引言最近在专研红外弱小目标检测算法，QDCT发表于2019年，算法也比较经典。由于作者只发布了编译后的MATLAB代码，于是决定动手复现一下。话不多说，直接上干货。1. 算法框架2. 特征选择先从4个独立分量的特征开始。涉及到算法总共有3个，分别是： steerable filter, Kurtosis, Motion2.1 steerable filter若多元函数 在点 存在对所有自变量的偏
环境ubuntu 18.04 64位yolov5deepsortfastreid前言前文 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪 介绍过针对行人的检测与跟踪。本文介绍另一个项目，结合 FastReid 来实现行人的检测、跟踪和重识别。项目地址: https://github.com/zengwb-lx/Yolov5-Deepsort-Fastreid，作者给出的2个主要实例，也是非常的实用，
STDFusionNet: An Infrared and Visible Image Fusion Network Based on Salient Target Detection（STDFusionNet: 基于显著目标检测的红外和可见光图像融合网络）我们提出了一种基于显著目标检测的红外和可见光图像融合网络，称为STDFusionNet，可以保留红外图像中的热目标和可见光图像中的纹理结构。
对比基于目标与背景分离的典型方法特点MethodsAdvantagesDisadvantagesIPIWorks well with uniform scenes.Over-shrinks the small targets, leaving residuals inthe target image, time consuming.NIPPSWorks well when strong edges
Attention-Guided Pyramid Context Networks for Infrared Small Target Detection1.红外小目标方法的不足与本文的亮点MDvsFA与ACM本文的几个亮点2.网络结构解析AGPCNet整体网络结构Attention-Guided Context Block -- AGCB局部关联全局关联AGCB和GCA对应代码GCAAGCBC
ISTDU-Net：Infrared Small-Target Detection U-Net(代码已开源) 作者单位：哈尔滨工业大学空间光学工程研究中心 论文下载链接：https://doi.org/10.1109/LGRS.2022.3141584 引用：Q. Hou, L. Zhang, F. Tan, Y. Xi, H. Zheng and N. Li, “ISTDU-Net: Infra
目标跟踪是利用视觉传感器，选择特定物体作为特定目标，对该特定目标进行定位和跟踪的综合技术。因而处理过程可以分为两类：获取特征和目标跟踪。在实际环境中，特定目标是一些颜色鲜艳、饱和度高的物体，本功能实现首先在HSV域使用特征获取算法。 参考代码示例:https://github.com/BluesYu/Ma
Dense Nested Attention Network for Infrared Small Target Detection1.红外小目标的特点与本文的贡献红外小目标检测的特点本文的几个贡献2.网络结构解析DNANet整体网络结构特征提取模块特征金字塔融合模块八连通邻居聚类模块3.损失计算4.评价指标5.论文信息 Target Detection) 1.红外小目标的特点与本文的贡献红外
红外小目标检测应用背景解决难点现有方法传统方法深度学习的方法数据集评价指标 应用背景红外小目标检测是红外搜索和跟着的关键技术之一，在海上监控系统，预警系统应用广泛，解决难点红外小目标像素与整张图的像素比非常小。红外辐射的能量在距离上显著衰减，使物体看起来非常暗淡。因此红外小目标很容易淹没在背景杂波和传感器噪声中。小目标非常稀疏，导致了目标区域和背景区域之间的严重不平衡。现有方法传统方法低秩稀疏的
红外线是一种人类肉眼看不见的光，所以，它具有光线的所有特性，所有高于绝对零度即－273℃的物质都可以产生红外线。根据红外线的特性，红外线被应用于多种传感器中，比如红外温湿度传感器、人体红外探测器等等。红外传感器也根据发出方式和能量转换方式分为不同的类型。下面，让我们具体了解一下不同红外传感器的工作原理及特性。根据发出方式不同，红外传感器可分为主动式和被动式两种。一、主动红外传感器主动红外传感器的发
哈工大提出***RISTDnet***:强鲁棒性的红外小目标检测网络RISTDnet: Robust Infrared Small Target Detection Network 作者单位：哈尔滨工业大学空间光学工程研究中心 论文下载链接：https://sci-hub.yncjkj.com/10.1109/lgrs.2021.3050828 引用格式：Q. Hou, Z. Wang, F.
