雷达目标检测第19页

[C#]winform部署官方yolov8-rtdetr目标检测的onnx模型

算法介绍】RTDETR，全称“Real-TimeDetectionwithTransformerforObjectTrackingandDetection”，是一种基于Transformer结构的实时目标检测和跟踪算法

FL1623863129·2024-01-18 06:34

CSS 雷达监测效果

/*设置整个页面的背景颜色为深灰色*/body{background-color:#333;}/*将元素水平居中*/.center{display:flex;justify-content:center;margin-top:300px;}/*设置加载器样式*/.loader{position:relative;width:150px;height:150px;background:transpa

特创数字科技·2024-01-18 05:00

基于MATLAB/CPLEX 的机组最优组合

matlab科研助手·2024-01-18 05:57

混合整数规划的机组组合附Matlab代码

matlab科研助手·2024-01-18 05:57

安卓之图表库的应用场景、技术实现及其优劣分析

安卓平台上的图表库为开发者提供了一系列工具和组件，使他们能够轻松地创建各种类型的图表，如线型图、柱状图、蜡烛图、气泡图、饼状图、雷达图以及散点图等。

洪信智能·2024-01-18 02:29

无人机测绘助力实现高效、安全的城市规划

传统的地面测量方法耗时费力，而无人机搭载的相机和激光雷达等设备能够快速、准确地获取大面积的地形、建筑和植被等数据。这些数据

成都远石·2024-01-18 01:08

伪装目标检测模型论文阅读之：Zoom in and out

论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.02688代码;https://github.com/lartpang/zoomnet1.摘要最近提出的遮挡对象检测（COD）试图分割视觉上与其周围环境融合的对象，这在现实场景中是非常复杂和困难的。除了与它们的背景具有高度的内在相似性之外，这些对象通常在尺度上是多样的，外观上是模糊的，甚至严重遮挡。为了解决这些问题，我们提出了一种混合

交换喜悲·2024-01-17 22:37

论文解读--System Performance of a 79 GHz High-Resolution 4D Imaging MIMO Radar With 1728 Virtual Channel

1728虚拟通道79GHz高分辨率4D成像MIMO雷达系统性能研究摘要未来的驾驶员辅助和自动驾驶系统需要高分辨率的4D成像雷达，即使在恶劣的天气或光照条件下，也能提供有关车辆周围环境的详细而可靠的信息。

奔袭的算法工程师·2024-01-17 20:59

边缘计算AI智能分析网关V4客流统计算法的概述

该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术，其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤，通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征，从而实现对人流量的统计和分析。

EasyNVR·2024-01-17 18:01

合成孔径技术

最先了解到这个是从军用雷达技术看到的，就是飞机上背一个大锅。那个大锅就是合成孔径雷达，即syntheticapertureradar，简称为SAR。

fpcc·2024-01-17 18:01

【开源项目】超经典开源项目实景三维数字孪生智慧博物馆

飞渡科技基于文博机构核心业务需求的智能管理，利用数字孪生技术、激光雷达扫描技术、3D虚拟成像技术等，打造具有“透彻感知、泛在互联、智慧融合”为特征的博物馆系统，实现信息和知识，在博物馆的人、物和活动三者之间动态循环的数字孪生博物馆体系

万象工作室·2024-01-17 18:13

YOLOv5改进 | 检测头篇 | ASFFHead自适应空间特征融合检测头（全网首发）

经过我的实验验证，修改后的检测头在所有的检测目标上均有大幅度的涨点效果，此版本为三头版本，后期我会在该检测头的基础上进行二次创新形成四头版本的Detect_ASFF助力小目标检测，本文的检测头非常

Snu77·2024-01-17 17:26

yolov5 主要流程

1.介绍本文包含了有关yolov5目标检测的基本流程，包括模型训练与模型部署，旨在帮助小伙伴们建立系统的认知YOLO是"Youonlylookonce"的首字母缩写，是一个开源软件工具，它具有实时检测特定图像中物体的高效能力

isserendipity·2024-01-17 17:47

基于传统的三维点云补全方法

目前，三维视觉受到了学术界和工业界的广泛关注，在目标检测、语义分割、三维重建等领域都取得了突破性的进展。

深蓝学院·2024-01-17 16:30

机器视觉企业实战

最后可以收获：从悬赏一万的项目最后可以做到企业级的视觉应用目录目标检测数据标注1.1数据收集与数据标注1.2数据标注的通用规则1.3案例实现1.4视频与图像数据标注的差异1.5案例实现1.6企业是如何标注数据的

