为减少行人违法过街现象,提高行人过街安全,对信号交叉口行人过街行为机理进行研究。首先,通过相关性分析找出个人属性、家庭属性、行人设施属性、交通状况属性中对行人过街行为有显著影响的因素。另外,除上述可见因素外,也存在一些观察不到的心理因素会对行人行为产生影响,如对交通安全的态度、对舒适性的要求、从众心理的强弱等。将这些心理层面的主观偏好定义为隐性变量,通过对解释变量和表征变量的结构方程建模获取。最后,将相关性分析得出的关键因素和隐性变量共同作为自变量,引入到logit模型中,建立行人个体违法过街行为的MNL

红外车辆行人检测数据集，几千张带VOC格式和YOLO格式标签的红外数据集

行人检测Opencv代码，通过HOG进行特征提取，SVM分类器分类。

基于yolov5+opencv实现车辆+行人检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 检测的类别目标有：人、轿车、卡车、大巴车 带GUI界面、训练好的模型、评估指标曲线、loss曲线、精确度曲线、召回率等、项目说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

TUD的行人检测数据库，tud-crossing-sequence图像序列。

常规的行人目标检测方法往往以底层特征为基础，采用密集窗口扫描的分类检测模式，其计算资源开销大而难以满足快速性要求。针对此问题，研究了一种新的行人目标快速检测方法。引入视觉选择性注意计算进行目标候选区域定位，通过提取候选区域的积分有向梯度直方图IHOG（integrated histogram of oriented gradient）特征和局部二值模式LBP（local binary pattern）特征以形成组合优势，通过级联支持向量分类方式对区域内容进行分级检测，实现了快速、可靠的行人目标检测。 DE

基于yolov5算法行人检测计数源码(带GUI界面)+模型(40多万个人形数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明.zip 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

行人检测系统探测车前的行人如果有人走入汽车的行进路线即会发出警告

项目名称是“来往行人检测跟踪计数”，GUI界面可以统计显示来回经过的行人数量。 基于YOLOv5+deepsort+pyqt5GUI界面行人跟踪计数系统设计源码+模型+操作说明+数据集 附有详细运行操作说明，按照一步步来就可以了。 模型是yolov5行人检测模型，提供的有人形检测数据集+训练代码，可以自己训练模型。 当然也可以训练出车辆检测模型，对车辆进行检测跟踪计数，换下模型即可。 【备注】有相关使用问题，可以留言或者私信于我，有问必答！

YOLOv5-deepsort 车辆行人目标跟踪，代码以配置好，下载后配置环境就可以使用，包括有训练好的YOLOv5车辆行人检测模型，并附上了测试视屏，并可绘制出目标 的运动轨迹，有使用说明可以参考，目标类别名为person，car，用于检测和跟踪车辆行人 https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502