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我也要
最近做目标追踪,很少有JAVA的IOU计算.模仿其他语言算法实现一个
可以衡量两个矩阵的重叠率,在目标检测中,这个重叠率可以作为跟踪的一种参数
/**
* IoU（交并比）计算
* @param rect1 org.opencv.core.Rect 这里的Rect不是通用包,但是都差不多.包含了左顶点和宽高的值,有些是左上,右下的坐标点,注意转换
* @param rect2 org.opencv.core.Rect
* @return IoU矩阵重叠率
*/
public static float intersectionOverUnion(Rect rect1,Rect rect2){
int leftColumnMax = Math.max(rect1.x, rect2.x);
int rightColumnMin = Math.C++实现基于缓冲区分析的空间压盖判断与相似度计算
在GIS和空间计算领域，判断几何对象间的空间关系是核心基础。其原理是通过几何运算（如相交、包含）来评估对象的位置关系。这项技术的价值在于为地图分析、碰撞检测、路径规划等应用提供精确的空间关系判定。一个关键的高级应用场景是处理带有误差或需要模糊匹配的数据，例如评估规划方案与现状的吻合度，或进行邻近设施查询。此时，直接进行几何相交判断可能过于严苛。本文聚焦的【缓冲区分析】技术，通过为对象创建缓冲带，将布尔判断转化为可量化的相似度计算（如Jaccard系数），并结合【C++几何库】实现高性能处理，为上述场景提供了
C++与OpenCV实战：运动目标检测与跟踪系统开发指南
运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的核心基础技术，其核心原理是通过分析视频序列中像素的变化，将运动的前景目标从静态背景中分离出来。背景减除法是实现这一目标的经典方法，它通过建立并维护背景模型，将当前帧与背景模型进行差分运算来提取运动目标。这项技术的工程价值在于能够为智能监控、行为分析、人机交互等应用提供稳定、实时的目标感知能力。在实际应用中，结合卡尔曼滤波进行状态预测与数据关联，可以显著提升跟踪的连续性与鲁棒性，有效应对目标遮挡、漏检等挑战。本文将以一个基于C++和OpenCV的实战项目为例，深入剖析从背景
非极大值抑制(NMS)的实现
import numpy as np # 定义IOU（交并比）计算公式， 传入真实框和其他移动后的框 def iou(box, boxes, isMin=False): # 计算原始真实框的面积 box_area = (box[2] - box[0]) * (box[3] - box[1]) # 计算移动后的框的面积，这里计算的是矩阵 boxes_area = (boxes[:, 2] ...
从零手撸Java YOLO目标检测框架：从原理映射到工程落地（无封装API版）
本文针对Java开发者实现YOLO目标检测的需求，提出从零手写框架的解决方案。通过剖析YOLO核心原理的Java适配逻辑，包括图像预处理、模型加载、推理结果解析和NMS算法实现等关键环节，提供完整的可调试代码和真实踩坑记录。技术选型采用轻量可控的YOLOv5n模型、ONNX Runtime基础版和OpenCV底层API，确保无黑盒操作。详细介绍了模型转换的Java适配参数和环境配置要点，强调手动验证的重要性，帮助开发者深入理解Java与YOLO的融合本质，实现定制化目标检测能力。
遥感影像智能分割系统全流程拆解：从深度学习模型到工程化部署
图像分割是计算机视觉的核心任务之一，旨在将图像划分为多个具有特定语义的区域。其原理在于通过深度学习模型（如U-Net、DeepLabv3+）学习像素级的特征表示，从而实现对不同类别目标的精确识别与轮廓勾勒。这项技术的价值在于能够自动化处理海量视觉数据，极大地提升信息提取的效率和精度。在工程实践中，图像分割技术广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、工业质检以及遥感影像解译等多个场景。特别是在遥感领域，面对高分辨率、多波段的卫星或航拍影像，基于深度学习的智能分割系统能够高效地识别建筑、道路、水体、林地等地物，为自然
多目标跟踪仿真
统计信号 多目标跟踪，通过卡尔曼滤波器实现多个目标轨迹的跟踪仿真
计算两个矩形之间的IOU面积和重叠率
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手把手教你用AI工具快速开发UniApp首页：从设计稿到完整页面的实战流程
本文详细介绍了如何利用Claude Code、Cursor等AI工具高效开发UniApp首页的完整工作流。从设计稿解析、Prompt工程、代码生成优化到调试适配，提供了一套可复用的实战流程，帮助前端开发者大幅提升从设计到代码的转化效率。
IST——In-System-Test
安全性是自动驾驶平台的关键特性之一，而这些架构中使用的半导体芯片必须保证ISO 26262标准所要求的功能安全方面。为了监控由于现场缺陷导致的故障，在启动和/或关闭期间会自动运行系统内结构测试。当系统内测试（IST，In-System-Test）架构检测到任何永久性缺陷时，驾驶平台会做出响应，以实现系统的故障安全状态。汽车IC采用高质量测试方法进行筛选，以实现接近零的DPPM（每百万缺陷部件）。即使在这样的高测试标准下，由于环境或操作条件的影响，在系统现场运行过程中仍可能出现可靠性缺陷。
光栅衍射有入射角时_偏振光栅的衍射角度及衍射效率测量
偏振光栅是一种基于入射光的偏振态实现选择性分光的衍射光学元件，衍射角度取决于光栅线数。通过控制入射光的偏振态，偏振光栅能够调控正一阶和负一阶之间的能量分布。当入射光束偏振态不同时，偏振光栅具有不同的衍射特性。理想的偏振光栅：当入射光为右旋圆偏振光时，只有+1级衍射光，衍射光为左旋圆偏振光。当入射光为左旋圆偏振光时，只有-1级衍射光，衍射光为右旋圆偏振光。当入射光为非圆偏振光时，偏振光栅同...
串口通信协议
文章目录前言一、串口通信结构图二、电平三、串口通信协议 前言 本文记录的是平时常用的串口通信有关知识点 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、串口通信结构图 1、RS232标准串口通讯结构图 2、USB转串口通讯结构图 3、原生的串口到串口 二、电平 串口通信的时候，有三种电平：TTL电平、RS232电平、USB电平 TTL电平是从MCU直接出来的电平 RS323是一种通讯标准,因为高电平+15V低电平–15V电位差30V容错空间大，抗干扰能力强，一般用于工业设备直接通信电平转换芯
如何解除Uniaccess管控？？
🏆本文收录于 《全栈 Bug 调优（实战版）》 专栏。专栏聚焦真实项目中的各类疑难 Bug，从成因剖析 → 排查路径 → 解决方案 → 预防优化全链路拆解，形成一套可复用、可沉淀的实战知识体系。无论你是初入职场的开发者，还是负责复杂项目的资深工程师，都可以在这里构建一套属于自己的「问题诊断与性能调优」方法论，助你稳步进阶、放大技术价值 。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点
本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv11模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小，同时能够达到一定的轻量化效果，为什么发BiFPN呢因为它算是YOLO系列改进中的常青树了，大家可以借鉴它的双向特征思想来创新自己的Neck结构本文的BiFPN通过yaml文件配置可以让大家自行调配其结构。
HAL STM32+EC11编码器实现增减调节及单击、双击、长按功能
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计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
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温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
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假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
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