OpenCV计算机视觉技术（Python语言描述）电子教案 第9单元 目标检测与识别--6学时.docxVIP

单元名称

第9单元:目标检测与识别

授课学时

6学时

授课地点

授课班级

授课内容

目标检测的基本概念；HOG特征提取；支持向量机；非极大值抑制；行人检测和猫狗目标检测

教学

目标

知识

目标

理解目标检测的基本概念；

掌握HOG特征提取、支持向量机和非极大值抑制的原理。

能力

目标

使用HOG特征和SVM进行目标检测；

应用非极大值抑制优化检测结果；

开发行人和猫狗检测程序。

素质

目标

培养学生的综合应用能力和项目开发能力。

教学

重点

与难点

重点

HOG特征提取；支持向量机的应用

难点

非极大值抑制的实现和优化

教学过程安排

新知介绍

(20min)

介绍目标检测的基本概念和重要性，讲解目标检测在安防、自动驾驶等领域的应用

突出重点

（45min）

深入讲解HOG特征提取的原理，演示如何使用OpenCV提取HOG特征

原理讲解

(25min)

介绍支持向量机的基本原理，讲解如何使用SVM进行分类

实操演示

(20min)

讲解非极大值抑制的作用和实现方法，演示如何使用非极大值抑制优化检测结果

动手实践

(25min)

指导学生动手实践开发行人检测程序，综合运用HOG特征提取、SVM分类和非极大值抑制等技术

知识讲解

(20min)

深入讲解如何优化行人检测程序的性能和准确性，如调整检测参数、使用不同的特征提取方法等

实操演示

(25min)

讲解猫狗目标检测的方法，让学生了解如何对多类别目标进行检测，演示如何使用OpenCV实现多类别目标检测

动手实践

(45min)

安排实践操作，让学生使用自己的数据集训练和测试目标检测模型，分析模型的性能和优化方法

案例分析(30min)

通过案例分析，展示目标检测技术在实际应用中的挑战和解决方案

总结回顾(15min)

总结本章内容

课后学习

任务布置

1.使用HOG特征和SVM分类器对一个自定义的数据集（如车辆、行人等）进行目标检测，调整HOG特征的参数和SVM的核函数，观察对检测效果的影响，并撰写实验报告。

2.在行人检测程序的基础上，添加功能：实时统计检测到的行人数量，并在视频画面上显示统计结果。3.对猫狗目标检测程序进行改进，使其能够同时检测多种动物（如猫、狗、兔子等），并提交改进后的程序和测试结果。

课后反思