目标识别

计算机视觉技术-目标检测和边界框

在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（objectdetection）或目标识别（objectrecognition）。目标检测在多个领域中被广泛使用。
白云如幻·2023-12-29 10:54

Tofu5m目标识别跟踪模块 跟踪模块

Tofu5m是高性价比目标识别跟踪模块，支持可见光视频或红外网络视频的输入，支持视频下的多类型物体检测、识别、跟踪等功能。
LittroInno·2023-12-28 03:34

自带AI算法的热红外相机

可支持公里级距离目标识别与跟踪，跟踪过程中全自主完成云台速度精
LittroInno·2023-12-27 12:19

1280×1024分辨率大画幅热红外三光AI无人机吊舱

产品支持双波段成像，可以同时输出高清热红外与可见光视频，带有激光测距，可支持扩展AI目标识别跟踪功能。
LittroInno·2023-12-27 10:19

【低照度图像增强系列（2）】Retinex（SSR/MSR/MSRCR）算法详解与代码实现

前言☀️在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。
路人贾'ω'·2023-12-26 21:35

【YOLO系列】YOLOv3代码详解(四)：模型脚本model.py

前言以下内容仅为个人在学习人工智能中所记录的笔记，先将目标识别算法yolo系列的整理出来分享给大家，供大家学习参考。本文仅对YOLOV3代码中关键部分进行了注释，未掌握基础代码的铁汁可以自己百度一下。
江湖小张·2023-12-25 12:07

【低照度图像增强系列（1）】传统方法（直方图、图像变换）算法详解与代码实现

前言☀️在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。
路人贾'ω'·2023-12-24 14:42

MATLAB图像处理：图像分割、特征提取和目标识别的应用和优化

MATLAB图像处理：图像分割、特征提取和目标识别的应用和优化作为一种常用的图像处理工具，MATLAB在图像分割、特征提取和目标识别等方面具有广泛的应用。本文将详细介绍这三个方面的应用和优化。
小正太浩二·2023-12-24 13:37

超维空间S2无人机使用说明书——32、使用yolov7进行目标识别

引言：为了提高yolo识别的质量，提高了yolo的版本，改用yolov7进行物体识别，同时系统兼容了低版本的yolo，包括基于C++的yolov3和yolov4，也有更高版本的yolov8。简介，为了提高识别速度，系统采用了GPU进行加速，在使用7W功率的情况，大概可以稳定在20FPS，满功率情况下可以适当提高。硬件：D435摄像头，Jetsonorinnano8G环境：ubuntu20.04，r
ROS机器人学习与交流·2023-12-24 11:59

超维空间S2无人机使用说明书——31、使用yolov8进行目标识别

引言：为了提高yolo识别的质量，提高了yolo的版本，改用yolov8进行物体识别，同时系统兼容了低版本的yolo，包括基于C++的yolov3和yolov4，以及yolov7。简介，为了提高识别速度，系统采用了GPU进行加速，在使用7W功率的情况，大概可以稳定在20FPS，满功率情况下可以适当提高。硬件：D435摄像头，Jetsonorinnano8G环境：ubuntu20.04，ros-no
ROS机器人学习与交流·2023-12-24 08:48

【YOLO系列】YOLOv3代码详解(二)：检测脚本yolo.py

前言以下内容仅为个人在学习人工智能中所记录的笔记，先将目标识别算法yolo系列的整理出来分享给大家，供大家学习参考。本文仅对YOLOV3代码中关键部分进行了注释，未掌握基础代码的铁汁可以自己百度一下。
江湖小张·2023-12-23 15:04

【图像处理】常用图像增强算法（MATLAB实现）

图像增强同时可以作为目标识别，目标跟踪，特征点匹配，图像融合，超分辨重构等图像处理算法的预处理算法。本文主要从空域和频域两个方面介绍了图像增强算法。空域中，主要分为灰度级增强，直方
littlebrothers·2023-12-23 08:09

【Python&目标识别】Yolo v5-7.0版本中文标签显示方法（附字体链接）

今天就和大家分享一下Yolov5-7.0版本的目标识别如何添加中文的标签。1前提条件1）我这里是Yolov5-7.0版本可能不适用其他版本，可以自己尝试一下。
RS迷途小书童·2023-12-21 13:21

