一、背景介绍视频流畅性测试是视频质量评估一个重要的指标。一般的获取方法是在渲染前增加统计信息。不过这种方法需要增加额外工作量，并且也不是用户直接的体验数据。这里介绍一种基于时域运动指标/平均相关位置像素差（TI：temporal information）计算视频流畅性的方法。二、原理介绍ITU-R BT.1788 建议书对TI：temporal information、SI，Spatial per
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2023-09-04 14:34:37
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# 视频实时检测的Java实现
在现代计算机视觉的应用中，视频实时检测已经成为了一个热点领域。无论是用于安全监控、交通监控还是工业自动化，实时检测都能为我们提供即时的信息反应。这篇文章将介绍如何用Java实现视频的实时检测，并配有代码示例和相关的序列图、关系图。
## 1. 什么是实时检测
实时检测是指在视频流中，系统能够即时地识别和处理目标物体的技术。这一过程通常涉及到图像处理和机器学习算
原创
2024-09-10 03:33:34
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1、跨站脚本的概念这里就不多说了，可以百度。或者去看：邱永华. XSS 跨站脚本攻击剖析与防御[J]. 中国科技信息, 2013, 20: 079.吴翰清. 白帽子讲 Web 安全[J].信息安全与通信保密, 2015 (5): 93.2.防御框架自己查阅了文献参考了网上一些代码，自己实现了一套防御框架。防御框架结构图如下如所示：该框架的的具体实行过程如下：(1) 通过代理服务器抓取客户端的HTT
# 实时输入检测在Java中的实现
在软件开发中，实时检测用户输入是一项非常重要的任务。无论是在网页上输入文本框内的内容，还是在命令行中输入指令，我们都需要实时检测用户的输入，以便做出相应的处理。在Java中，我们可以通过一些方法来实现实时检测用户输入，并做出相应的处理。
## 实时检测输入
在Java中，我们可以使用Scanner类来实时检测用户的输入。Scanner类是Java中的一个工
原创
2024-06-16 06:07:35
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#利用yolov3的模型结构和权重参数实现对物体的实时检测，正确率挺高的，其主要原理是利用神经网络去将我们的图像不断的进行处理，最后利用图像处理中的金字塔思想，做了3次采样变化，得到不同的特征图，通过用3种不同的方式进行预测，判断处最合适的预测，并将结果返回。有兴趣的可以去看看相关的论文。1.代码运行后展示不同物体的结果（使用手机的图片） 总的来说，检测的效果不错
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2023-12-08 13:22:42
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论文：https://arxiv.org/abs/2207.02696代码：https://github/WongKinYiu/yolov7权重： https://pan.baidu/s/1eaNUiwZt7XfdMyPrLpplYA 提取码: wjgw大佬的解读：https://mp.weixin./s/qi_5g1A6Pr2ZrY4n9r_UVw摘要YOLO
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2024-05-24 09:16:19
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大多数溢出漏洞产生的原因是由于数组越界，导致溢出。首先要明白溢出漏洞这个我在很早前就写过烂大街的文章了我们知道大部分的溢出攻击主要是覆盖程序函数的返回地址那么看完再讲讲GS的工作流程=检测某些覆盖函数的返回地址、异常处理程序地址(SEH)或者类型参数的缓冲区溢出。在执行缓冲区溢出时会有安全检查GS 缓冲区。 GS 缓冲区可以是下列之一：+++++++++++++++++++++++++++++ch
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2024-06-19 18:35:57
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有趣的实时边缘检测
原创
2022-06-09 01:33:31
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Yolo-Fastest，顾名思义，应该是现在已知开源最快的最轻量的改进版yolo通用目标检测算法（貌似也是现在通用目标检测算法中最快最轻量的），其实初衷就是打破算力的瓶颈，能在更多的低成本的边缘端设备实时运行目标检测算法，例如树莓派3b，4核A53 1.2Ghz，在最新基于NCNN推理框架开启BF16s，320x320图像单次推理时间在60ms～，而在性能更加强劲的树莓派4b，单次推理33ms，
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2024-02-29 13:26:21
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摘要YOLOv7在5 FPS到160 FPS的速度和精度上都超过了所有已知的目标检测器，在GPU V100的实时目标检测器中具有最高的56.8% AP。YOLOv7-E6目标检测器（56 FPS V100,55.9%AP）比基于transformer的检测器SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100,53.9%AP）在速度上提高了509%，在精度上提高了2%；比基于
