目標(biāo)檢測 文章 進(jìn)入目標(biāo)檢測技術(shù)社區(qū)
網(wǎng)球自動回收機(jī)器人的設(shè)計(jì)*
- 在專業(yè)的網(wǎng)球訓(xùn)練或者比賽結(jié)束后,需要專人對球進(jìn)行回收,不僅浪費(fèi)體力、增加了相應(yīng)的人工成本,且撿球的效率低下,容易遺漏。本項(xiàng)目旨在代替人工,對網(wǎng)球進(jìn)行全自動化的回收,節(jié)約人力、物力和時間成本,提高網(wǎng)球和羽毛球的訓(xùn)練效率。機(jī)器人先通過攝像頭采集圖像,然后進(jìn)行基于機(jī)器視覺的目標(biāo)檢測、網(wǎng)球識別和定位,最后根據(jù)定位結(jié)果結(jié)合PID(Proportion Integration Differentiation)運(yùn)動控制算法精準(zhǔn)控制移動機(jī)器人回收網(wǎng)球。此外,機(jī)器人配有藍(lán)牙模塊,可以進(jìn)行手動遙控控制。
- 關(guān)鍵字： 目標(biāo)檢測 網(wǎng)球識別 PID控制 202210
基于改進(jìn)Faster RCNN的輸電線路絕緣子檢測研究
- 針對已有目標(biāo)檢測算法對巡檢圖像中絕緣子部分遮擋、檢測難度大以及精確度低這一問題，提出一種基于改進(jìn)Faster RCNN的巡檢圖像絕緣子檢測目標(biāo)檢測算法。首先在Faster RCNN原始模型上微調(diào)RPN候選區(qū)域比例，增加anchor數(shù)量；其次用深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet101代替原始Faster RCNN使用的VGG16網(wǎng)絡(luò)；最后采用多尺度訓(xùn)練來訓(xùn)練模型，對測試樣本進(jìn)行檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后Faster RCNN算法能夠提高絕緣子的檢測精度以及降低漏檢率，相比原始模型精確度提高了4.88%，能夠更準(zhǔn)確的檢
- 關(guān)鍵字： 絕緣子 目標(biāo)檢測 多尺度訓(xùn)練 深度殘差網(wǎng)絡(luò) 電力巡檢 202110
一種改進(jìn)的YOLOv4-tiny車輛目標(biāo)檢測方法*
- 伴隨深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法被廣泛應(yīng)用?；谔卣魅诤系乃枷?，本文提出了一種改進(jìn)的YOLOv4-tiny目標(biāo)檢測方法，通過添加卷積模塊及調(diào)整部分超參數(shù)對其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)對道路車輛目標(biāo)的快速檢測、識別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)類型檢測精度差的問題，基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對第二標(biāo)度輸出層的最后一個CBL輸出特征與網(wǎng)絡(luò)中第二個CSP輸出特征進(jìn)行融合，并在原有網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加52×52的標(biāo)度輸出；其次，利用遷移學(xué)習(xí)權(quán)重在自己采集的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，訓(xùn)練得出合適的權(quán)
- 關(guān)鍵字： 車輛檢測 特征融合 改進(jìn)的YOLOv4-tiny 目標(biāo)檢測 202109
基于ADSP-BF561的視頻跟蹤系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)
- 智能化是現(xiàn)代視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要發(fā)展方向，目標(biāo)跟蹤成為發(fā)展過程中一項(xiàng)不可缺少的重要功能。智能監(jiān)控技術(shù)是指在不依賴人為干預(yù)的情況下，采用計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)對攝像機(jī)拍攝的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動分析，實(shí)現(xiàn)對圖
- 關(guān)鍵字： 目標(biāo)檢測 視頻跟蹤 ADSP―BF561 云臺控制
基于PowerPC的小目標(biāo)檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)
- 摘 要:小目標(biāo)檢測與硬件實(shí)現(xiàn)技術(shù)是決定精確制導(dǎo)武器性能的關(guān)鍵技術(shù)之一,其難點(diǎn)在于如何解決運(yùn)算量大、實(shí)時性要求高與系統(tǒng)小型化要求之間的矛盾。選取了動態(tài)規(guī)劃小目標(biāo)檢測算法,分析了其算法特點(diǎn)與資源需求,在此基礎(chǔ)
- 關(guān)鍵字： PowerPC 目標(biāo)檢測 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
TMC2310DSP芯片在水下目標(biāo)檢測中的應(yīng)用
- 對目標(biāo)進(jìn)行檢測、估計(jì)、跟蹤是雷達(dá)與聲納應(yīng)用的最終目的,其任務(wù)是對接收信號進(jìn)行一定的處理、提取特征...
