相关推荐
AUV集群任务规划:水下物理约束驱动的算法闭环
水下无人航行器(AUV)集群任务规划不同于空中或地面多智能体系统,其核心挑战源于声学通信带宽受限、水下定位漂移大、动力响应滞后等物理约束。这些约束迫使传统分布式算法(如CBBA)、空间划分方法(如Voronoi)、路径生成模型(如Dubins)和避障机制(如APF)必须重构——从理想几何假设转向声线传播时间度量、流体动力学校验与通信鲁棒性设计。技术价值在于实现仿真与实机行为的一致性,支撑沉船探测、海底管线巡检、海洋环境监测等高可靠性应用场景。本文聚焦CBBA断网生存机制、SOT-Voronoi动态分区、AP
论文笔记-弯曲文本检测Detecting Curve Text in the Wild New Dataset and New Solution
介绍 本文是从论文《Detecting Curve Text in the Wild New Dataset and New Solution》翻译总结的,该论文首次提出了弯曲文本数据集CTW1500及弯曲文本检测方法CTD(curve text detector)+TLOC(transverse and longitudinal offset connection 横向纵向偏移链接)。 下面是个...
水下海洋生物检测系统实战:YOLOv8定制化部署指南
水下目标检测是计算机视觉在特殊成像环境中的关键应用,其核心挑战源于海水对光的吸收散射导致的图像退化、低对比度与尺度失衡。理解水下成像物理模型是构建鲁棒检测系统的基础,而YOLOv8作为主流单阶段检测器,需针对性改造输入通道、检测头结构与损失函数才能适配真实场景。技术价值体现在小目标召回增强、边缘设备实时推理与标注效率提升,广泛应用于海洋监测、渔业资源评估及ROV智能识别等工程场景。本文聚焦水下生物检测落地实践,涵盖G/B双通道输入、P2检测层扩展、EIoU损失替换及Jetson Orin部署优化等关键技术点
弯曲文本检测PSENet论文笔记
1.介绍 1.1.介绍 本文基于《Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network》翻译总结。PSENet(Progressive Scale Expansion Network)称为渐进尺度扩展网络,主要是进行任意形状的文字定位,以及不同的光照条件、不同的颜色、不同的尺度大小。甚至文字区域非常接近,以及有部分...
基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
人脸识别签到考勤系统实战源码
这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。
最全的曲文检测整理
SummaryOnCurveTextDet_2018_12_26 方法和思路总结 从趋势和效果来看,应该基本确定:用instance-segmentation思路做 目前已用的框架来看: 检测:Faster RCNN、R-FCN 分割:Mask R-CNN、FPN、FCIS 目前在这个方面,探讨的比较多的两个instance-segmentation用在文字上的问题 多边形表示mask 多...
【无人机航测】MATLAB重叠率与地面分辨率协同设计:航线间距及飞行方向优化系统 MATLAB 无人机航测重叠率设计|地面分辨率与航线间距计算
内容概要:本文档介绍了基于MATLAB R2025b开发的无人机航测重叠率与航线间距计算系统,旨在通过建立统一的航测几何计算体系,实现重叠率、地面分辨率与航线间距的动态协同设计。系统结合相机参数、飞行参数、地形数据与风场信息,通过自动化候选航向搜索与多目标优化,选择兼顾覆盖质量、飞行效率与安全性的最优航线方向。项目涵盖从参数输入、摄影测量计算、地形与安全修正,到候选路线生成、综合评价与结果可视化的全流程,并构建了五万组模拟数据用于算法验证与模型训练,支持桌面交互、批量处理与服务化部署,适用于多种复杂场景下的无人机航测任务规划。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和摄影测量知识的科研人员、工程技术人员及高校师生,尤其适合从事无人机航测、地理信息系统(GIS)、遥感与测绘等相关领域的从业者。 使用场景及目标:① 实现无人机航测任务中地面分辨率与航线间距的精确计算与动态优化;② 解决复杂地形与风场环境下航线方向选择困难、覆盖质量难以保障的问题;③ 通过自动化设计减少人为经验依赖,提升航测任务的可靠性与效率;④ 为后续的三维建模、正射影像生成与灾害应急评估等应用提供高质量的数据基础。 阅读建议:建议读者结合文中提供的完整代码示例与GUI界面设计,逐步实践参数配置、模型计算与结果分析流程。重点关注摄影测量公式推导、地形修正策略与多目标优化算法的实现细节,并利用模拟数据进行敏感性分析与模型验证,以深入理解系统的设计理念与工程应用价值。
