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最新推荐文章于 2025-12-01 22:11:11 发布
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无人机航拍图像处理：目标跟踪与场景重建
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
05-26 8万+
无人机航拍图像处理：目标跟踪与场景重建 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，随着无人机技术的飞速发展，无人机航拍在地理测绘、环境监测、安防监控、影视制作等众多领域得到了广泛应用。无人机凭借其灵活的飞行能力和多角度拍摄优势，能够获取丰富的图像数据。然而，如何从海量的航拍图像中提取有价值的信息，成为了当前研究的热点。其中，目标跟踪与场景重建是无人机航拍图像处理的两项核心技术。目标跟踪能够实时锁定感兴趣目标，提供目标的运动轨迹和状态信息；场景重建则可以构建出三维场景模型，直观展示场景的空间结构。
2023年目标检测综述文章解读——Object Detection in 20 Years: A Survey
lishanlu136的博客
08-06 5084
目标检测近20年技术综述
用opencv的dnn模块做yolov5目标检测
热门推荐
nihate的专栏
01-17 8万+
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。 在yolov5之前的yolov3和yolov4的官方代码都是基于darknet框架的实现的，因此opencv的dnn模块做目标检测时，读取的是.cfg和.weight文件，那时候编写程序很顺畅，没有遇到bug。但是yolo
目标设定方法-SMART原则
captain
11-07 1485
目标应该是明确和具体的，而不是模糊不清。
目标检测发展概述
qq_53324833的博客
05-01 2811
传统目标检测方法主要基于人手工设计的特征提取器和机器学习算法。这些方法使用人工定义的特征，如Haar特征和HOG特征等，结合分类器（如支持向量机、AdaBoost等）来检测和分类目标。其中，Haar特征是一种基于像素的特征描述符，最初由Viola和Jones在2001年提出，用于人脸检测。它能够有效地描述图像中的局部区域，因此也可以用于检测其他类型的目标。而HOG特征则是一种描述图像局部梯度信息的方法，通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来表示图像特征。
目标检测评价指标
caip12999203000的博客
03-06 1万+
检测精度指标：IoU、TP、TN、FP、FN、查准率、查全率、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AP、mAP以及MS COCO评价指标和PASCAL VOC的评价指标的理解；检测速度指标：FPS、FLOPS和FLOPs
实时目标检测算法YOLO
qq_40686435的博客
03-20 3255
如果你有自己的数据集或图像，并希望进行进一步的分析，YOLO 允许你自定义推理过程。
Open World Object Detection: A Survey——开放世界目标检测综述
Together_CZ的博客
12-12 4027
Open World Object Detection: A Survey——开放世界目标检测综述
DenoDet：SAR 图像目标检测
qq_56808981的博客
10-18 3076
SAR 图像是一种独特的遥感成像技术，能够穿透云、雨、雪和雾等大气障碍物，因此在多个领域都有广泛应用，如地质勘探、环境监测、军事侦察等。
大模型时代的目标检测
liguandong
07-12 1218
也是开放集任务，相比于 open set，需要知道不在训练集类别中的新预测物体类别。这类模型通常都需要接入文本作为一个模态输入，因为开放词汇目标检测的定义就是给定任意词汇都可以检测出来。这个任务是指在实际应用上可以检测任何前景物体，但是有些不需要预测类别，只要检测出框就行。在很多场合也有应用场景，有点像类无关的增量训练。训练时候通常是要确保训练集和测试集的类别不能重复，否则就是信息泄露了，但是训练和测试集图片是否重复其实也没有强制限制。
高空军事目标检测数据集.zip
05-10
数据集介绍：高空军事目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：高空军事目标检测数据集 图片规模： - 训练集：3,928张无人机航拍图像 - 验证集：1,291张高空视角图像 目标类别： 1. 机场：包含跑道、航站楼等基础...
无人机视角多目标检测数据集.zip
05-10
无人机视角多目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：无人机视角多目标检测数据集 数据规模： - 训练集：4,792张航拍图片 - 验证集：851张航拍图片 - 测试集：565张航拍图片 分类类别： - UAV：无人机视角特征 - ...
