随着材料科学、结构力学的飞速发展，碳纤维增强复合材料(CFRP)越来越多地应用于航空产品中。
CFRP在生产过程中易于产生分层缺陷，难以利用传统检测方法进行检测。
红外热波成像检测技术能够对脱粘型缺陷进行准确定位及尺寸测量，然而对于深度测量方面还处于初级研究阶段。
利用脉冲红外热成像检测技术对CFRP中不同大小及深度分层缺陷进行检测，通过对不同时刻检测表面的温度时间曲线进行比较与处理测量缺陷大小，通过对对数时间曲线进行二次微分方法测量缺陷深度。
同时，将测量结果与实际缺陷尺寸及深度进行比较，分析此种方法对缺陷大小及深度的检测精度。
检测结果表明，脉冲红外热成像方法对宽深比大于3的缺陷，大小检测精度均低于10%，对缺陷深度的检测精度随深度增加及尺寸减小而降低。
CFRP在生产过程中易于产生分层缺陷，难以利用传统检测方法进行检测。
红外热波成像检测技术能够对脱粘型缺陷进行准确定位及尺寸测量，然而对于深度测量方面还处于初级研究阶段。
利用脉冲红外热成像检测技术对CFRP中不同大小及深度分层缺陷进行检测，通过对不同时刻检测表面的温度时间曲线进行比较与处理测量缺陷大小，通过对对数时间曲线进行二次微分方法测量缺陷深度。
同时，将测量结果与实际缺陷尺寸及深度进行比较，分析此种方法对缺陷大小及深度的检测精度。
检测结果表明，脉冲红外热成像方法对宽深比大于3的缺陷，大小检测精度均低于10%，对缺陷深度的检测精度随深度增加及尺寸减小而降低。
2024/1/15 13:48:39
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在2005年CVPR上，来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。
而这两位也通过大量的测试发现，HOG+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。
后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。
因此，HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。
在OpenCV2.0之后的版本，都有HOG特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去
而这两位也通过大量的测试发现，HOG+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。
后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。
因此，HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。
在OpenCV2.0之后的版本，都有HOG特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去
2023/12/23 21:16:19
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随着生活水平的不断提高，汽车成为人们生活不可或缺的一部分。
汽车总量的不断攀升造成城市交通拥堵不堪，伴随而来是频发的交通事故。
在这个背景下智能交通越来越受到人们的关注，与此相关的目标检测技术的研究也得到很大的关注，车辆检测就是其中一个关键的组成部分。
车辆检测由于其本身具有的挑战性，例如车辆形状的不同，车辆的视角的不同，车辆的遮挡，光照的差异变化，使车辆检测成为一个十分困难的任务。
当前虽然对于车辆检测的研究已经取得一部分的成果，但是现存算法任然具有局限性，在各种环境下无法得到让人满意的效果，因此本文针对车辆检测进行了研究。
本文所做的工作主要包括两个部分：一研究国内外该课题方向的研究现状，对比不同算法的优缺点，研究不同算子提取车辆特征的效果；
二是基于前面的研究实现基于HOG特征与SVM分类器的车辆检测系统，验证研究算法的可行性。
经过车辆检测系统的仿真验证，本文研究的方法可以有效的提取图像中的车辆，效果良好，速度在可接受的范围内。
汽车总量的不断攀升造成城市交通拥堵不堪，伴随而来是频发的交通事故。
在这个背景下智能交通越来越受到人们的关注，与此相关的目标检测技术的研究也得到很大的关注，车辆检测就是其中一个关键的组成部分。
车辆检测由于其本身具有的挑战性，例如车辆形状的不同，车辆的视角的不同，车辆的遮挡，光照的差异变化，使车辆检测成为一个十分困难的任务。
当前虽然对于车辆检测的研究已经取得一部分的成果，但是现存算法任然具有局限性，在各种环境下无法得到让人满意的效果，因此本文针对车辆检测进行了研究。
本文所做的工作主要包括两个部分：一研究国内外该课题方向的研究现状，对比不同算法的优缺点，研究不同算子提取车辆特征的效果；
二是基于前面的研究实现基于HOG特征与SVM分类器的车辆检测系统，验证研究算法的可行性。
经过车辆检测系统的仿真验证，本文研究的方法可以有效的提取图像中的车辆，效果良好，速度在可接受的范围内。
2023/12/16 11:31:01
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快速傅里叶变换是应用最广泛的一种谐波检测方法，但直接利用快速傅里叶变换进行谐波检测存在较大的误差，影响谐波分析结果的准确性。
通过加汉宁窗及插值修正算法可以改善计算谐波频率、相位和幅值的准确度。
简述了电力系统谐波检测非同步采样加汉宁窗插值算法的原理，并采用巴特沃斯低通滤波器滤除高频噪声。
MATLAB仿真结果表明，加汉宁窗插值算法具有检测精度好，实现简单的优点。
通过加汉宁窗及插值修正算法可以改善计算谐波频率、相位和幅值的准确度。
简述了电力系统谐波检测非同步采样加汉宁窗插值算法的原理，并采用巴特沃斯低通滤波器滤除高频噪声。
MATLAB仿真结果表明，加汉宁窗插值算法具有检测精度好，实现简单的优点。
2023/9/16 7:19:57
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基于支持向量机的人体检测方法很少，大部分都是人脸检测的，在这分享一下这篇人体检测方法。
有人还需要别的可以给我发邮件，slchang1369@gmail.com
有人还需要别的可以给我发邮件，slchang1369@gmail.com
2023/9/8 22:11:02
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Canny边缘检测是被公认的检测效果最好的边缘检测方法，是由JohnF.Canny于1986年提出，算法目标是找出一个最优的边缘检测的方法，所谓最优即:1.好的检测：算法能够尽可能的标识出图像的边缘；
2.好的定位：标识出的边缘要尽可能的与实际边缘相接近；
3.最小响应：图像中的边缘只能标识一次，并且不能把噪声标识成边缘。
同时我们也要满足3个准则：信噪比准则、定位精度准则、单边缘响应准则
2.好的定位：标识出的边缘要尽可能的与实际边缘相接近；
3.最小响应：图像中的边缘只能标识一次，并且不能把噪声标识成边缘。
同时我们也要满足3个准则：信噪比准则、定位精度准则、单边缘响应准则
2023/8/1 17:11:26
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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
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