谐波检测环节的性能对于有源滤波器的谐波治理能力有着重要的影响。
目前应用最广泛的ip-iq谐波检测算法，其需要复杂的坐标变换，同时还需要用到锁相环以及低通滤波环节，结构复杂。
为克服ip-iq算法的以上缺点，文中提出一种基于BP神经网络的谐波检测算法，只需将检测到的三相负载电流以及程序生成的A相模拟旋转角作为系统的输入，通过神经网络的计算便可以得到三相基波电流，再用负载电流减去基波电流便可以得到需补偿的谐波成分。
通过Matlab仿真验证了算法的有效性。
目前应用最广泛的ip-iq谐波检测算法，其需要复杂的坐标变换，同时还需要用到锁相环以及低通滤波环节，结构复杂。
为克服ip-iq算法的以上缺点，文中提出一种基于BP神经网络的谐波检测算法，只需将检测到的三相负载电流以及程序生成的A相模拟旋转角作为系统的输入，通过神经网络的计算便可以得到三相基波电流，再用负载电流减去基波电流便可以得到需补偿的谐波成分。
通过Matlab仿真验证了算法的有效性。
2023/7/19 1:27:28
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目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。
近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测，技术本文总结了近十年来的深度学习目标检测算法
近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测，技术本文总结了近十年来的深度学习目标检测算法
2023/7/11 4:48:13
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Harris是一种高效的角点检测算法，但不具备尺度不变性。
SURF（speeded-uprobustfeatures）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。
针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。
首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；
然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；
最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。
实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。
SURF（speeded-uprobustfeatures）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。
针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。
首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；
然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；
最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。
实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。
2023/7/9 20:05:35
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在MicrosoftVisualStudio开发平台上使用OpenCV计算机视觉库对缺陷图像进行包括图像灰度化、图像二值化、均值滤波、高斯滤波、形态学闭操作等图像预处理。
然后，对桥梁裂缝图像使用边缘检测算法Sobel算子、Canny边缘检测算子进行边缘检测。
最后，对边缘检测后的图形进行孤立点去除方法与缺陷面积特征量计算等图像后处理。
（代码来源于本人本科毕业设计的一部分）
然后，对桥梁裂缝图像使用边缘检测算法Sobel算子、Canny边缘检测算子进行边缘检测。
最后，对边缘检测后的图形进行孤立点去除方法与缺陷面积特征量计算等图像后处理。
（代码来源于本人本科毕业设计的一部分）
2023/7/5 15:21:23
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计算机视觉-物体检测实战视频教程（2020年10月新课），完整版附源码、数据。
物体检测实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下计算机视觉领域主流检测算法及其实例应用。
所有算法均选自实际企业项目中常用架构，通俗讲解算法原理并结合论文进行实例分析。
实战部分详细解读源码中各核心模块实现方法，带领小伙伴们从源码角度掌握算法实现全部流程及其配置与应用方法，提供全部数据集与所需代码。
物体检测实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下计算机视觉领域主流检测算法及其实例应用。
所有算法均选自实际企业项目中常用架构，通俗讲解算法原理并结合论文进行实例分析。
实战部分详细解读源码中各核心模块实现方法，带领小伙伴们从源码角度掌握算法实现全部流程及其配置与应用方法，提供全部数据集与所需代码。
2023/7/3 14:04:38
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文中针对canny算法的缺陷，提出了一种基于自适应平滑滤波和3*3领域梯度幅值计算方法的改进的Canny算法进行边缘检测，得出了很好的结果。
2023/6/11 2:30:51
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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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