基于OpenCV的行人检测系统设计与实现

基于OpenCV的行人检测系统设计与实现
摘    要
本文介绍了基于OpenCV的行人检测系统的设计与实现。该系统采用了Haar特征分类器进行行人检测,并通过对检测结果进行筛选和合并来提高检测精确度。同时,为了应对不同环境下的行人检测需求,系统采用了多种方法进行参数调节和模型优化。实验结果表明,该系统在行人检测方面具有较高的准确性和鲁棒性,能够应用于多种场景,具有较高的实用价值。本文在论述系统设计与实现的同时,也讨论了相关算法的原理和应用,并对未来的研究方向进行了展望。
关键词:行人检测 、OpenCV 、Haar特征 、Adaboost算法 
Abstract 
This paper introduces the design and implementation of a pedestrian detection system based on OpenCV. The system uses the Haar feature classifier for pedestrian detection, and enhances the detection accuracy by filtering and merging the detection results. In order to address the pedestrian detection needs in different environments, the system adopts various methods for parameter adjustment and model optimization. The experimental results show that the system has high accuracy and robustness in pedestrian detection, and can be applied to a variety of scenes with high practical value. In addition to discussing the system design and implementation, this paper also discusses the principles and applications of relevant algorithms, and prospects future research directions.
Keyword: Pedestrian detection, OpenCV, Haar features, Adaboost algorithm
目    录
1引言 1
1.1研究背景与意义 1
1.2国内外研究现状 1
1.3问题及解决对策 1
2 应用技术及相关概念 2
2.1 OpenCV的概念 2
2.2 Haar特征 3
2.3 Adaboost算法 3
3系统界面设计 3
3.1界面展示 4
3.2数据读入 4
3.3行人检测结果 5
4系统实现流程 6
4.1数据预处理 6
4.2模型训练 7
4.3行人检测系统实现 7
5结语 8
参考文献 10
致谢 11
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