GO-CFAR算法————GO-CFAR处理器以及几种近似的GO-CFAR处理器注：PFA：虚警 1、引言 由于目标，杂波和噪声会呈现各种时间和空间分布（例如，干扰波，非均匀噪声，杂波边缘，多个目标），因此不同的架构会不同地估计噪声功率。最大的CFAR（GO CFAR）将用于计算噪声功率的参考单元划分为两个跨测试单元的邻域。GO CFAR的优点是能够在杂波边缘存在的情况下检测目标，但无
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2024-05-16 12:48:47
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在 iOS 开发中，NSArray 是一个很重要的数据结构。尤其 TableView 中的数据缓存与更新， NSArray 来缓存数据以及对于显示数据的修改操作。而在 Core Foundation 中 CFArray 与 NSArray 相互对应，这引起了笔者对 Core Foundation 和 Foundation 库中的原生数据结构实现产生兴趣，所以来研究一下。CFArray 历史渊源NS
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2024-01-06 20:41:46
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目标检测主要任务有 分类classification和定位 locatization（1）经典的检测算法：比如 DPM算法 传统算法的步骤：a.ROI区域的选择 采用滑动窗口对整副图像遍历b.特征的提取 常用sift surf HOG等算法c.对提取的特征分类 分类器有SVM AdaBoost （2）.基于深度学习的方法One-stage算法 ：YOLO SSD CornerN
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2024-05-20 15:47:03
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CFAR算法的基本思想是，对于每个雷达测量的数据点，以该点为中心，建立一个检测窗口
原创
2023-04-17 09:43:01
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# 使用CFAR检测算法进行目标识别
## 引言
在信号处理和目标识别的领域，**CFAR（Constant False Alarm Rate）** 检测是一种非常知名的技术。CFAR技术可以帮助我们从背景噪音中分离出目标信号，这在雷达和通信系统中尤其重要。本文将介绍CFAR检测的基本原理，并用Python进行实现，并结合饼状图展示CFAR检测的结果。
## CFAR检测的基本原理
CFA
由于时间和篇幅关系，本文续接上文：调皮连续波：干货 | FMCW雷达系统信号处理建模与仿真（含MATLAB代码），是对上文内容的一个补充。两篇文章结合起来看，程序部分也是上文程序的后续补充，可以使得雷达初学者和爱好者能够更加全面地掌握雷达信号处理的建模与仿真流程。好了，那就开始今天的学习吧。1. 前置基础理论关于CFAR算法的前置理论，涉及到《信号检测与估计理论》的内容，如图1所示，感兴趣的读者可
原创
精选
2023-05-08 20:09:27
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图像的边缘集中了图像的大部分信息，边缘的检测对于整个图像场景的识别和理解非常重要，同时也是图像分割依赖的重要特征。 1.边缘检测的步骤： 在实际应用中，我们常常把边缘定义为亮度变化显著的地方。 1) 滤波 边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数，求取图像导数强调了高频的部分而放大了噪声。因为导数对噪声很敏感，因此在边缘检测之前需要采用一个低通滤波器对图像进行平滑。常用的滤波算法是
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2023-08-21 19:25:23
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现今，基于深度学习的目标检测的算法主要有 R-CNN系列、SSD 和 YOLO 等。YOLO 目标检测法，即 you only look once (YOLO) at an image，是一种基于深度学习的目标检测算法。YOLO 是第一个采用了回归思想实现 one-stage 检测的算法，如今它已经发展到 YOLOv3，检测能力已大大好于第一代的 YOLO。相比作为后辈的 SSD 算法，性能也得以
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2023-11-24 15:11:32
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红外小目标恒虚警检测（CFAR）恒虚警检测概念红外小目标检测普通正态分布转换标准正态分布公式红外小目标恒虚警确定 恒虚警检测概念恒虚警检测的概念源自雷达处理领域，参见百度百科， 恒虚警率CFAR是Constant False-Alarm Rate的缩写。在雷达信号检测中，当外界干扰强度变化时，雷达能自动调整其灵敏度，使雷达的虚警概率保持不变，这种特性称为恒虚警率特性。恒虚警率简称CFAR，是Co
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2023-10-25 15:49:00
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YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。目标检测思路目标检测属于计算机视觉的一个中层任务，该任务可以细化为目标定位与目标识别两个任务，简单来说，找到图片中