- 關(guān)鍵字： TI DSP 目標(biāo)檢測 參數(shù)估算
基于自適應(yīng)模板匹配的紅外弱小目標(biāo)檢測
- 摘 要：提出了一種紅外弱小目標(biāo)識別的新方法。從實(shí)際應(yīng)用出發(fā),考慮復(fù)雜的背景和大量的干擾噪聲,找到了一種適合紅外弱小目標(biāo)識別的圖像相似性度量方法。為提高此方法的穩(wěn)定性,提出一種有效的自適應(yīng)模板修正方案,并結(jié)合遺傳算法提高匹配的速度。給出了算法實(shí)現(xiàn)的全過程,用實(shí)地拍攝的紅外空中弱小目標(biāo)圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,得到了令人滿意的結(jié)果。 關(guān)鍵詞：目標(biāo)檢測 模板匹配 自適應(yīng)模板 遺傳算法 復(fù)雜背景中弱小目標(biāo)的檢測一直是監(jiān)視和告警系統(tǒng)的重要組成部分。要求監(jiān)視和告警系統(tǒng)具備極快的反就只有及時地發(fā)現(xiàn)目標(biāo)、
- 關(guān)鍵字： 測量 測試 紅外 目標(biāo)檢測 遺傳算法 自適應(yīng)模板
基于USB的雷達(dá)目標(biāo)檢測及數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)研究
- 摘 要：本文介紹了一種通過USB接口與主機(jī)實(shí)現(xiàn)通訊的雷達(dá)目標(biāo)檢測與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和工作原理，闡述了檢測與采集的關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)說明了使用AN2131QC芯片的USB設(shè)備的開發(fā)流程。關(guān)鍵詞：USB接口；目標(biāo)檢測；數(shù)據(jù)采集 引言在雷達(dá)數(shù)據(jù)信息的現(xiàn)場處理中，往往要求能迅速、可靠地完成設(shè)備之間的連接。而對于傳統(tǒng)的插口，即使是PNP的，也必須打開機(jī)箱進(jìn)行采集卡、檢測卡的安裝，同時要進(jìn)行驅(qū)動程序的裝載。此外，外設(shè)的安裝還受到I/O口數(shù)量的限制。本文針對這種情況設(shè)計(jì)了基于US
- 關(guān)鍵字： USB接口 目標(biāo)檢測 數(shù)據(jù)采集
一種近距雷達(dá)目標(biāo)檢測信號處理的FPGA實(shí)現(xiàn)
- 摘 要： 本文在闡述某種近距雷達(dá)目標(biāo)檢測原理和FPGA技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r的基礎(chǔ)上，著重討論用FPGA設(shè)計(jì)高性能的數(shù)字信號處理系統(tǒng)的方法，并給出一個應(yīng)用實(shí)例。關(guān)鍵詞： FPGA；近距雷達(dá)；目標(biāo)檢測；數(shù)字信號處理前言FPGA及其相關(guān)技術(shù)是當(dāng)代微電子技術(shù)迅速發(fā)展的產(chǎn)物，目前已經(jīng)成為開發(fā)復(fù)雜數(shù)字系統(tǒng)的主要方式之一。某近距雷達(dá)系統(tǒng)要求利用在與被探測目標(biāo)的短暫交會過程中，對獲得的多普勒信號進(jìn)行頻譜分析并完成動目標(biāo)的識別檢測。交會的短暫性對信號處理系統(tǒng)的實(shí)時性提出了嚴(yán)格的要求，在
- 關(guān)鍵字： FPGA 近距雷達(dá) 目標(biāo)檢測 數(shù)字信號處理
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目標(biāo)檢測介紹
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