DeepSOCIAL社交距离监测实战(基于YOLOv4)

课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35696

本课程对DeepSOCIAL论文和项目做复现实战。

DeepSOCIAL使用YOLOv4+SORT多目标跟踪+社交距离估计(采用逆透视映射)对视频中的行人做社交距离风险评估,以抑制疫情传播。

该项目提供了获取目标检测器输出信息后开发衍生CV应用的实际案例,采用把目标检测器编译成动态链接库并封装Python接口,并把检测、跟踪和评估结果绘图(如热力图融合原图)的可视化技术。值得学习和借鉴之处良多。

本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示,并对DeepSOCIAL原理和代码做详细解读。

课程包括:实践篇、原理篇和代码解析篇。

  实践篇包括Win10和Ubuntu系统上的DeepSOCIAL项目实践操作步骤演示,对原DeepSOCIAL项目代码进行一定改造和补充;

  原理篇中讲解了匈牙利算法、卡尔曼滤波器的原理,并解读了SORT和DeepSOCIAL论文;

  代码解析篇中对DeepSOCIAL的代码逐个文件进行详细讲解。

DeepSOCIAL社交距离监测实战(基于YOLOv4)_第1张图片

 

DeepSOCIAL社交距离监测实战(基于YOLOv4)_第2张图片

 

DeepSOCIAL社交距离监测实战(基于YOLOv4)_第3张图片

 

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