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文档简介

人工智能视觉课程-目标检测和物体追踪人工智能学院01项目导入02项目任务03项目目标04知识链接05项目准备06任务实施07任务拓展08项目小结硬件条件一台计算机软件条件Windows10，64位PyCharmWindows社区版，Version:2021.1.2AnacondaWindowsPython3.8，64位TensorFlow(CPU版)1.14.0Keras2.2.5OpenCV-Python6、Numpy1.19.5、pydot-1.4.2等项目准备2024/1/15301项目导入02项目任务03项目目标04知识链接05项目准备06任务实施07任务拓展08项目小结任务实施-项目任务概述2024/1/155任务实施-文件结构2024/1/156初始锚框形状可检测出的类别Yolo测试代码Yolo网络结构定义、训练函数数据处理常用函数程序入口模型转换函数（darknet->keras）Yolov3原始模型卡尔曼滤波器Yolo结构和训练参数配置字体文件任务实施-模型格式转换2024/1/157执行pythonconvert.pyyolov3.cfgyolov3.weightsmodel_data/yolo.h5任务实施-引入必要的库2024/1/158任务实施-主要流程2024/1/159任务实施-计算人体识别框中心点2024/1/1510任务实施-记录最新轨迹2024/1/1511任务实施-计算轨迹颜色2024/1/1512任务实施-结果2024/1/1513作业2024/1/1514根据讲义中的代码，绘制出来的轨迹很短阅读卡尔曼滤波函数说明，修改滤波器初始化的参数，使轨迹变长01项目导入02项目任务03项目目标04知识链接05项目准备06任务实施07任务拓展08项目小结本项目中追踪的是人体，可以尝试修改calc_center函数并更换输入视频，验证追踪其他类别物体的效果。模型结构中使用的是YOLOv3原版模型，可以尝试在将该模型替换为轻量版的YOLOv3_tiny，官方预训练模型位于/media/files/

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