卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检

水表图像数据集（训练1000，测试500，含YOLO标签）

使用OpenPose/DLIB库实现一些最先进的计算机视觉应用程序。 基于C/C++/Python的计算机视觉模型，使用OpenPose、OpenCV、DLIB、Keras和Tensorflow库。目标检测、跟踪、人脸识别、手势、情绪和姿势识别 C/C++/Python based computer DLIB：计算机视觉和其他机器学习的现代C++工具包。 Kerasify：用于从C++应用程序运行KARAS模型的小型库。 OPENCV：开源计算机视觉库。 OpenStA:一个实时多人关键点检测和多线程C++库。 操作系统（支持）： Ubuntu 16.04 Nvidia Jetson TX2 要求： 至少有1.6 GB可用的NVIDIA图形卡（NVIDIA smi命令检查Ubuntu中可用的GPU内存）。 至少2 GB的可用RAM内存。 推荐：cuDNN和至少8核的CPU。

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锚框 目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）。我们将在后面基于锚框实践目标检测。

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本文在了解了运动目标检测的背景相关检测方法后，对其中的视觉背景提取(ViBE)算法和混合高斯背景建模算法(GMM)进行了研究，学习了算法的理论内容，并在MATLAB平台进行单车辆检测、多车辆检测和动态环境检测的测试实验。

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