这是一个基于Python开发的行人航位推算工具，可用于室内行人定位。使用Jupyter Notebook打开即可。
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研究背景与目标 尽管行人导航定位技术的研究已有十几年，但由于受限于传感器的制造工艺和性能，现有的利用自包含传感器来增强GPS定位的方案，仍未能同时满足精度、成本、重量、体积、功耗、可靠性、连续性和普适性等方面的多重需求。而其他定位技术由于对基础设施的过度依赖，也使其难以大规模推广应用。 本研究通过融
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detectMultiScale函数是OpenCV库中的一个重要工具，用于在人脸识别中检测不同尺寸的脸部区域。通过调整参数，用户可以优化检测效果以适应不同的应用场景。
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这是一个使用 Python 和 MASK-RCNN 实现人体姿态估计的案例。作为计算机视觉中一个常见的应用，本案例着重于目标检测和识别。该项目应用广泛，易于二次开发和改进。当然，你需要熟悉算法原理和源码。
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火星定位技术，精准到 5 米，挺适合需要高精度定位的场景。你可以用它来做城市导航、室内外运动追踪，或者任何对定位精度有要求的项目。通过全球定位系统（GPS）、Wi-Fi 指纹定位、蓝牙信标等多种技术组合，确保你在各种环境下都能获得精确的位置。尤其是城市高楼或室内时，火星定位还能你突破 GPS 信号差
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HOG 特征提取的 SVM 行人检测，挺适合搞目标识别项目的你入门练练手。图像分成小单元后做梯度直方图，再按块归一化，拼成一个大特征向量交给 SVM 来分行人与非行人。整个流程清晰，代码也不复杂，调参数也有成就感。如果你还在找图像分类的实战项目，这个压缩包资源还挺值得一试的。
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YOLOv10 的实时检测系统，挺适合搞智慧交通方向的朋友试试。自带完整程序和数据，界面也做得比较友好，参数可调，统计图表也清晰。对城市路口的行人、车流监控那种需求，蛮对口的，跑起来也流畅，响应快。 YOLOv10 的目标识别能力，准确率还挺不错，尤其在人多车多的场景下，比起老版本更稳。你只要稍微熟
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快速获取IP地理位置 输入IP地址，即可查询其对应的城市信息。
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