基于Python的海洋环境数据可视化系统
本文设计了一个基于Python的海洋环境数据可视化分析系统,采用B/S架构整合多源海洋监测数据。系统包含数据采集、处理、分析和可视化四大模块:支持实时浮标、卫星遥感等数据接入;运用Spark、Flink等技术进行TB级数据处理;采用LSTM、随机森林等算法实现环境预测和异常检测;通过Dash、ECharts等工具提供动态交互可视化。系统特色在于微服务架构、百万级数据优化渲染和典型海洋现象识别模板,可应用于赤潮预警、溢油应急等场景,为海洋研究和决策提供数据支持。
【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例
内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。
国央企创新负责人如何通过平台实现科研成果的快速识别与转化?.docx
科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
无人水下航行器(UUV)与无人航空系统(UAS)时空会合关键技术研究附Matlab代码
在海洋探测、应急救援、军事行动等众多领域,无人水下航行器(UUV)与无人航空系统(UAS)的协同作业展现出巨大潜力。时空会合作为两者协同的关键环节,旨在使 UUV 与 UAS 在特定时间和空间点实现精准会合,从而完成数据交互、设备投放、联合监测等任务。实现这一目标涉及多种关键技术,下面将展开深入探讨。无人水下航行器与无人航空系统的时空会合涉及定位与导航、通信、任务规划与协同控制等多方面关键技术。通过不断优化和创新这些技术,能够有效提高 UUV 与 UAS 的会合精度和效率,实现两者在不同环境下的协同作业。
PotPlayer自用皮肤
自用 PotPlayer 皮肤,仅微调了字体大小与颜色,是按个人习惯调整,未做适配性调整。
【顶级EI复现】基于KKT条件与分段解析优化的双有源桥DC-DC变换器软开关协同最小应力闭环控制方法(Simulink仿真实现)
内容概要:本文详细介绍了一种基于KKT(Karush-Kuhn-Tucker)最优性条件与分段解析优化技术的双有源桥(DAB)DC-DC变换器闭环控制方法,旨在实现软开关条件下器件电压和电流应力的协同最小化,从而提升变换器的转换效率与系统可靠性。该方法通过建立精确的数学模型,结合KKT条件进行优化求解,并采用分段解析策略提高实时控制性能,在Simulink环境中完成了完整的闭环控制系统建模与仿真验证。作为“顶级EI复现”级别的研究成果,内容涵盖控制算法设计、优化机制分析、仿真架构搭建及结果对比,具有较强的理论深度与工程应用价值,适用于电力电子高频化、高效化发展的前沿研究方向。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟悉Simulink仿真平台,且从事科研工作1年以上的研究生、博士生及科研人员;特别适合致力于DC-DC变换器拓扑优化、软开关技术、最小化开关应力控制、能量高效传输等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 复现高水平EI期刊论文中的先进优化控制算法;② 掌握KKT条件在非线性约束优化问题中的具体应用;③ 深入理解DAB变换器在不同工况下的软开关实现机制与应力抑制策略;④ 构建高精度仿真模型以支撑学术论文撰写、科研项目申报或实际工程系统的控制方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型同步学习,重点关注KKT条件推导过程与分段解析优化模块的实现逻辑。由于内容涉及较强的数学建模与优化理论,推荐具备扎实的电路理论、现代控制理论及数值优化基础后再行研读,并可参考同系列“顶级EI复现”资源以构建系统性知识体系。
2-shell及常用命令-续.pdf
2-shell及常用命令-续.pdf
两个独立的正态分布的和仍然为正态分布的证明
正态分布的和
425



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



