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【毕业设计_课程设计】基于机器学习SVM的行人检测实现

文章目录

  • 前言
  • 项目说明
  • 工程

前言

基于机器学习SVM的行人检测实现

提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放

项目说明

1.HOG+SVM行人检测
基于python和opencv编写的代码，应用经典的HOG+SVM算法实现行人检测
目录说明：

  1. Negative：负样本数据集；
  2. Positive：正样本数据集；
  3. TestData：测试数据集；
  4. pedestran_detect.py：使用HOG+SVM进行训练+测试代码。

2.matlab
HOG特征提取演示和模糊PID仿真
目录说明：
hog：HOG特征提取
Simulation：PID控制仿真，模糊推理系统，模糊PID控制仿真

3.server
服务器的代码，大多数文件是测试学习用，关键代码在SocketsDemo和TKinterTest文件夹中
模型和训练数据太大，不上传。

4.app
Android项目

5.stm32
下位机程序

工程

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