Wade_Crab·2024-01-17 15:22

第十七周周报

文章目录摘要目标检测锚框交并比NMS非极大值抑制输出文献阅读：SMPL:ASkinnedMulti-PersonLinearModelIntroductionRelatedWorkModelFormulationTraining

Joy_moon·2024-01-17 15:42

论文解读--Phase Noise in FMCW Radar Systems

FMCW雷达系统内的相位噪声摘要相位噪声是现代雷达、通信、光谱和计量系统的基本性能参数之一。本文提出了一种适用于FMCW雷达系统的相位噪声理论。

奔袭的算法工程师·2024-01-17 14:57

现代雷达车载应用——第3章 MIMO雷达技术 3.4节自动驾驶使用的高分辨成像雷达

3.4自动驾驶使用的高分辨成像雷达如今，许多专为ADAS功能设计的汽车雷达收发器，如NXP半导体的MR3003和德州仪器的AWR2243，可以支持多达三个发射天线和四个接收天线。

奔袭的算法工程师·2024-01-17 14:57

现代雷达车载应用——第3章 MIMO雷达技术 3.5节汽车MIMO雷达的挑战

3.5汽车MIMO雷达的挑战在本节中，我们讨论了汽车MIMO雷达的设计挑战，包括多径反射存在时的测角、波形正交性和高效高分辨率角度估计算法开发。

奔袭的算法工程师·2024-01-17 14:55

线性代数在处理激光雷达的数据处理和图像处理中的应用

线性代数在激光雷达数据处理和图像处理中具有广泛的应用，包括矩阵运算和特征值分解等。这些应用可以帮助我们对数据进行变换、合并。提取和降维等操作，从而实现更高效、准确的数据处理和图像处理。

weixin_30777913·2024-01-17 13:13

云层高度方法总结：激光雷达信号反演/遥感数据估计

目录激光雷达数据反演方法用于反演云层高度的记忆式滑动窗口积分算法2008激光雷达探测合肥云层高度方法研究及分析2010用于反演云底高度的峰值面积积分算法-杨成武-2012卫星遥感-基于机器学习基于随机森林算法的

7个隆咚锵·2024-01-17 13:13

用于激光雷达的 APD，SPAD 和 SiPM 分析

用于激光雷达的APD，SPAD和SiPM分析1.术语及定义1.1激光雷达，LightDetectionAndRange,LiDAR发射激光光束，并接收回波以获取目标三维和/或速度信息的系统；1.2机械旋转激光雷达

masust·2024-01-17 13:12

FMCW激光雷达科普（上）：基本概念、技术路线、优势及争议和误解

在相当长的一段时间里，我们对激光雷达“技术路线”的讨论，都停留在ToF激光雷达“按扫描架构如何分类”，却忽略了一个更高维度的分类：以测距方式为依据，激光雷达可分为ToF与FMCW两个大类。

Feng.Z.H·2024-01-17 13:12

微积分在激光雷达的信号处理和数据分析中的应用

微分和积分等数学工具在激光雷达信号处理中被广泛应用，以提取目标的速度、距离和位置信息，并分析目标的运动态。这些研究为激光雷达在目标检测、跟踪和环境感知等领域的应用提供了理论基础和技术支持。

weixin_30777913·2024-01-17 13:42

ADA-YOLO：YOLOv8+注意力+Adaptive Head，mAP提升3%

生物医学图像分析中的目标检测和定位至关重要，尤其是在血液学领域，检测和识别血细胞对于诊断和治疗决策至关重要。

AI追随者·2024-01-17 13:00

C# OpenCvSharp DNN 部署yolov3目标检测

目录效果yolov3.cfg项目代码下载C#OpenCvSharpDNN部署yolov3目标检测效果yolov3.cfg[net]#Testing#batch=1#subdivisions=1#Trainingbatch

天天代码码天天·2024-01-17 12:57

Python实例15：霍兰德人格分析雷达图

Python实例15：霍兰德人格分析雷达图雷达图是多特性直观展示的重要方式；霍兰德认为：人格兴趣与职业之间应有一种内在的对应关系；人格分类：研究型、艺术型、社会型、企业型、传统型、现实型；职业：工程师、

