一種可靠的峰值和起始點(diǎn)檢測(cè)算法,該算法使用最初被提議用于動(dòng)脈血壓(ABP)波形的描繪方法。
2019-07-30 06:05:32
YSQ(于仕琪)人臉檢測(cè)介紹:YSQ人臉檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)快速從視頻幀中檢測(cè)人臉并提取關(guān)鍵信息,支持多視角檢測(cè),每個(gè)人臉提取68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)(Landmark)坐標(biāo)。算法使用標(biāo)準(zhǔn)C/C++實(shí)現(xiàn),無任何第三方庫或工具依賴。具有以下特點(diǎn)
2019-07-29 06:49:25
檢測(cè)系統(tǒng)在低功耗、輕小型化等方面提出了更高的要求。因此,完成小目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)不僅需要尋求合理的小目標(biāo)檢測(cè)算法,在實(shí)現(xiàn)時(shí)還需要考慮處理性能和體積功耗。
2019-08-09 07:07:03
RK3399Pro是怎樣去移植Tencent的mtcnn人臉檢測(cè)算法的?有哪些移植步驟?
2022-02-15 06:15:52
申請(qǐng)理由:本人已經(jīng)成功完成閾值自適應(yīng)視頻邊緣檢測(cè)算法的FPGA快速實(shí)現(xiàn),但FPGA也有很多局限性,所以想將硬件平臺(tái)從FPGA換成香蕉派。相信會(huì)有全新的體驗(yàn),和更加快捷的開發(fā)途徑。項(xiàng)目描述:在香蕉派上
2016-06-20 15:55:06
`線段檢測(cè)主要運(yùn)用Hough變換,Hough變換是圖像處理中從圖像中識(shí)別幾何形狀的基本方法之一,應(yīng)用很廣泛,也有很多改進(jìn)算法。主要用來從圖像中分離出具有某種相同特征的幾何形狀(如,直線,圓等
2015-05-26 11:22:58
芯片上方案比較少。我們嘗試在定點(diǎn)DSP上處理人臉檢測(cè)效率低,沒有達(dá)到我們預(yù)期的目的。而TMS620C6748芯片是我們另外一個(gè)選擇。該方案需要通過視頻采集圖像,利用圖像檢測(cè)算法獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo),然后對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行人臉檢測(cè)算法識(shí)別,并對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。
2015-09-10 11:09:12
人臉檢測(cè)算法及新的快速算法人臉識(shí)別設(shè)備憑借著便捷的應(yīng)用,以及更加新潮的技術(shù),俘獲了不少人的好感。于是,它的應(yīng)用也在日益的變得更加的廣泛。由中國(guó)電子學(xué)會(huì)主辦的全國(guó)圖形圖像技術(shù)應(yīng)用大會(huì),行業(yè)專家將介紹
2013-09-26 15:13:24
什么?是開始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)嗎??這里的xy(:,1),xy(:,2)是代表什么??開始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)???這兩句話很不明白。經(jīng)過hough變換檢測(cè)出來的都是線段。如果要實(shí)現(xiàn)線段延長(zhǎng)線相交,獲得消失點(diǎn)要怎么去實(shí)現(xiàn)???
2016-03-03 21:24:51
目前優(yōu)化了一款高速人臉檢測(cè)算法,在 ARM設(shè)備的A73單核CPU(圖像大小:860*540最小人臉大小:60*60)速度可以高達(dá)10-15ms每幀,真正的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)算法,算法準(zhǔn)確率在 FDDB數(shù)據(jù)
2021-12-15 07:01:06
本帖最后由 sanallen 于 2013-4-5 17:14 編輯
基本概述:采用傳統(tǒng)的二維Hough變換,邊緣檢測(cè)采用CANNY算法,峰值檢測(cè)采用傳統(tǒng)的固定閾值的局部極值檢測(cè),以后會(huì)針對(duì)峰值檢測(cè)做出改進(jìn)算法,在這里附上源碼,基于DM642開發(fā)板的固定硬件平臺(tái),只供大家參考。
2013-04-05 17:13:08
微分邊緣檢測(cè)算法主要是基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù),而導(dǎo)數(shù)的計(jì)算對(duì)噪聲很敏感,噪聲的存在可能會(huì)使檢測(cè)到的邊緣變寬或在某些點(diǎn)處發(fā)生間斷,因此,需要使用濾波器來濾掉噪聲。大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時(shí)也
2018-09-21 11:45:44
什么是活體檢測(cè)?什么又是3D活體檢測(cè)?以及怎么實(shí)現(xiàn)惡劣環(huán)境(如人臉遮擋、惡劣光照等)與人臉多姿態(tài)變化(如側(cè)臉、表情等)應(yīng)用場(chǎng)景下的活體檢測(cè)呢?本文將會(huì)圍繞這些問題,介紹數(shù)跡智能的最新成果——基于ToF的3D活體檢測(cè)算法。
2021-01-06 07:30:13
系統(tǒng)的關(guān)鍵任務(wù)之一,其主要的功能是檢測(cè)前方道路上出現(xiàn)的目標(biāo)的空間位置和目標(biāo)類別。傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法依賴于手工設(shè)計(jì)好的特征來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特征提取,以實(shí)現(xiàn)分類和檢測(cè)的目的,常見的目標(biāo)特征包括 Scale
2023-03-06 13:55:27
什么是同步檢測(cè)算法?如何去實(shí)現(xiàn)相位模糊估計(jì)的幀同步檢測(cè)算法?
