行人检测与追踪代码

资 源 简 介

行人检测与追踪代码

详 情 说 明

行人检测与追踪是计算机视觉领域的经典应用之一。该系统通常由三个核心模块组成：目标检测、多目标追踪、轨迹可视化。

预处理阶段会使用常见的图像处理方法对输入图像进行优化，包括尺寸调整、色彩空间转换等操作，为后续处理提供标准化的输入。检测模块通常采用基于深度学习的预训练模型，如YOLO或Faster R-CNN等，能够准确识别图像中的行人位置。

追踪算法则负责关联连续帧中的检测结果，常用的方法包括卡尔曼滤波、匈牙利算法匹配等。系统会为每个检测到的行人分配唯一ID，并在时间序列中持续更新其位置信息。

轨迹可视化模块会将追踪结果直观呈现，常见方式包括绘制带有时间戳的移动路径、不同颜色的边界框等。系统还能统计行人的运动速度和方向等高级信息，为行为分析提供基础数据。

这类系统的实现难度适中，适合作为计算机视觉的入门项目。开发者可以根据需求灵活调整算法精度和运行效率，例如选择轻量级模型提升处理速度，或引入更复杂的重识别机制提高追踪稳定性。