辣克糖·2024-01-17 12:51

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 5：手把手带你运行 predict.py 文件，史上最全的问题解决记录

项目源码：GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Image-Restoration-for-Object-Detection相关文档：睿智的目标检测26：Pytorch

作者正在煮茶·2024-01-17 11:23

PolarNet: 一种改进的时实激光雷达点云语义分割网格表示方法

PolarNet介绍github工程代码：https://github.com/edwardzhou130/PolarSeg点云语义分割在自动驾驶领域的感知模块占据重要地位,从多年前基于传统的点云聚类和分割,到近些年基于深度学习的点云语义分割方法,技术逐渐成熟已经进入实时端到端的阶段.前有基于球面投影映射出二维深度图的SqueezeSeg,后又百度的Apollo和Autoware中开源的基于鸟瞰图

AI松子666·2024-01-17 10:12

自动驾驶中的坐标系

自动驾驶中的坐标系自动驾驶中的坐标系0.引言1.相机传感器坐标系2.激光雷达坐标系3.车体坐标系4.世界坐标系4.1.地理坐标系4.2.投影坐标系4.2.1.投影方式4.2.2.墨卡托(Mercator

AI松子666·2024-01-17 10:10

小猫

姥爷家有一只小猫名字今年三岁了名字叫白白是我见过最可爱的小猫快放假了我听说要回姥爷家心里就像从半路捡了个宝贝似的乐的合不拢嘴心想又可以见到白白了来到姥爷家里白白向我扑来好像还认识我白白长长满身雪白的羽毛犹如雪一样白有一双像珍珠一样的眼睛在不停的转长着一双灵活的耳朵像雷达一样哪有声音他就转还长着四条像飞毛腿一样的腿和一只小小的鼻子可爱极了有一天我在写作业只听砰砰砰砰的几声白白迅速跑到老鼠洞脚好像察觉

水儿童·2024-01-17 09:42

Grounding 模型 + SAM 报错

引入Grounding目标检测模型串联SAM从而实现实例分割任务，目前支持GroundingDINO和GLIP参考教程MMDetection-SAM如果是GroundingDINO则安装如下依赖即可cdplaygroundpipinstallgit

gs80140·2024-01-17 08:56

目标检测DETR：End-to-End Object Detection with Transformers

NMS对一个目标生成了多个检测窗口，但是事实上这些窗口中大部分内容都是重复的，找到目标检测最优的窗口选取多个检测窗口中分数最高的窗口，剔除掉其他同类型的窗口anchorgenerator首先在该点生成scale

发呆哥o_o ....·2024-01-17 06:18

【目标检测实验系列】YOLOv5模型改进：融入坐标注意力机制CA，多维度关注数据特征，高效涨点！（内含源代码，超详细改进代码流程）

自我介绍：本人硕士期间全程放养，目前成果:一篇北大核心CSCD录用,两篇中科院三区已见刊，一篇中科院四区在投。如何找创新点，如何放养过程厚积薄发，如何写中英论文，找期刊等等。本人后续会以自己实战经验详细写出来，还请大家能够点个关注和赞，收藏一下，谢谢大家。1.文章主要内容本篇博客主要涉及坐标注意力机制CA结构融合到YOLOv5模型中。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。2.详细代码改进流程2.1

弗兰随风小欢·2024-01-17 06:12

深度学习常见数据集格式解析

深度学习中常见的数据集格式（主流的目标检测网络要求的格式）主要分为VOC、COCO以及YOLO格式，但是不同的数据标注软件导出的标注格式可能不尽相同，所以我们需要了解不同数据格式的特点以及如何互相转化。

不想动脑筋的亮亮·2024-01-17 04:15

打破常规图表的制作

确定比较关系（2）确定图表类型（3）确定图表处理方式4.制作图表（1）准备做图数据（2）制作美化图表（3）检查确认图表5.制作出数据图表二、图表类型的选择比较类型：1.基于变量：柱状图，条形图2.基于时间：雷达图

5队小敏·2024-01-17 02:43

[译]2020年软件测试TOP趋势-值得关注

1.测试中的人工智能和机器学习根据各种报告，智能自动化将在2020年继续成为软件测试雷达。以前，人工智能和机器学习（AI/ML）的应用已用于软件测试自动化中。人工智能使测试变得更加智能。

