人群模拟

毕业设计的 MATLAB 人群模拟算法挺实用的，直接跑得起来，适合赶 ddl 用。源码写得还算清晰，适合做个项目 demo 或者论文 demo 用。你要是做密集人群模拟方向的，这包还蛮合适的，能省不少调试时间。

这份资源包含了MATLAB算法和工具源码，特别适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码均经过严格测试，确保可以直接运行，让您放心下载使用。如果在使用过程中遇到任何问题，欢迎随时与我们沟通，我们将第一时间为您解答。

这是一个非官方实现CVPR2016论文中关于食堂人群估计的Matlab代码项目。实现使用了train_preprocessing.m、get_density_map_gaussian.m和weight.h5文件。感谢原作者对项目的贡献。为了使用此实现，您需要安装Keras和Tensorflow：pip3 install keras，pip3 install tensorflow，并安装Jupyter：pip3 install jupyter。您可以通过克隆存储库来获取代码：git clone https://github.com/tann9949/vCanteen-crowd-estimato

针对现有公共场所人群监控方法准确性和实时性不足的问题，提出一种基于人群运动特征的异常行为识别方法。首先，采用Lucas-Kanade算法计算人群中稀疏特征点的光流场，并进行时空滤波处理；然后，提取特征点的运动方向、速度和加速度等运动信息；接着，将速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值映射到RGB图像通道，构建运动显著图；最后，设计并训练卷积神经网络模型对运动显著图进行分析，识别异常行为。

MindSpark Hackathon 2018利用MCNN在ShanghaiTech数据集上进行人群计数。这是CVPR 2016论文“通过多列卷积神经网络进行单图像人群计数”的非正式实施。预测工作正在进行中，同时进行热图生成。安装Tensorflow、Keras和OpenCV，并克隆此存储库以使用预训练模型。您可以从以下位置下载ShanghaiTech数据集：投寄箱：//www.dropbox.com/s/fipgjqxl7uj8hd5/ShanghaiTech.zip dl

该代码基于Matlab实现PXRD模拟，适用于毕业设计和课程设计作业。已严格测试，可直接使用。如遇问题，欢迎与博主联系。

目的 筛选和分析荆州市沙市区高危中风患者的现状及相关危险因素的暴露水平，为中风的防治提供参考。 方法 研究通过整群抽样方法，在2018年1月至2018年12月间，于荆州市沙市区的3个乡镇和2个社区对1060名40岁及以上的永久居民进行了现场调查。中风风险评估基于中风风险筛选表格，数据分析采用SPSS 22.0软件。 结果 经卒中风险评估，共筛查出313例高危脑卒中患者，检出率为29.53％。从高到低的暴露率依次为：- 高血压：70.93％- 血脂异常：46.33％- 较少运动：46.01％- 糖尿病：36.10％- 超重：33.55％- 吸烟：33.23％- 家庭中风史：24.92％- 房颤或

这是一个使用 Matlab 开发的简易物理引擎，用于模拟球体之间的碰撞。

模拟的概念：模拟就是利用物理的、数学的模型来类比、模仿现实系统及其演变过程，以寻求过程规律的一种方法。模拟的基本思想是建立一个试验模型，这个模型包含所研究系统的主要特点。通过对这个实验模型的运行，获得所要研究系统的必要信息。

功能模块 该工具包含以下日志生成模块：* 用户行为模拟：涵盖用户后台活跃、前台活跃数据。* 互动记录生成：包括广告、评论、点赞和消息通知等数据。* 商品浏览轨迹：生成商品点击、列表浏览和详情查看等日志。* 其他辅助数据：涵盖收藏、错误和启动日志等信息。