细阐述了国内外的研究现状、数据集处理方式、算法的基本原理、模型的构建与训练过程，以及如何

摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人跌倒检测系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄

艾科瑞特科技：计算机视觉-行人图像特征相似度匹配模型关键词：目标检测、目标跟踪、图像识别、图像分类、视频分析、自然语言处理、自然语言分析、计算机视觉、人工智能、AIGC、AI、大模型、多模态大模型、API、Docker、镜像、API市场、云市场、国产软件、信创内容摘要：行人图像

摘要：开发行人车辆检测与计数系统对于提升城市交通管理和监控系统的效率至关重要。本篇博客详细介绍了如何利用深度学习构建一个行人车辆检测与计数系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并结合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的对比，给出了不同模型之间的性能指标如mAP

摘要：开发高效的夜视行人检测系统对于提升夜间安全和监控效能至关重要。本篇博客详尽介绍了如何利用深度学习技术搭建一个夜视行人检测系统，并提供了完整的实现代码。本系统采用了先进的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5进行了性能比较，展示了不同模型间的mAP、F1Score等关键性

召回率(Recall)也被称为真正率（TruePositiveRate），是指在所有正类中，模型正确识别出的正类所占的比例。召回率越高，意味着模型遗漏的正类越少。\(Recall=\frac{真正例(TP)}{真正例(TP)+假负例(FN)}\)例子：假设在一个大型购物中心内，有一个监控系统负责行人重识别任务，目的是为了

在当今这个信息化飞速发展的时代，安全一直是我们无法回避的话题。随着人工智能技术的不断进步，智能监控系统已经成为了维护社会安全的有力工具。在众多的智能监控技术中，LntonAIServer视频汇聚算法和行人入侵检测算法是两种重要的技术，它们如同两位无声的守护者，默默守护着我们的安全

在这个信息化飞速发展的时代，安全已成为我们不可忽视的话题。随着科技的进步，传统的物理防护手段已无法满足日益增长的安全需求。在这样的背景下，LntonAIServer视频汇聚算法分析平台应运而生，它如同一双智慧之眼，守护着我们的安全边界。LntonAIServer平台的核心技术之一便

数据集介绍：夜间、低光行人检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如夜间街景行人、夜间道路行人、夜间遮挡行人、夜间严重遮挡行人数据；适用实际项目应用：公共场所监控场景下夜间行人检测项目，以及作为监控场景通用行人检测数据集夜间场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标