测试之心·2024-01-16 23:13

自动驾驶二维激光雷达标定板

在自动驾驶汽车中二维激光雷达通过获取周围环境的三维点云数据，并通过对这些数据的处理和识别，实现了障碍物的检测。这种方法的精度较高，抗干扰能力强，因此在无人驾驶、机器人等领域得

JYGD686868·2024-01-16 23:04

2万字一文带你看懂车载激光雷达技术、市场、发展前景

L2+辅助驾驶即将来临，各传感器战乱纷争目前全球汽车自动驾驶功能都处于在L2级，即将突破L2+（有条件的自动驾驶）。在L2+级的应用场景中，环境监控主体从驾驶员转变至传感器系统，驾驶决策责任方从驾驶员过渡到汽车系统信息，对应硬件传感器读取物体信息的准确度要求更高，软件/算法能力需要进一步增强。这个时候就需要考验传感器的性能，价格，实现的功能各方面的优劣势对比了，前面几个系列已经介绍了摄像头、毫米波

阿宝说车·2024-01-16 22:11

1W字带你看懂自动驾驶传感器之毫米波雷达

一直以来，激光雷达因能对周围环境实现3D感知而备受自动驾驶主流者的“宠爱”。

阿宝说车·2024-01-16 22:11

大模型背景下计算机视觉年终思考小结（一）

1.引言在过去的十年里，出现了许多涉及计算机视觉的项目，举例如下：使用射线图像和其他医学图像领域的医学诊断应用使用卫星图像分析建筑物和土地利用率相关应用各种环境下的目标检测和跟踪，如交通流统计、自然环境垃圾检测估计等上述应用所采用的计算机视觉的方法遵循统一的标准流程

赵卓不凡·2024-01-16 22:05

ROS---激光雷达的使用

ROS—激光雷达的使用激光雷达是现今机器人尤其是无人车领域及最重要、最关键也是最常见的传感器之一，是机器人感知外界的一种重要手段。

Nav.·2024-01-16 21:27

[自动驾驶算法][从0开始轨迹预测]：二、自动驾驶系统中常用的坐标系及相应的转换关系

像素坐标系相机坐标系像平面坐标系3)相机各坐标系之间的转换像平面坐标系到像素坐标系的转换（平移缩放变换）相机坐标系转像平面坐标系（透视变换）：相机坐标系到像素坐标系世界坐标系到像素坐标系（旋转平移变换）1.2激光雷达坐标系

Way_X·2024-01-16 21:09

自动驾驶的未来：BEV与Occupancy网络全景解析与实战揭秘！

BEV图像可以通过多种方式生成，包括：使用激光雷达：激光雷达可以直接测量物体在三维空间中的位置，然后将这些数据转换为BEV图

3DCV·2024-01-16 17:43

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

摘要：目标检测是计算机视觉中一项重要的下游任务。对于嵌入式边缘计算平台来说，很难实现实时检测的要求，使用巨大的模型也是困难的。此外，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。

masterMono·2024-01-16 16:31

人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解 YOLOv5模型架构

YOLOv5是一种高效且精确的目标检测模型，由ultralytics团队开发。它采用了轻量级的网络结构，能够在保持高性能的同时降低计算复杂度。

微学AI·2024-01-16 14:15

YOLOv5姿态估计：HRnet实时检测人体关键点

YOLOv5进行姿态估计，HRnet与SimDR检测图片、视频以及摄像头中的人体关键点，欢迎大家一起前来探讨学习~本文目录：一、项目准备1Pycharm中克隆github上的项目2.具体步骤3.环境配置二、目标检测

是Dream呀·2024-01-16 12:00

射频天线信号防雷器的行业应用解决方案

射频天线信号防雷器广泛应用于无线通信、广播电视、卫星导航、雷达监测等领域，为各行各业提供了可靠的防雷解决方案。

地凯科技·2024-01-16 11:12

FAST-LIO2:论文和算法解析

超爱吃小蛋糕的66·2024-01-16 11:45

PaddleDetection训练目标检测模型

参考链接：PaddleDetection训练目标检测模型-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞38次，收藏3次。

tabel_a·2024-01-16 10:14

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