Web信息搜集技术包含哪些，web信息搜集的思维导图

Web信息搜集流程1.目标识别：明确搜集信息的Web目标，如网站、Web应用等。2.数据搜集：从公开资源搜集目标的信息，包括域名信息、网站结构、相关服务等。3.内容分析：分析网站内容，寻找敏感信
白帽安全-黑客4148·2023-12-20 22:34

yolov8实时推理目标识别、区域分割、姿态识别 Qt GUI

框架用的是Qt任务可以分为：目标识别、区域分割、姿态识别。模型输入支持yolov8n,s,m,l,x。跟踪器支持deepsort和bytetrack两种。输入
LittroInno·2023-12-18 16:09

【YOLO系列】 YOLOv3论文思想详解

前言以下内容仅为个人在学习人工智能中所记录的笔记，先将目标识别算法yolo系列的整理出来分享给大家，供大家学习参考。本文未对论文逐句逐段翻译，而是阅读全文后，总结出的YOLOV3论文的思路与实现路径。
江湖小张·2023-12-18 07:31

HarmonyOS：使用MindSpore Lite引擎进行模型推理

场景介绍MindSporeLite是一款AI引擎，它提供了面向不同硬件设备AI模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。
码中之牛·2023-12-16 15:18

HarmonyOS：使用MindSpore Lite引擎进行模型推理

场景介绍MindSporeLite是一款AI引擎，它提供了面向不同硬件设备AI模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。
码中之牛·2023-12-16 08:58

RCNN学习笔记

公式渲染完整版请移步个人博客系统结构structure.pngRCNN物品目标识别系统如上图所示，如图所示，共分为四步：候选区域提取：使用Selectivesearch选择候选区域，并进行预处理，全部处理为相同大小
月见樽·2023-12-15 22:17

【本人新书】《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》

OpenCV开发的应用场景与领域也十分广泛，包括机器视觉领域的缺陷检测、生物医学领域的图像处理、无人机领域的目标识别、巡检
gloomyfish·2023-12-15 14:35

openCV图像SIFT特征

SIFT特征在计算机视觉领域被广泛应用于目标识别、图像配准、三维重建等任务中。SIFT特征的计算包括以下几个步骤：尺度空间极值检测：使用高斯差分金字塔寻找图像中的局部极值点，以确定关键点的候选位置。
人工智能教学实践·2023-12-15 02:19

空间金字塔池化（SPP，Spatial Pyramid Pooling)系列

空间金字塔池化的作用是解决输入图片大小不一造成的缺陷，同时在目标识别中增加了精度。空间金字塔池化可以使得任意大小的特征图都能够转换成固定大小的特征向量，下面针对一些典型的空间金字塔进行盘点。
追忆苔上雪·2023-12-06 00:14

基于机器深度学习的交通标志目标识别

在线工具推荐：三维数字孪生场景工具-GLTF/GLB在线编辑器-Three.jsAI自动纹理化开发-YOLO虚幻合成数据生成器-3D模型在线转换-3D模型预览图生成服务智能交通系统（ITS），包括无人驾驶车辆，尽管在道路上，已经逐渐成熟。如何消除各种环境因素造成的干扰，进行准确高效的交通标志检测和识别，是一个关键的技术难题。然而，传统的视觉对象识别主要依赖于视觉特征提取，例如颜色和边缘，这存在局限
ygtu2018·2023-12-02 06:27

目标识别入门

1.首先换源教程地址：https://www.jianshu.com/p/768f0181672bdarknet-nnpack由于github上git代码特别慢，网上有个教程：https://blog.csdn.net/weixin_37910453/article/details/86655613构建步骤：sudoapt-getinstallpython-pipsudopipinstall--u
若灮·2023-11-30 12:28

视觉笔记向 | 图像与雷达的数据融合算法（下）

基于毫米波雷达的车辆前方障碍物目标识别为解决毫米波雷达识别目标不准确的问题，提高目标检测的稳定性，根据雷达采集信号的特点，一般首先利用卡尔曼滤波递推方法估计出前方目标与自车之间的相对加速度；然后以相对距离
squirrel快乐敲码·2023-11-29 17:03

