冲突检测即发送站点在发送数据时要边发送边监听信道，若监听到信道有干扰信号，则表示产生了冲突，于是就要停止发送数据，计算出退避等待时间，然后使用CSMA方法继续尝试发送。计算退避等待时间采用的是“二进制指数退避算法”。1、冲突检测分类：载波侦听多路访问/碰撞检测（CSMA/CD）此方案要求设备在发送帧的同时要对信道进行侦听，以确定是否发生碰撞，若在发送数据过程中检测到碰撞，则进行如下碰撞处理操作：●
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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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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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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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
# 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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# 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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# 使用 Python 进行航线收入机器测算的指导
在航空行业，航线收入的测算是非常重要的，它能够帮助航空公司评估航线的盈利能力、优化航线网络。对于刚入行的小白来说，可能对整个过程感到困惑。本文将为您详细介绍如何使用 Python 实现航线收入的机器测算，并附上完整的代码及其说明。
## 流程概述
在进行航线收入的机器测算之前，我们首先需要确定几个关键步骤。为此，我们将整个流程拆分为以下几个
PCB板缺陷检测识别系统通过YOLOv7网络深度学习技术，对现场PCB是否存在缺陷部分进行实时分析检测，当检测到PCB本身存在缺陷的时候，立即抓拍存档告警方便后期针对性的进行调整改。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Y
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2023-08-23 20:16:22
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扬尘检测算法主要用于监测建筑工地、矿山开采、道路施工以及其他易产生扬尘的工业活动中产生的粉尘，以保障空气质量、工人健康以及环境保护。通过使用先进的图像处理和计算机视觉技术，扬尘检测算法能够实时监控并识别出扬尘事件，为相关部门提供及时的信息以便采取必要的措施。应用场景
扬尘检测算法广泛应用于多种场景中，以下是一些典型的应用实例：
1. 建筑工地
- 施工现场监控：在建筑工地安装扬尘检测系统，能够在施
原创
2024-09-14 14:04:12
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F:\学科、技能、编程\【编程-文件\proj\圆弧检测（opencv-qt）可以自动或者手动测量圆弧液柱的角度：使用说明 ： 找圆心（最小二乘拟合）相关代码#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
bool circle
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2023-09-05 13:42:34
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目录一、场景需求解读二、算法原理简介三、算法实现步骤四、算法代码实现五、算法效果展示与分析参考资料注意事项 一、场景需求解读 在现实场景中，我们可能会遇到这个问题，即需要自动的测量图像中的不同目标之间的距离。通过这个测量，我们可以明确的知道图像中各个目标的位置以及各个目标之间的距离，便于我们做出合理的规划。本文是在该博客的基础上面进行拓展而来的。下图展示了一个样例图片，即图中最左边的是我们的参
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2023-09-05 06:02:15
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前提目标检测问题是在分类任务是上逐渐发展起来的，首先介绍一下两者之间的差别分类任务： 一张图片往往只有一个目标，通过网络输出目标的得分，得到图像中的物体类别，常见的网络有CNN, Resnet等检测任务： 一张图片包含多个目标，通过网络输出不同物体的种类和标注框(Bounding Box)，常见的网络有Fast-CNN，yolo，SSD等Bounding Box(Bbox):一般有三种表示方法，1
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2024-04-07 08:23:50
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一、YOLO-V1结构剖析 YOLO-V1的核心思想：就是利用整张图作为网络的输入，将目标检测作为回归问题解决，直接在输出层回归预选框的位置及其所属的类别。YOLO和RCNN最大的区别就是去掉了RPN网络，去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差
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2024-03-28 16:33:09
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目标检测中常用的评价指标传统目标检测思路 为了系统的学习，以及形成一个完整的知识体系，所以接下来我们逐步深入学习常见的目标检测模型。后面常见模型的学习顺序大致为R-CNN->SPP-Net->Fast-RCNN->Faster-RCNN->SSD->YOLOv1->YOLOv2->YOLOv3->Mask-RCNN，依次从two-stage
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2024-08-12 12:04:21
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two-stage 和 one-stage近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region
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2024-04-09 10:40:53
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