3D目标检测跟踪-基于kitti+waymo数据集的自动驾驶场景的3D目标检测+跟踪渲染可视化.zip
10-15
在自动驾驶技术领域，3D目标检测和跟踪是核心功能之一，它们能够帮助自动驾驶汽车理解周围环境并做出相应的决策。本次介绍的文件名为《3D目标检测跟踪-基于kitti+waymo数据集的自动驾驶场景的3D目标检测+跟踪渲染...
多目标优化算法源码、遗传算法、粒子群等等多目标优化源码
11-12
在当今的科学技术研究和工程实践中，优化问题无处不在，而多目标优化问题更是常见。多目标优化问题涉及同时优化多个相互冲突的目标函数，由于各目标之间可能存在竞争关系，因此无法找到一个唯一的最优解。通常需要...
整车性能目标书，Ford电动汽车 整车性能目标模板，共26页，pdf版本，包含13个性能模块指标条目，可作为性能集成开发参考
09-18
在汽车制造业中，整车性能目标书是设计和开发过程中的重要文档，它详细规定了电动汽车在不同方面的性能指标和目标。从提供的文件信息来看，Ford电动汽车的整车性能目标模板是一个详尽的指南，它整合了电动汽车开发所...
AJAX 数据库：技术概述与应用实践
wjs2024的博客
12-01 200
AJAX数据库是指在Web应用中，通过AJAX技术与数据库进行交互的一种方式。它允许前端JavaScript代码与后端数据库进行实时通信，从而实现数据的增删改查等操作。AJAX数据库技术在Web应用中发挥着重要作用。本文介绍了AJAX数据库的概念、技术原理以及在实际应用中的实践。通过合理选择数据库、建立数据库连接、实现数据操作以及考虑安全性，可以构建高性能、安全的AJAX数据库应用。
Jquery中使用ajax传json参数并从SpringBoot后台Controller返回消息
BADAO_LIUMANG_QIZHI的博客
12-01 37
本文实现了一个前后端交互的打印功能。前端通过按钮触发事件，使用jQuery的ajax方法以JSON格式发送选中行的ID到后台"/wmsReceiveOrder/doPrintPostRequest"接口。后台Controller接收参数后返回包含状态码和参数值的JSON响应。前端成功接收到响应后会弹出提示框显示返回信息。整个流程实现了：1）前端数据选择校验；2）AJAX异步请求；3）JSON格式数据传输；4）后端参数处理和响应返回。
技术演进中的开发沉思-219 Ajax：样式与事件
你的天空阅读专栏
11-29 749
摘要：JavaScript通过样式控制和事件处理赋予网页动态交互能力。样式控制分为className切换CSS类和style对象精细调整行内样式，前者适合状态切换，后者用于动态计算样式。事件处理通过监听用户行为实现响应，包括事件流模型（冒泡/捕获）、事件注册方式（DOM0/DOM2级）以及事件对象传递交互信息。这两大核心功能共同实现了从静态页面到动态应用的转变，是构建交互式Web的基础。掌握样式操作技巧和事件机制对前端开发至关重要。
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）
最新发布
12-01
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）内容概要：本文档介绍了基于DQN（深度Q网络）算法的无人机在三维城市空间中的航线规划方法，结合PyTorch框架和CUDA加速实现Python代码编程。该方案利用深度强化学习技术，使无人机能够在复杂的城市环境中自主学习最优飞行路径，有效避开障碍物并实现高效导航。文中涵盖了算法设计、环境建模、奖励机制设定、神经网络结构搭建及训练过程等关键技术细节，并通过仿真实验验证了方法的有效性和鲁棒性。此外，文档还提及相关路径规划、强化学习及其他科研领域的多种算法与应用场景。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，熟悉强化学习或路径规划方向的研究生、科研人员及从事无人机导航、智能交通等领域开发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于三维城市环境下无人机自动避障与路径优化；②为深度强化学习在实际工程中的落地提供参考案例；③帮助读者掌握DQN算法在连续状态空间中的建模与实现技巧； 阅读建议：建议读者结合提供的代码资源进行实践操作，重点关注DQN网络结构设计、状态-动作空间定义以及奖励函数的构建逻辑，同时可对比其他路径规划算法（如A*、RRT、PSO等）以加深理解。
MATLAB实现运动目标检测技术详解
运动目标检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，它涉及到从视频序列中识别出移动物体并将其与背景分离。在实际应用中，运动目标检测技术被广泛应用于视频监控、交通控制、人机交互以及虚拟现实等多个领域。Matlab...
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