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2024-04-07 09:56:52
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# 实现 Java 文件上传实时检测进度
在现代 web 应用程序中，文件上传是一个相对常见的需求。为了提升用户体验，实时反馈文件上传进度是一个非常重要的功能。本文将详细介绍如何在 Java 中实现文件上传时实时检测进度的功能。以下是我们将要实现的步骤流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-03 06:53:14
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你只看一次(YOLO)是一个最先进的实时物体检测系统。在Pascal Titan X上，它以30 FPS的速度处理图像，在COCO test-dev上的mAP为57.9％。 与其他探测器的比较YOLOv3非常快速准确。 在mAP测量为.5 IOU时，YOLOv3与Focal Loss相当，但速度提高约4倍。 此外，您只需更改模型的大小即可轻松在速度和准确度之间进行权衡，无需再培训！Performa
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2023-07-26 23:17:17
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基于opencv的目标实时检测学习过程虽说前面已经有了一些经验，但是这里几乎是从零开始代码编写。先是写了一个简单的多线程实时定位物体坐标并显示帧率的代码（esc退出），执行效果不好，还在改进当中；之后又参考一些文章写了一个实时检测和识别物体并显示帧率的代码（q键退出）。代码一摄像头读取到的有很多帧，但是如果每一帧我们都对其做各种滤波、腐蚀、膨胀等操作，那显然计算是跟不上摄像头捕捉的速率的。 代码目
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2024-05-02 11:42:52
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在本文中，我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时（网络摄像头）和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。我会重点描述我在搭建过程中遇到的问题，以及我的解决方案 (有些还未解决)。完整的代码在这里 my Github
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2024-08-19 19:16:05
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目标• 理解 FAST 算法的基础• 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理我们前面学习了几个特征检测器，它们大多数效果都很好。但是从实时处理的角度来看，这些算法都不够快。一个最好例子就是 SLAM（同步定位与地图构建），移动机器人，它们的计算资源非常有限。为了解决这个问题，Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里 FAST 算法。
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2024-10-17 20:46:13
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我们用来执行应用的设备对我们的应用速度产生了巨大的影响，现代深度学习模型在使用 GPU 时效果最好，因此如果你们有一
原创
2024-08-07 15:16:49
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2020年开头真的很人意外，开年爆发了疫情。此次疫情牵动了各行各业，在这里衷心的感谢奋斗在一线的医疗工作者：您们辛苦了。作为一名非医专业的学生，在这样情况下，除了不乱跑以外，我也想以另一种方式去致敬那些保护着全国人民安全的工作人员。接下来就来分享一个实时口罩检测小demo实现环境inux或者windows皆可nacondaytorch>=1.0pencv>=3.0## 工程目录 Lo
原创
2022-05-11 11:24:24
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一、YOLO的核心思想与演进
YOLO（You Only Look Once）将目标检测视为单一的回归问题，通过端到端的卷积神经网络直接在图像上预测边界框和类别概率。其核心流程包括：
1.网格划分：将输入图像划分为 S×S 的网格（如 7×7）。
2.联合预测：每个网格预测 B 个边界框（含位置坐标、置信度）和 C 个类别概率，输出张量为 S×S×(B×5+C)。
3.全局推理：单次前向传播完成检
# 实时检测与深度学习的结合
## 引言
随着科技的发展，实时检测技术在许多应用中变得至关重要，包括自动驾驶、安防监控和工业生产等领域。深度学习凭借其强大的数据处理与特征提取能力，成为提升实时检测系统性能的重要工具。本文将探讨实时检测的基本概念以及如何使用深度学习进行实现，同时提供简单的代码示例。
## 实时检测的基本概念
实时检测是指在数据流入的同时，系统能够以尽可能低的延迟对其进行分析
今天跟大家分享一篇昨天新出的CVPR 2019论文《High-level Semantic Feature Detection:A New Perspective for Pedestrian Detection》,作者将行人检测问题转化为高级语义特征检测的问题，刷新了行人检测精度的新高度！而且作者称代码将开源。 论文作者信息： 作者分别来自国防科技大学、中科院自动
