传感器这里展示的设备是迄今为止世界上最小的地震传感器。 它的最重要特征之一是，它通过INT1引脚发出信号，指示可能对电子设备造成破坏性影响的地震事件。 例如，这种功能允许在振动可能实际上造成这种损坏之前关闭所述设备。 保护机械至关重要，以便在发生地震后仍能拥有操作设备，以防止进一步的破坏性事件。 顺便说一下，可以使用从INT1触点获得的警告来激活警报，以及（为什么不这样做）激活对测量工具及其存放位
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2023-08-18 20:35:45
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初学习opencv一段时间了，把自己学的东西在博客上做个总结，也有助于自己的知识的巩固。这段时间主要是在研究运动目标的检测，目前，关于运动目标检测的方法有很多。比如，平均背景法，帧差法，光流法，ViBe算法等等。那么在对上述方法的学习和了解后，发现ViBe算法相对而言，具有更高的鲁棒性。ViBe算法。ViBe算法
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2024-06-03 15:22:20
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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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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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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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在第之前的章节中，已经提出RIMF来检测移动像素。 为了计算RIMF，应首先估算GIMF。 此外，RIMF的不确定性也可以根据自我运动和视差图不确定性来计算。Global Image Motion Flow （GIMF）怎么计算呢？ GIMF用于表示由相机运动引起的图像运动流。 给定前一图像帧中的像素位置pt-1 =（ut-1; vt-1; 1）^T，我们可以根据Eq (1) 预测其当前
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2024-01-30 02:41:58
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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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# 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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# 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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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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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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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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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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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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