局部流形学习在SAR目标识别中的应用

这些可能会导致维度灾难，严重影响SAR图像目标识别和检测性能，所以进行有效的特征提取尤为
吧啦_吧啦·2023-11-29 17:54

Java中利用OpenCV进行人脸识别

该库由一系列高效的计算机视觉算法组成，涵盖了许多领域，包括目标识别、图像处理、机器学习、三维重建等。
无聊大侠hello world·2023-11-29 01:53

什么是API安全

章节概述什么是API导致API安全或不安全的因素定义安全的目标识别威胁和漏洞达到安全目标的机制应用程序接口（API）随处可见。
JosephThatwho·2023-11-28 11:46

02、Tensorflow实现手写数字识别（数字0-9）

基于Tensorflow2.10.0与pycharm1、识别目标识别手写仅仅是为了区分手写的0到9，所以实际上是一个多分类问题。
怡步晓心l·2023-11-27 06:50

YOLOv5改进 | 添加SE注意力机制 + 更换NMS之EIoU-NMS

为提高算法模型在不同环境下的目标识别准确率，提出一种基于改进YOLOv5深度学习的识别方法（SE-NMS-YOLOv5），该方法融合SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制模块和改进非极大值抑制对数据集进行训练和测试
小哥谈·2023-11-27 00:53

Prometheus自主无人机入门笔记

1.1.2自主无人机功能框架在这直接以“复杂环境下的自主导航定位与通用目标识别任务”为例：单目摄像头和云台等硬件属于感知模块，感知模块和决策模块相互可传
萧 十 三·2023-11-26 14:11

PCL深度图像 RangeImage

莫尔条纹法，结构光法等等，针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面，深度图像的分割技术，深度图像的边缘检测技术，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于三维深度图像的三维目标识别技术
Ivy_daisy·2023-11-26 03:36

01、Tensorflow实现二元手写数字识别

基于Tensorflow2.10.01、识别目标识别手写仅仅是为了区分手写的0和1，所以实际上是一个二分类问题。
怡步晓心l·2023-11-25 13:14

基于小样本学习的SAR图像识别

姓名：刘倩学号：19021210889【嵌牛导读】：对于SAR图像目标识别，目前研究人员是基于大样本进行建模和研究，而对于小样本条件下的SAR图像目标识别，只有少部分人开展了研究，并且与大样本数据相比较
吧啦_吧啦·2023-11-24 10:09

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络鸟类目标识别检测系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  基于Tensorflow的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在鸟类目标识别检测系统中的应用是一种先进的计算机视觉技术
雅致教育·2023-11-24 08:34

深度学习知识点一

8.1什么是目标识别、目标检测、目标分割、目标跟踪8.2目标识别、目标检测、目标分割、目标跟踪之间的联系8.3目标识别、
spade_eddie·2023-11-22 14:15

从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。
梦想的初衷~·2023-11-22 07:21

OpenCV入门9——目标识别（车辆统计）

文章目录图像轮廓查找轮廓绘制轮廓轮廓的面积与周长多边形逼近与凸包外接矩形项目总览【车辆统计】视频加载【车辆统计】去背景【车辆统计】形态学处理【车辆统计】逻辑处理【车辆统计】显示信息【车辆统计】图像轮廓查找轮廓#-*-coding:utf-8-*-importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('./contours1.jpeg')#print(img.shape)#转
源代码•宸·2023-11-22 00:34

FCN与CNN最大的区别？

解析：FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层1、FCN概述CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。
今年不吃饭...·2023-11-21 18:07

kali linux网络扫描～目标识别及常见服务扫描策略

理论知识标志信息是指一些主机或服务响应的欢迎信息或版本信息SNMP（简单网络管理协议）是由一组网络管理的标准组成，包含一个应用层协议和一组资源对象SNMP能够支持网络管理系统，用以检测连接到网络上的设备是否有任何引起管理上关注的情况SNMP是一种简单管理协议，它使用UDP协议通过以太网来执行网络管理SNMP协议主要由两大部分组成，分别是SNMP管理站和SNMP代理，其中，SNMP管理站是一个中心节
、十一、·2023-11-20 15:09

