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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 目標(biāo)檢測(cè)

英特爾開發(fā)板部署 YOLOv5：完成透明物體目標(biāo)檢測(cè)

  • Intel 的哪吒（Nezha）開發(fā)套件是一款專為邊緣AI和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用設(shè)計(jì)的高性能計(jì)算平臺(tái)，搭載了Intel? N97處理器、內(nèi)置 Intel? UHD Graphics GPU，并提供高達(dá)8GB LPDDR5內(nèi)存與32GB至64GB eMMC存儲(chǔ)選項(xiàng)。它支持 Windows 和 Linux 操作系統(tǒng)，具備豐富的接口如千兆以太網(wǎng)、HDMI 1.4、USB 3.0/2.0 以及 GPIO 等，兼容樹莓派擴(kuò)展板。此外，該套件采用無風(fēng)扇設(shè)計(jì)并集成了 TPM 2.0 安全模塊，適用于自動(dòng)化、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)、數(shù)字標(biāo)牌及
  • 關(guān)鍵字： 目標(biāo)檢測(cè)  開發(fā)套件  

網(wǎng)球自動(dòng)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(duì)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(duì)網(wǎng)球進(jìn)行全自動(dòng)化的回收,節(jié)約人力、物力和時(shí)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(cè)、網(wǎng)球識(shí)別和定位,最后根據(jù)定位結(jié)果結(jié)合PID(Proportion Integration Differentiation)運(yùn)動(dòng)控制算法精準(zhǔn)控制移動(dòng)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(dòng)遙控控制。
  • 關(guān)鍵字： 目標(biāo)檢測(cè)  網(wǎng)球識(shí)別  PID控制  202210  

基于改進(jìn)Faster RCNN的輸電線路絕緣子檢測(cè)研究

  • 針對(duì)已有目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)巡檢圖像中絕緣子部分遮擋、檢測(cè)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(cè)目標(biāo)檢測(cè)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(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)。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(cè)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(cè)  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(cè)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(cè)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(cè)方法，通過添加卷積模塊及調(diào)整部分超參數(shù)對(duì)其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)對(duì)道路車輛目標(biāo)的快速檢測(cè)、識(shí)別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)類型檢測(cè)精度差的問題，基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對(duì)第二標(biāo)度輸出層的最后一個(gè)CBL輸出特征與網(wǎng)絡(luò)中第二個(gè)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(cè)  特征融合  改進(jìn)的YOLOv4-tiny  目標(biāo)檢測(cè)  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(duì)攝像機(jī)拍攝的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖
  • 關(guān)鍵字： 目標(biāo)檢測(cè)  視頻跟蹤  ADSP―BF561  云臺(tái)控制  

基于PowerPC的小目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  • 摘　要:小目標(biāo)檢測(cè)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(shí)性要求高與系統(tǒng)小型化要求之間的矛盾。選取了動(dòng)態(tài)規(guī)劃小目標(biāo)檢測(cè)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(cè)  系統(tǒng)設(shè)計(jì)    

TMC2310DSP芯片在水下目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用

  • 對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、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(duì)接收信號(hào)進(jìn)行一定的處理、提取特征...
  • 關(guān)鍵字： TI  DSP  目標(biāo)檢測(cè)  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(cè)

  • 摘　要：提出了一種紅外弱小目標(biāo)識(shí)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(shí)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(cè)　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(cè)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(shí)地發(fā)現(xiàn)目標(biāo)、
  • 關(guān)鍵字： 測(cè)量  測(cè)試  紅外  目標(biāo)檢測(cè)  遺傳算法  自適應(yīng)模板  

基于USB的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)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(cè)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(cè)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(cè)；數(shù)據(jù)采集 引言在雷達(dá)數(shù)據(jù)信息的現(xiàn)場(chǎng)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(duì)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(cè)卡的安裝，同時(shí)要進(jìn)行驅(qū)動(dòng)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(duì)這種情況設(shè)計(jì)了基于US
  • 關(guān)鍵字： USB接口  目標(biāo)檢測(cè)  數(shù)據(jù)采集  

一種近距雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)信號(hào)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(cè)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(hào)處理系統(tǒng)的方法，并給出一個(gè)應(yīng)用實(shí)例。關(guān)鍵詞：  FPGA；近距雷達(dá)；目標(biāo)檢測(cè)；數(shù)字信號(hào)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(cè)目標(biāo)的短暫交會(huì)過程中，對(duì)獲得的多普勒信號(hào)進(jìn)行頻譜分析并完成動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別檢測(cè)。交會(huì)的短暫性對(duì)信號(hào)處理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)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(cè)  數(shù)字信號(hào)處理  
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