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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 目標檢測

英特爾開發(fā)板部署 YOLOv5：完成透明物體目標檢測

  • Intel 的哪吒（Nezha）開發(fā)套件是一款專為邊緣AI和物聯(lián)網應用設計的高性能計算平臺，搭載了Intel? N97處理器、內置 Intel? UHD Graphics GPU，并提供高達8GB LPDDR5內存與32GB至64GB eMMC存儲選項。它支持 Windows 和 Linux 操作系統(tǒng)，具備豐富的接口如千兆以太網、HDMI 1.4、USB 3.0/2.0 以及 GPIO 等，兼容樹莓派擴展板。此外，該套件采用無風扇設計并集成了 TPM 2.0 安全模塊，適用于自動化、物聯(lián)網網關、數(shù)字標牌及
  • 關鍵字： 目標檢測  開發(fā)套件  

網球自動回收機器人的設計*

  • 在專業(yè)的網球訓練或者比賽結束后,需要專人對球進行回收,不僅浪費體力、增加了相應的人工成本,且撿球的效率低下,容易遺漏。本項目旨在代替人工,對網球進行全自動化的回收,節(jié)約人力、物力和時間成本,提高網球和羽毛球的訓練效率。機器人先通過攝像頭采集圖像,然后進行基于機器視覺的目標檢測、網球識別和定位,最后根據(jù)定位結果結合PID(Proportion Integration Differentiation)運動控制算法精準控制移動機器人回收網球。此外,機器人配有藍牙模塊,可以進行手動遙控控制。
  • 關鍵字： 目標檢測  網球識別  PID控制  202210  

基于改進Faster RCNN的輸電線路絕緣子檢測研究

  • 針對已有目標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Faster RCNN的巡檢圖像絕緣子檢測目標檢測算法。首先在Faster RCNN原始模型上微調RPN候選區(qū)域比例，增加anchor數(shù)量；其次用深度殘差網絡ResNet101代替原始Faster RCNN使用的VGG16網絡；最后采用多尺度訓練來訓練模型，對測試樣本進行檢測。實驗結果表明，改進后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%，能夠更準確的檢
  • 關鍵字： 絕緣子  目標檢測  多尺度訓練  深度殘差網絡  電力巡檢  202110  

一種改進的YOLOv4-tiny車輛目標檢測方法*

  • 伴隨深度學習的不斷發(fā)展，深度學習的目標檢測方法被廣泛應用?；谔卣魅诤系乃枷?，本文提出了一種改進的YOLOv4-tiny目標檢測方法，通過添加卷積模塊及調整部分超參數(shù)對其網絡架構進行優(yōu)化，以實現(xiàn)對道路車輛目標的快速檢測、識別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網絡對小目標類型檢測精度差的問題，基于特征金字塔網絡對第二標度輸出層的最后一個CBL輸出特征與網絡中第二個CSP輸出特征進行融合，并在原有網絡的基礎上增加52×52的標度輸出；其次，利用遷移學習權重在自己采集的數(shù)據(jù)集上進行實驗，訓練得出合適的權
  • 關鍵字： 車輛檢測  特征融合  改進的YOLOv4-tiny  目標檢測  202109  

基于ADSP-BF561的視頻跟蹤系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)

  • 智能化是現(xiàn)代視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要發(fā)展方向，目標跟蹤成為發(fā)展過程中一項不可缺少的重要功能。智能監(jiān)控技術是指在不依賴人為干預的情況下，采用計算機技術和圖像處理技術對攝像機拍攝的圖像數(shù)據(jù)進行自動分析，實現(xiàn)對圖
  • 關鍵字： 目標檢測  視頻跟蹤  ADSP―BF561  云臺控制  

基于PowerPC的小目標檢測系統(tǒng)設計

  • 摘　要:小目標檢測與硬件實現(xiàn)技術是決定精確制導武器性能的關鍵技術之一,其難點在于如何解決運算量大、實時性要求高與系統(tǒng)小型化要求之間的矛盾。選取了動態(tài)規(guī)劃小目標檢測算法,分析了其算法特點與資源需求,在此基礎
  • 關鍵字： PowerPC  目標檢測  系統(tǒng)設計    

TMC2310DSP芯片在水下目標檢測中的應用

  • 對目標進行檢測、估計、跟蹤是雷達與聲納應用的最終目的,其任務是對接收信號進行一定的處理、提取特征...
  • 關鍵字： TI  DSP  目標檢測  參數(shù)估算  

基于自適應模板匹配的紅外弱小目標檢測

  • 摘　要：提出了一種紅外弱小目標識別的新方法。從實際應用出發(fā),考慮復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模板修正方案,并結合遺傳算法提高匹配的速度。給出了算法實現(xiàn)的全過程,用實地拍攝的紅外空中弱小目標圖像進行了實驗驗證,得到了令人滿意的結果。 關鍵詞：目標檢測　模板匹配　自適應模板　遺傳算法  復雜背景中弱小目標的檢測一直是監(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、
  • 關鍵字： 測量  測試  紅外  目標檢測  遺傳算法  自適應模板  

基于USB的雷達目標檢測及數(shù)據(jù)采集設計研究

  • 摘    要：本文介紹了一種通過USB接口與主機實現(xiàn)通訊的雷達目標檢測與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的硬件結構和工作原理，闡述了檢測與采集的關鍵技術，重點說明了使用AN2131QC芯片的USB設備的開發(fā)流程。關鍵詞：USB接口；目標檢測；數(shù)據(jù)采集 引言在雷達數(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，也必須打開機箱進行采集卡、檢測卡的安裝，同時要進行驅動程序的裝載。此外，外設的安裝還受到I/O口數(shù)量的限制。本文針對這種情況設計了基于US
  • 關鍵字： USB接口  目標檢測  數(shù)據(jù)采集  

一種近距雷達目標檢測信號處理的FPGA實現(xiàn)

  • 摘   要： 本文在闡述某種近距雷達目標檢測原理和FPGA技術發(fā)展狀況的基礎上，著重討論用FPGA設計高性能的數(shù)字信號處理系統(tǒng)的方法，并給出一個應用實例。關鍵詞：  FPGA；近距雷達；目標檢測；數(shù)字信號處理前言FPGA及其相關技術是當代微電子技術迅速發(fā)展的產物，目前已經成為開發(fā)復雜數(shù)字系統(tǒng)的主要方式之一。某近距雷達系統(tǒng)要求利用在與被探測目標的短暫交會過程中，對獲得的多普勒信號進行頻譜分析并完成動目標的識別檢測。交會的短暫性對信號處理系統(tǒng)的實時性提出了嚴格的要求，在
  • 關鍵字： FPGA  近距雷達  目標檢測  數(shù)字信號處理  
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目標檢測介紹

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