opencv2.4.11实现帧差法,检测运动目标,也可使用电脑摄像头,检测运动目标。
代码清晰易懂,直接运行。
2024/6/25 15:33:26 3.61MB opencv 帧差法
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针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题,提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。
首先,分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题,提出了一种启发式改进方法;
在获得检测结果的基础上,针对连续视频帧中多目标的确定问题,结合卡尔曼滤波和车辆运动特征,利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计,继而对前景目标进行启发式算法处理,提出了一种交通量实时检测方法;
最后,实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。
2024/6/16 8:03:38 3KB 高斯模型
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基于matlab的光流法运动目标检测适合初学者理解
2024/6/9 4:14:35 444KB 光流法
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针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题(即对复数类型的数据检测效果不好),该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。
该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换,将SAR图像从空间域变换到频率域。
快速傅里叶变换对数据类型要求较低,只要求数据是离散的,并且运行效率更高。
2024/6/2 10:52:09 4.34MB 舰船检测
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SSD的mAP的python3脚本文件,直接运行可得到mAP-也可用于其他目标检测模型:mobilenet-ssd,yolo,fasterrcnn-voc_eval.py-reval_voc.py
2024/6/2 1:16:39 4KB 目标检测 mAP
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红外成像仿真在军事和民用领域都具有广阔的应用潜力,已广泛应用于目标检测与识别,传感器性能评估,军事训练等方面。
本文提出了一种实时的飞机红外成像仿真平台,可以完成一个完整的任务。
飞机的红外成像仿真程序。
基于GPU和Cg编程语言,从四个方面来计算飞机的红外辐射实时物理模型,包括温度模型,零距离红外辐射模型,大气传递模型和红外成像系统效果模型。
介绍了CFD有限元计算方法的思想,以实时求解飞机表面温度场。
将3D几何模型的每个顶点视为一个计算对象,并使用GPU的顶点着色器进行处理。
并且MODTRAN集成为一个外部模块,用于模拟大气传递效果。
采用OGRE图形引擎实现3D场景组织和图像渲染。
对仿真结果的分析表明,该平台可以动态,高效地实时生成随仿真参数不同而变化的飞机的真实红外图像。
2024/5/22 12:56:02 949KB Infrared imaging; Real-time simulation;
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里面有七百多照苹果的数据集,以及对应的标签xml文件,可以用于目标检测练习。
深度学习初学者希望能够给大家提供帮助(用来研究数据集可能不太好)
2024/5/18 10:35:33 5.67MB 目标检测 深度学习 数据集
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详情请阅读我的博客,有相关的介绍说明,代码可用
2024/4/24 9:08:40 12.38MB opencv
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通过opencv-python调用摄像头,传入YOLACT模型进行实时在线的目标检测和MASK标记.详见博客https://blog.csdn.net/Augurlee/article/details/103574125
2024/4/22 1:38:03 7KB YOLACT 摄像头 opencv 实时检测
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基于交通视频的运动目标检测和跟踪,论文,指导,opencv
2024/4/12 13:43:48 4.91MB 检测,跟踪
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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