YOLOV8目标识别——详细记录从环境配置、自定义数据、模型训练到模型推理部署

一、概述Yolov8建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性。Yolov8具有以下特点：高效性：Yolov8采用了新的骨干网络、新的Ancher-Free检测头和新的损失函数，可在CPU到GPU的多种硬件平台上运行，使得模型在运行速度和准确性方面都表现出色。创新性：Yolov8借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点，全面提升改进了
知来者逆·2023-11-17 14:18

YOLO 施工安全帽目标检测模型

目标识别方法一直是近年来计算机视觉领域的研究热点。目前
ygtu2018·2023-11-16 15:50

【基于Ubuntu下Yolov5的目标识别】保姆级教程 | 虚拟机安装 - Ubuntu安装 - 环境配置(Anaconda/Pytorch/Vscode/Yolov5) |全过程图文by.Akaxi

目录一.【YOLOV5算法原理】1.输入端2.Backbone3.Neck4.输出端二．【系统环境】1.虚拟机的安装与创建2.安装Ubuntu操作系统3.环境的配置3.1.Ubuntu下Anacoda安装以及虚拟环境配置3.2.Pytorch安装3.3.Vscode安装3.4.Yolov5源码及环境获取安装三.【测试Yolov5】四.【实现自己输入图片/笔记本摄像头的目标检测】1.输入自己的图片2
Akaxi-1·2023-11-16 00:40

基于支持向量机 (SVM) 和稀疏表示理论 (SRC) 的人脸识别比较

到目前为止，支持向量机已应用于孤立手写字符识别、网页或文本自动分类、说话人识别、人脸检测、性别分类、计算机入侵检测、基因分类、遥感图象分析、目标识别、函
西部小狼_·2023-11-15 01:36

改进YOLOv8：结合ICCV2023｜动态蛇形卷积，构建不规则目标识别网络

创新提升捕捉图像特征和处理复杂图像特征:本专栏包含大量的新设计的创新想法，包含详细的代码和说明，具备有效的创新组合，可以有效应用到改进创新当中:改进YOLOv8：结合ICCV2023｜动态蛇形卷积，构建不规则目标识别网络研究概括动态蛇卷积
一休哥※·2023-11-11 21:09

YOLOv5改进 | 添加CA注意力机制 + 增加预测层 + 更换损失函数之GIoU

在小目标场景的检测中，存在远距离目标识别效果差的情形，本节课提出一种基于改进YOLOv5的小目标检测方法。
小哥谈·2023-11-11 15:02

改进YOLOv5：结合ICCV2023｜动态蛇形卷积，构建不规则目标识别网络

创新提升捕捉图像特征和处理复杂图像特征:本专栏包含大量的新设计的创新想法，包含详细的代码和说明，具备有效的创新组合，可以有效应用到改进创新当中:改进YOLOv5：结合ICCV2023｜动态蛇形卷积，构建不规则目标识别网络研究概括动态蛇卷积
一休哥※·2023-11-11 02:32

多无人机在线路径规划的新算法

研究背景近年来，无人机越来越多地应用于执行战场侦察、目标识别、跟踪打击等任务。
MocapLeader·2023-11-10 05:55

需求确定：基于YOLO5开发的门岗监控识别系统 1. 业务流程说明： 1.1 总体流程： - 系统启动：系统启动后，开始对门岗区域进行监控。 - 监控门岗：系统实时监控门岗区域，通过摄像头获取视频流

目标识别：使用YOLO5算法对门岗区域的视频流进行目标识别，识别出门岗区域中的人、车等目标。目标分类：将识别出的目标进行分类，如人员分类、车辆分类等。
酸奶公园·2023-11-10 03:11

基于YOLO5开发的门岗监控识别系统的系统分析 1.领域模型 根据业务环境中的领域对象，通过类图构建领域模型，表示系统中的关键对象及其之间的关系。 解释领域模型中对象之间的关系： - 系统：表示门岗监

目标识别模块：表示使用YOLO5算法对监控视频进行
酸奶公园·2023-11-10 03:11
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