摘 要视频图像处理技术广泛用于工业、安全、医疗、管理等领域。运动目标的检测和跟踪是图像处理技术在视频序列图像处理方面的一个重要应用，在航天、交通、机器人视觉、视频监控、公共场所客流数据监测等场合发挥着重要作用。本文介绍了一种基于MATLAB的简易的从视频播放的帧图像中找出目标图像，并进行视频跟踪的实现方法。通过对图像进行阈值处理（图像分割），再对分割后的图像求取形心，以对目标图像进行定位，并最后找
具体信息如下：论文：https://arxiv.org/abs/2304.05552代码：https://github.com/VDIGPKU/DynamicDetTL; DR本文旨在设计一个动态目标检测器架构，通过为不同难易程度的图像自动化选择推理路径，以在目标检测任务上取得优秀的推理速度与精度权衡。具体而言，作者针对目标检测器的特点提出了一个通用动态架构，并设计了自适应路由器来自动为每个待检测
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2024-10-26 21:06:48
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1.MOT做什么？Multiple Object Tracking（MOT）又叫Multi-Target Tracking (MTT)，它通过分析视频中或者一序列图片的目标来判断它属于哪一个类别，给出它们各自的轨迹，并保持他们的身份。目标可以是人，车，猫狗动物等，其输出是一个由坐标，高度和宽度标识的矩形框，并且每个框带有数字以便区分。MOT的应用很广泛，例如视频监控，汽车的自动驾驶，动作识别，行为
作者 | Happy本文是MixNet、MobileNetV3、MnasNet、EfficientNet、EfficientDet等论文作者Tan Mingxing(就职于谷歌)在NAS目标领域的又一力作。AbstractInverted bottleneck layers, IBN已成为终端设备SOTA目标检测方法的主要模块。而在这片文章里，作者通过重新分析研究终端芯片加速下
Adaboost原理及目标检测中的应用Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法，通过对训练集不断训练弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成强分类器。adaboost算法训练的过程中，初始化所有训练样例的具有相同的权值重，在此样本分
这是目录实验原理1.1 目标检测概念1.2 恒定阈值1.3 恒虚警率（CFAR）检测实验内容2.1 恒定阈值法2.1.1 目标检测模拟2.1.2 检测概率2.2 CA-CFAR恒虚警2.2.1 目标检测2.2.2 检测概率和错警率2.2.3 其他参数2.2.4 CA-CFAR和恒定阈值比较2.3 MATLAB实现参考文献 实验原理1.1 目标检测概念在接收到回波信号后，我们需要对信号进行处理，以
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2024-09-17 12:23:44
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SAR动目标检测（MTI）是SAR成像技术的重要应用方向，主要有单通道检测技术和多通道检测技术。其原理是利用动目标回波与静止目标回波的方位多普勒不同，对动目标进行区分。正是因为这种不同，所以在SAR图像中出现动目标散焦或偏移现象。 现有的单通道 MTI 方法主要有三种：①基于动目标多普勒中心频率的检测方法。以频域滤波法最具代表性，它实现简单，易于操作，计算量小，是目前单通道 MTI 的首选方法。
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2024-03-22 13:58:25
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动目标指示(MTI)与动目标检测(MTD) 2018-12-10 07:00 多普勒雷达是指利用多普勒效应，测量目标相对于雷达的径向速度分量，或对具有特定径向速度的目标进行提取的雷达。如果雷达发射的是脉冲信号，则称为脉冲多普勒雷达。在由地物、海面、云雨、箔条等物体反射所形成的干扰背景(杂波)中，如果目标与杂波的径向速度不同，动目标指示(MTI)雷达或脉冲多普勒(PD)雷达就具有对其进行检测的能力
目录 目录传统目标检测技术 传统目标检测技术1、 帧间差分通过连续两帧相同位置像素点间的灰度差来确定目标移动。但只适用于静态背景和目标单一条件的目标检测。仅适用于无人机悬停状态下的目标检测。2、 背景差分法 通过预先设置背景，然后通过对检测图像和背景做差来提取目标。但实际背景与预设背景相差较大或者实际检测时光照条件发生明显变化，该方法的目标检测精度将有较大的下降。3、 光流法 将该方法将光流作
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2024-06-03 23:18:04
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目前基于point-wise feature的目标检测方法还处于研究阶段，效率无法保证，精度还未在真实自动驾驶车上测试，但由于该方法直接从点云提取特征，极大的保留了点云的原始信息，比较有潜力得到更好的效果。 本文来源：计算机视觉之路，公众号ID：betterInSight
基于lidar的目标检测方法可以分成3个部分：lidar representation，network backbo
文章目录前言一、雷达基础导论二、Matlab 仿真1、SNR 相对检测距离的仿真①、Matlab 源码②、仿真1）、不同 RCS，SNR 相对检测距离仿真2）、不同雷达峰值功率，SNR 相对检测距离仿真2、脉冲宽度相对所要求的 SNR 仿真①、Matlab 源码②、仿真3、功率孔径积相对于距离仿真 及 平均功率相对于孔径大小仿真①、Matlab 源码②、仿真1）、不同 RCS，功率孔径积相对于距
