基于帧间差分法的运动目标检测vc源代码,调用OpenCV编程实现,文件中包含运行时所要的运动视频。
2023/5/15 20:35:58 413KB 运动目标检测、 vc、opencv
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针对弱小目标的检测跟踪问题,提出了一种基于序列检验和Viterbi的检测前跟踪算法;将雷达扫描区域进行划分后,在方位-距离-多普勒平面内联合处理回波信号,为了搜集目标驻留时间内的散射能量,可以通过Viterbi算法搜索连续扫描时允许的目标转移状态,最后通过序列检测做出判决;序列检验可以解决目标检测过程中时延较大的问题,Viterbi算法用来获取检测统计量及目标的轨迹;仿真结果表明,该算法对高速运动的目标具有良好的检测与跟踪功能。
2023/3/7 9:33:32 192KB 序列检验
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基于训练卷积神经网络alexnet的人脸识别设计,并采用级联目标检测技术对裁剪人脸进行识别。
使用函数capturefacesfromvideo.m从视频获取训练数据,并存储人脸图像。
使用函数cropface.m从训练数据的图像中裁剪人脸。
经过改变各层的数量来训练卷积神经网络alexnet。
使用训练后的newnet实现人脸识别。
2023/2/22 15:01:11 94KB 人脸识别
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第1篇为MATLAB常用算法应用设计,包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。
第2篇为MATLAB高级算法应用设计,包括人脸检测识别、改进的多算子融合图像识别系统设计、罚函数的粒子群算法的函数寻优、车载自组织网络中路边功能及防碰撞算法研究、免疫算法的数值逼近优化分析、启发式算法的函数优化分析、一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究、蚁群算法的函数优化分析、引力搜索算法的函数优化分析、细菌觅食算法的函数优化分析、匈牙利算法的指派问题优化分析、人工蜂群算法的函数优化分析、改进的遗传算法的城市交通信号优化分析、差分进化算法的函数优化分析和鱼群算法的函数优化分析。
2023/2/13 17:50:16 9.07MB MATLAB
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论文“Joint3DProposalGenerationandObjectDetectionfromViewAggregation”的讲解PPT,非常详细,是关于3D目标检测和自动驾驶的论文,18年发表在CVPR上的。
如果有研讨计算机视觉方面的研讨生或者博士生,这是一个很好的用在实验室讲解的PPT。
2023/2/13 0:43:26 24.74MB AVOD 自动驾驶 kitti 3D
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真不贵啊喂~5个积分你买不了吃亏~5个积分你买不了上当~新颖的yolov5写成flask接口~马上体验业界顶级目标检测框架的接口调用~还送你yolov5所有的预训练权重啊~
2023/1/13 21:40:56 852.19MB yolov5 flask 接口
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本教程目的为:利用MATLAB设计经典的雷达数字信号处理。
该系统具备对雷达目标回波的处理能力,能够从噪声中将目标检测出来,并提取目标的距离、速度、角度信息。
教程分五节完成,次要包括:第一节,雷达LFM信号分析;
第二节,脉冲压缩处理;
第三节,相参积累处理;
第四节,恒虚警CFAR处理;
第五节,目标信息提取处理。
含有pdf版本全程书籍与源码
2023/1/12 10:46:54 10.22MB MATLAB 雷达数字信号处理
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这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别,包括对车辆的车牌区域精确定位,利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理,使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。
经过多次试验测试,可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行精确定位和识别,识别速度快,精确率高,比那些传统车牌识别方法效果好很多。
效果演示视频:1.https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1m7GQ/2.https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1K7Pi/
2022/12/22 22:45:52 321.24MB YOLOV5 车牌定位 车牌识别 光学字符识别
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变电站指针式仪表数据集,包含6500左右变电站指针式仪表图像,可用于训练,其中500张制造的仪表目标检测数据集下载地址:
2016/10/20 21:27:42 136MB 指针式仪表 数据集
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着重从yolo算法原理与网络结构方面引见
2021/3/15 22:18:12 3.22MB 目标检测 yolo算法 机器学习 PPT
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