传统行人检测算法的参考文献

根据提供的引用内容，以下是传统行人检测算法的参考文献：

1. "2D: 传统目标检测算法综述" - CSDN博客文章，作者：WZZ18191171661，链接：[https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/91305466](https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/91305466)

2. "2D: 传统目标检测算法综述" - 知乎专栏文章，作者：未提供，链接：[https://zhuanlan.zhihu.com/p/94934407](https://zhuanlan.zhihu.com/p/94934407)

以上是两篇关于传统行人检测算法的参考文献。这些文献提供了关于传统行人检测算法的综述和详细信息，可以帮助您深入了解该领域的研究和方法。

相关问题

密集行人场景行人检测算法

密集行人场景行人检测算法是指在人群密集的场景中，通过计算机视觉技术来实现对行人的检测和识别。这种算法通常需要解决以下几个挑战：

1. 行人遮挡：在密集行人场景中，行人之间可能会相互遮挡，导致部分行人无法被完整地检测到。

2. 行人姿态变化：行人在行走过程中，姿态可能会发生变化，例如弯腰、抬头等，这会增加行人检测的难度。

3. 行人密度：密集行人场景中，行人的数量非常多，这会增加算法的计算复杂度和实时性要求。

针对以上挑战，有一些常用的密集行人场景行人检测算法，包括但不限于：

1. 基于深度学习的方法：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），通过训练大量的行人图像数据来实现行人检测。这些方法通常能够较好地处理行人遮挡和姿态变化问题。

2. 基于特征提取的方法：通过提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，然后使用机器学习算法进行行人检测。这些方法通常需要手工设计特征提取器，并且对行人密度较高的场景可能效果不佳。

3. 基于目标跟踪的方法：通过在连续帧中跟踪行人的位置和运动，来实现行人检测。这些方法通常能够较好地处理行人遮挡和姿态变化问题，但对于行人密度较高的场景可能存在一定的挑战。

以上只是一些常见的密集行人场景行人检测算法，实际应用中还有很多其他方法和技术。具体选择哪种算法需要根据具体场景和需求来确定。

yolo行人检测算法解析

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它的主要特点是能够在一次前向传播中同时预测图像中多个目标的位置和类别。

YOLO算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。它将输入图像分成一个固定大小的网格，并在每个网格单元中预测边界框和类别概率。每个边界框由5个参数表示：中心坐标、宽度、高度以及目标存在的置信度。类别概率表示该边界框中包含不同类别目标的概率。

YOLO算法的网络结构主要由卷积层和全连接层组成。它使用卷积神经网络提取图像特征，并通过全连接层进行目标分类和位置回归。在网络的最后一层，YOLO会输出一个固定大小的特征图，每个特征图单元对应一个边界框。

YOLO算法的优点是速度快，可以实时检测目标。但由于将图像分成网格，可能会导致小目标检测不准确，并且对于密集目标的检测效果较差。