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2024-01-27 19:50:25
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目标学习Canny边缘检测的概念，学习OpenCV函数：cv.Canny()理论Canny Edge Detection是一种流行的边缘检测算法。 这是一个多阶段算法：首先是降噪，所以第一步便是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。1.查找图像中的强度梯度 然后使用Sobel核在水平和垂直方向上对平滑的图像进行滤波，以在水平方向(Gx)和垂直方向(Gy)上获得一阶导数。从这两张图片中，我们可以找到
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2023-12-12 22:36:38
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Nav logo 数字图像 - 边缘检测原理 - Sobel, Laplace, Canny算子 96 ck2016 2017.02.14 19:14* 字数 1298 阅读 21285评论 3喜欢 37 先来看张图，左边是原图，右边是边缘检测后的图，边缘检测就是检测出图像上的边缘信息，右图用白色的程度表示边缘的深浅。sobel.png 边缘其实就是图像上灰度级变化很快的点的集合。 如何计算出这些
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2023-12-10 10:28:22
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在计算机视觉和信号处理领域，CFAR（恒虚警检测）是一种广泛应用的检测技术，尤其是在雷达和图像处理中。随着数据量的激增和应用场景的日益复杂，快速且准确地实施CFAR检测成为了一项关键的技术挑战。这篇博文旨在分享一个CFAR检测的Python程序的开发过程，重点关注技术痛点、演进历程、架构设计、性能优化、复盘总结和扩展应用。
## 背景定位
在我们开始设计CFAR检测程序之前，首先需要理解当前面
# Python实现CFAR检测的入门指南
CFAR（恒虚警率，Constant False Alarm Rate）检测是一种广泛应用于雷达和信号处理中的目标检测技术。本文将为刚入行的小白开发者提供一个详细的指导，帮助他们理解和实现CFAR检测的过程。
## 一、流程概述
在开始实现CFAR检测之前，我们需要明确整个流程。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
CFAR算法Python实现
CFAR（恒虚警率）算法在目标检测和信号处理中被广泛使用。它主要通过自适应调整检测阈值以保持恒定的虚警率，旨在提高信号检测的精确性。本文将详细介绍CFAR算法的Python实现，通过构建背景、探讨技术原理、解析架构、分析源码、讨论应用场景以及展望未来，从而对其实现过程进行深入记录。
### 背景描述
在现代信号处理领域，特别是在雷达和通信系统中，CFAR算法得以
# Python削波检测算法入门指南
削波（Clipping）是信号处理中一种常见的失真现象，通常由于信号的幅度超过系统的最大承受输入而导致的。在这篇文章中，我们将通过一个简单的 Python 程序实现削波检测算法，帮助你理解削波的原因以及如何检测它。
## 流程概述
首先，让我们确定实现削波检测算法的主要步骤。以下是一个总结的流程图：
| 步骤 | 描述 |
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1.图片演示2.视频演示Python基于OpenCV的工作疲劳检测系统[源码＆UI界面＆部署教程]3.检测方法1）方法 与用于计算眨眼的传统图像处理方法不同，该方法通常涉及以下几种组合：1、眼睛定位。 2、阈值找到眼睛的白色。 3、确定眼睛的“白色”区域是否消失了一段时间（表示眨眼）。 相反，眼睛长宽比是一种更为优雅的解决方案，它涉及基于眼睛面部轮廓之间的距离之比的非常简单的计算。这种眨眼检测方法
本发明属于图像处理领域，主要涉及一种光学遥感图像的弱小动目标检测方法。背景技术：目标检测与识别通常可分为图像预处理、目标对象提取、目标跟踪三个环节。在遥感图像目标检测中，图像中的绝大部分的区域都属于背景，包括多种多样的地物类型，在保持目标信息的前提下抑制无关背景将会大大降低目标检测与提取的难度。我们关注的目标通常是人工目标，与周围背景存在一定的灰度差异。弱小目标图像中背景成分占了图像的大部分，且具
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2024-08-31 15:16:11
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# Python烟雾检测算法实现流程
## 1.准备工作
在开始实现烟雾检测算法之前，需要确保你已经完成以下准备工作：
- 安装Python环境
- 安装必要的依赖库，例如OpenCV和NumPy
- 准备一些包含烟雾和非烟雾图像的训练数据集
## 2.加载图像数据集
首先，我们需要加载烟雾和非烟雾图像数据集。可以将图像数据集组织成两个文件夹，分别命名为“smoke”和“non_smoke”。
原创
2023-07-17 03:32:14
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综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
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2024-03-21 15:28:17
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