研究表明，除海洋外，自然背景偏振度常常比较小，而人造目标却要大得多。尤其重要的是，偏振度是辐射值之比，不需要准确的校准就可以达到相当高的精度，因此，偏振探测在红外探测方面具有极高的应用价值。地球表面和大气中的目标在反射红外辐射时，都会产生部分偏振光。根据基尔霍夫理论，目标的自发辐射中也包含偏振信息。偏振探测优势在于：目标偏振特性不仅由目标温度决定，而且由目标表面的粗糙度、材料、观测角度等因素决定。
Dense Nested Attention Network for Infrared Small Target Detection文章亮点：1.提出一种密集嵌套交互模块和通道-空间注意力模块，实现渐进特征融合和自适应特征增强。A dense nested interactive module and a channel-spatial attention module are proposed
红外跟随电路 红外跟随电路由电位器R17，R28；发光二极管D8，D9；红外发射管 D2，D4和红外接收管D3，D5和芯片LM324等组成,LM234用于信号的比较，并产生比较结果输出给单片机进行处理。 智能小车红外跟随运动的原理如下。红外光线具有反射特性，红外发射管发出红外信号，经物体反射后被红外接收管接收。但距离不同的物体反射量是不一样的。对距离近的物体，红外光线的反射量就会
论文题目：Asymmetric Contextual Modulation for Infrared Small Target Detection红外小目标检测中的非对称上下文调制红外小目标数据集目标个数分布：约90%图片中只有一个目标，约10%图片有多个目标（在稀疏/显著的方法中，可能会因全局独特的假设而被忽略）目标面积分布：约55%的目标面积占比在0.02%之内（即300300的图片中，目标像
摘要红外小目标探测在红外搜索和跟踪系统中起着重要的作用。然而，红外小目标图像往往对比度较低。本文提出了一种利用四元数离散余弦变换（QDCT）改进目标对比度和抑制基于时空增强的背景杂波的红外小目标检测方法。该方法有两个方面： 1)我们提出通过构造红外图像的四元数特征图来检测红外小目标。四元数集成了四种特征图，包括峰度特征、空间域可操纵滤波提取的两个方向特征图和时域运动特征。2)然后将四元数输入QDC
让红外线模块工作起来，首先你得给它供电，然后你得有个CPU来处理它发送数据，通过单片机处理以后，我们才能知道红外模块发送的是什么数据。红外接收端和CPU连接，红外接收端给CPU的数据，是一些PWM波，也就是一些高低电平组成连续波形。因此，我们需要CPU具有处理这些波形的能力。CPU需要的功能： 1、定时功能：也就是计时用； 2、捕获功能：上升沿捕获，下降沿捕获； 3、中断功能：定时时间，上升沿捕
简介FairMOT是今年很火的一个多目标跟踪算法，前不久也开放了最新版本的论文，并于最近重构了开源代码，我也在实际工程视频上进行了测试，效果是很不错的。不过，官方源码没有提高实时摄像头跟踪的编程接口，我在源码的基础上进行了修改，增加了实时跟踪模块。本文介绍如何进行环境配置和脚本修改，实现摄像头跟踪（本文均采用Ubuntu16.04进行环境配置，使用Windows在安装DCN等包的时候会有很多问题，
最近在自己的红外数据集上训练YOLOX网络（以COCO数据集的形式），把过程记录下来。 YOLOX代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 目录数据集准备生成数据标签的json文件代码修改修改数据集的目录信息修改类别数量修改标签训练我遇到的坑生成json标签文件时出现图片和标签不对应的问题改动数据集后需手动删除缓存数据文件 数据集准备生成数据
利用切片辅助的超级推断目标检测是计算机视觉中的基本任务之一。在高层次上，它涉及预测图像中物体的位置和类别。像You-Only-Look-Once（YOLO）系列中的最先进（SOTA）深度学习模型已经达到了令人瞩目的准确度。然而，目标检测中一个众所周知的挑战是小物体。在本文中，您将学习如何使用切片辅助的超级推断（SAHI）来检测数据集中的小物体。我们将涵盖以下内容：为什么检测小物体很困难SAHI 的
