文档介绍：该【智能交通中行人检测算法的研究与实现的中期报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【智能交通中行人检测算法的研究与实现的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,行人检测在交通监控和智能出行中扮演着越来越重要的角色。行人检测可以为交通管理提供数据支持和决策参考,以及为出行人员提供更加安全和便捷的服务。因此,本研究致力于探索行人检测算法的研究和实现,以提高智能交通系统的精度和效率,进而提高交通出行的安全性和便利性。:(1)行人检测算法研究:本研究将探索目前主流的行人检测算法,并结合实际应用需求,优化算法精度和效率。其中,常用的行人检测算法包括基于深度学****的目标检测算法、基于传统计算机视觉方法的行人检测算法等。(2)行人检测算法实现:本研究将在Python等编程语言的基础上,采用TensorFlow等开源深度学****框架,实现行人检测算法的代码编写和调试。并使用开源数据集或自建数据集,验证算法的精度和效率,最终得出可行的行人检测算法解决方案。,本研究已完成行人检测算法的研究,并初步实现了基于深度学****的行人检测算法的代码编写和调试。具体工作进展如下:(1)行人检测算法研究:本研究首先调研市面上主流的行人检测算法,N算法、YOLO算法等,分析各算法原理、优缺点及适用场景。然后,根据应用需求和数据集情况,选择较为适合的算法进行优化。最终,N算法的行人检测算法。(2)行人检测算法实现:本研究采用Python编程语言结合TensorFlow框架,N算法的行人检测算法的代码编写和调试。针对实际应用需求,进行了模型网络的调整和优化,取得了较好的效果。(3)数据集制作:本研究使用开源的行人检测数据集进行实验,同时也根据实际应用场景,采用无人机拍摄的交通实景图像进行了自建数据集。自建数据集更加符合实际应用环境,在测试行人检测算法精度和效率时更具有代表性。:(1)算法优化:N算法的行人检测算法,提高精度和效率,同时探索其他行人检测算法的应用。(2)实验验证:使用更加专业和真实的交通数据集,进行对算法的验证和优化,同时也可以结合其他智能交通技术进行实验,探索更加全面和实用的智能交通解决方案。