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2024-06-18 15:22:57
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MTD是一种利用多普勒滤波器组来抑制各种杂波，以提高雷达在杂波背景下检测运动目标能力的技术。与MTI相比，MTD在如下方面进行了改善和提高。增大信号处理的线性动态范围使用一组多普勒滤波器，使之更接近于最佳滤波器，提高改善因子能抑制地杂波(其平均多普勒频移通常为零)，且能同时抑制运动杂波(如云雨、鸟群、箔条等)增加一个或多个杂波图，对于检测地物杂波中的低速目标甚至切向飞行大目标更有利根据最佳滤波理论
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2024-07-18 16:28:08
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这是一系列深度学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：深度学习初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python 目标检测 Object Detection如何通过卷积网络进行对象检测，采用的是基于滑动窗口的目标检测算法。即我们以某个步幅滑动这些方框窗口遍历整张图片，对这些方形区域进行分类，判断里面有没有汽车。滑动窗口目标检测算法也有很明显的缺点，就是计算成本，
???摘要???现代战争对雷达目标识别提出了更高的要求,由于现役雷达大部分是低分辨雷达,对其开展目标识别技术的研究具有重要军事意义。在小样本、样本不均衡等复杂电磁环境条件下,传统低分辨雷达目标识别方法存在泛化性较差、识别率较低等问题。本文围绕深度学习方法对低分辨雷达目标识别技术开展研究,主要研究内容如下:传统低分辨雷达目标识别技术采用先提取信号特征,再基于特征进行识别的两步识别方法。✨?⚡运行结果
文章目录环境准备 YOLO V7 main 分支TensorRT 环境工程源码假人权重文件toolkit.py测试.实时检测.pygrab.for.apex.pylabel.for.apex.pyaimbot.for.apex.py 环境准备 YOLO V7 main 分支Python Apex YOLO V5 6.2 目标检测 全过程记录YOLO V7 mainYOLO V7 模型下载yolo
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2024-08-30 20:56:18
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文章目录前言一、YOLOv7 项目下载实现1.1 YOLOv7 项目下载1.2 添加 Python interpreter1.3 直接运行 detect.py1.4 检测摄像头1.5 连接手机摄像头二、自制数据集训练模型2.1 运行 train.py2.2 数据集图片和标签2.3 yaml 文件修改2.4 修改并运行 train.py三、v5、v7、v8的训练结果 result3.1 v5 与 v
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2024-07-29 12:23:20
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FAST检测特征点+SURF描述特征点速度上要比SURF在多尺度下检测特征点后描述要快的多在自己的电脑上做了两种实验的对比，通过VS性能分析可以看到结果配置I5 2.7GHZ X64 VS2012 OPENCV249代码中大津法二值化可以直接用opencv提供的大津法接口 代码功能SURF提取描述FAST提取SURF描述特征点提取24.2%0.9%特征点描述25%14.7%特
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2024-04-11 09:38:04
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运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标
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2024-05-08 18:48:04
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本文硬件环境是：win7 64位；MATLAB R2018a； 由于第一次接触目标检测，很多东西只是照猫画虎，不甚了解，将自己成功的测试流程记录如下，方便和自己有同样需求的人拿来就用，减少学习过程中的不必要的困难。 主要参照资料1和4中的方法，进行网络的生成与测试。 文章目录本文目标标注照片整理训练图像网络生成与测试设定参数，生成网络保存和载入网络测试关于一些细节缓存文件清理GPU支持安装显卡驱动
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2024-05-10 20:59:53
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如有错误，恳请指出。 文章目录1. Introduction2. Related Work3. Dynamic Quality in the Training Procedure3.1 Proposal Classification3.2 Bounding Box Regression4. Dynamic R-CNN4.1 Dynamic Label Assignment4.2 Dynamic S
