基于方向梯度直方图(HOG)和SVM行人检测预警系统

基于Python的行人检测预警系统，该系统利用方向梯度直方图（HOG）特征提取技术和支持向量机（SVM）分类器进行行人检测。

项目信息

编号：PCV-3
大小：15M

运行条件

Python开发环境：
– PyCharm的安装包：Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9

需要安装依赖包：
– pip install opencv-python==4.6.0.66
– pip install pillow==9.5.0

项目介绍

系统采用预训练的HOG+SVM模型，通过滑动窗口和图像金字塔技术对图像进行多尺度检测，并结合非极大值抑制（NMS）方法去除重叠的检测框，从而提高检测的准确性和效率。

系统集成了图形用户界面（GUI），用户可以通过界面加载图像或视频进行行人检测，并实时查看检测结果和预警信息。实验结果表明，该系统能够在各种复杂场景下高效、准确地检测行人，并发出预警，具有较高的实用价值和应用前景。

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对peopledetect.py部分代码简单讲解。该项目可以按需有偿讲解，同时提供后续答疑。

运行分析

– 行人图像检测

– 行人视频检测

– 行人摄像头检测

项目文档

Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)