基于MATLAB的地下车库行人预警

-5-1.1研究背景图SEQ图\*ARABIC1-1地下车库图片1.2研究意义1.3国内外研究现状第2章地下车库行人预警介绍2.1地下车库行人预警介绍2.2行人检测与识别技术图SEQ图\*ARABIC2-1行人识别技术2.3声光报警技术第3章建立模型3.1模型的基本结构图像编号身份性别年龄1A男252A男303A女274B男355B男406B女377C男458C男509C女473.2行人检测模型的训练图像编号场景时间是否包含行人1室内白天是2室内白天是3室内夜晚是4室内夜晚是5室外白天是6室外白天否7室外夜晚是8室外夜晚否3.3行人识别模型的训练图像编号场景时间是否为行人1室内白天是2室内白天是3室内夜晚是4室内夜晚是5室外白天是6室外白天否7室外夜晚是8室外夜晚否3.4视频图像序列3.5图像的预处理3.6运动区域检测3.7形态学处理3.8运动目标提取第4章实验过程图4-1项目目录4.1数据集预处理图4-2Market15014.1.1数据集加载图4-3data_manager.py运行结果4.1.2重构data_loader库图4-4data_loader.py运行结果4.1.3数据采样图4-5sample.py运行4.2网络主体结构实现4.2.1水平池化图4-6水平池化测试4.2.2网络主体图4-7Resnet50.py文件4.3损失函数计算模块4.3.1全局特征的SoftmaxLoss图4-8SoftmaxLoss4.3.2局部距离计算4.3.3难样本采样三元组损失TripletLoss4.4模型评价指标4.4.1mAP4.4.2Rank-n4.5模型训练及测试4.5.1参数设置4.5.2模型迭代训练图4-9模型训练4.5.3模型测试图4-10模型测试第5章仿真与分析5.1行人预警系统的仿真实验检测到运动目标后，判断停留时间，如果停留的时间超过了设定的允许值，输出请离开。图5-1输出检测结果axes(handles.axes2);holdon;plot((boundary(1)+0.5*boundary(3)),(boundary(2)+0.5*boundary(4)),'r*');pause(0.1);%实时时间set(handles.edit8,'string',datestr(now));%判别是否停留超时time1=(get(handles.edit7,'String'));time2=(get(handles.edit8,'String'));a1=datestr(time1);a1=datevec(a1);a2=datestr(time2);a2=datevec(a2);ts=etime(a2,a1);set(handles.edit10,'string',ts);yunxu=str2num(get(handles.edit9,'String'));%允许停留时间（s）ifts>yunxuset(handles.edit6,'string','请离开');endendmsgbox('处理完成！')pause(0.1);可以看到行人停留超过15秒以后，系统提醒他离开这里，不要逗留，实现了预期功能。后续功能可以继续补充，例如在输出请离开之前，可以先进行语音或文字提示，例如“请勿停留，谢谢合作”等。这样可以更加礼貌地提醒行人离开，避免出现不必要的纠纷。可以添加记录功能，记录每个行人的停留时间和识别信息。这样可以对行人进行统计分析