内容概要：本文详细介绍了基于YOLOv5和ReID模型的行人重识别系统的设计与实现。首先，利用YOLOv5进行实时行人检测，通过设置合理的置信度阈值来提高检测准确性。接着，使用OSNet作为ReID模型，提取行人的特征向量，并通过余弦相似度计算来进行精确的身份匹配。文中还讨论了特征归一化、颜色渐变显示等优化措施，以及针对不同场景的调整建议。最终，系统能够在复杂环境中快速定位并识别特定行人。 适合人群：具有一定深度学习基础的研究人员和技术开发者，尤其是从事计算机视觉领域的从业者。 使用场景及目标：适用于安防监控、智能交通等领域，旨在解决多摄像头环境下行人身份的连续跟踪与识别问题。具体应用场景包括但不限于公共场所的安全监控、失踪人口搜索等。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和实施细节，帮助读者更好地理解和复现该系统。同时，强调了实际应用中的注意事项，如环境因素对检测效果的影响、模型选择依据及其优缺点等。

设计“行人识别及自动跟随”场景及实验方案，搭建测试场地，调研基于OpenCV的行人识别方法并编程实现，将算法部署至XQ4-Pro移动机器人平台，结合机器人操作系统，实现测试场景下的移动机器人行人识别及自动跟随

python基于transformer的车辆行人识别

https://github.com/frostinassiky/gtad ，自训练模型。

1、基于yolov5算法实现电动车头盔佩戴识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“头盔”和“人头” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

行人识别行人识别行人识别行人识别行人识别行人识别

步态新人识别代码，github：https://github.com/ZhouHanyu18/gaitRecognition

基于transformer的车辆行人识别。包含已经训练好的模型、训练代码、测试代码、数据集以及环境的配置情况。还有预测后的示例图，一个完整的项目打包。

1、YOLO车辆行人识别数据集 目标类别为person和car 共2个类别，5000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、yolov5车辆行人检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的车辆行人检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，map达90% 多，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为person和car 共2个类别，并附5000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码