2021-05-06 07:23:16
本文提出了可對(duì)手腕PPG信號(hào)實(shí)施PRV分析的可靠峰值和起始點(diǎn)檢測(cè)算法。
2021-06-17 09:25:04
有研究hough檢測(cè)圓的嗎,小弟剛學(xué),顯示的結(jié)果看著有點(diǎn)困難,能解釋一下嗎? Center 60 27 radius 20Center 61 27 radius 20Center 62 27 radius 20Center 63 27 radius 20…
2012-03-31 16:54:37
求Matlab圖像自編邊緣檢測(cè)算法,多謝了
2013-12-03 20:58:39
兩通道DPCA動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)原理是什么?基于機(jī)載單通道SAR數(shù)據(jù)的地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法
2021-06-03 06:04:06
算法能夠檢測(cè)喚醒詞,而無需工程師花費(fèi)大量時(shí)間來研究和配置芯片上的寄存器?!币虼耍?b class="flag-6" style="color: red">DSP Group開發(fā)了一種API,可以使語音檢測(cè)算法輕松集成到云服務(wù)中。他補(bǔ)充說:“在某種程度上,來自云服務(wù)提供商的語音
2021-03-03 10:46:14
邊緣檢測(cè)是什么?邊緣檢測(cè)算子有哪些?邊緣檢測(cè)算法分為哪幾種?它們有何不同?
2021-05-31 06:57:51
本文提出了一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的表面裂紋檢測(cè)算法。運(yùn)用這種算法能精確的檢測(cè)裂紋的位置、長(zhǎng)度等特征。將這種裂紋檢測(cè)算法運(yùn)用到裂紋自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)以及裂紋擴(kuò)展行為
2009-08-21 10:37:06
36 討論了音視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)AVS 中比較耗時(shí)的部分——8x8 IDCT 變換的一維快速算法,提出了變換算法在TI 公司的TMS320DM6446 芯片的C64x+ DSP 子系統(tǒng)上的快速實(shí)現(xiàn)方法。該方法針對(duì)視頻編碼的
2009-08-24 08:38:12
10 利用Householder 變換,并結(jié)合WY 表示形式,該文首先提出一種修正的Householder QR 分解(M-H-QRD)算法,與排序QRD(S-QRD)檢測(cè)算法相比:M-H-QRD 檢測(cè)算法在空間相關(guān)信道環(huán)境下具有穩(wěn)健的數(shù)值
2009-11-17 14:03:54
9 提出一種新的基于小波變換的Harris 多尺度角點(diǎn)檢測(cè)算法,可以在不同的尺度下獲取角點(diǎn),克服了單一尺度的Harris 角點(diǎn)檢測(cè)算法可能存在的角點(diǎn)信息丟失和易受噪聲影響而檢測(cè)出
2010-01-09 11:18:25
41 空間信源數(shù)檢測(cè)是陣列信號(hào)處理的關(guān)鍵問題之一,常用的信源數(shù)檢測(cè)算法需要計(jì)算采樣協(xié)方差矩陣的特征值,該文提出一種基于改進(jìn)Hung-Turner 投影的多目標(biāo)信源數(shù)快速檢測(cè)算法,該
2010-02-09 11:22:23
5 一種微分極值的邊緣檢測(cè)算法
本文通過對(duì)邊緣點(diǎn)的定義,提出了一種微分極值的邊緣檢測(cè)算法。與經(jīng)典微分算法相比,該算法直接在邊緣檢測(cè)窗口內(nèi)提取邊界像
2010-02-22 15:03:56
8 邊緣檢測(cè)是醫(yī)學(xué)圖像處理中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié),通過對(duì)幾種經(jīng)典邊緣檢測(cè)算法的分析,提出了一種基于Canny算子的改進(jìn)算法。該算法以圖像增強(qiáng)法代替原算法中的高斯濾波,以去除
2010-07-05 16:50:56
15 由于實(shí)際場(chǎng)景的多樣性,目前常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法都還存在一定程度的缺陷,因此本文提出了一種將幀差法和背景減法相結(jié)合的方法,實(shí)現(xiàn)快速精確地檢測(cè)和提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)
2010-07-27 16:42:07
13 研究了三維空間中的碰撞檢測(cè)問題。提出一種基于DirectX的物體三角形碰撞檢測(cè)方法,在游戲程序中分析并實(shí)現(xiàn)了這種碰撞檢測(cè)算法。該算法能以較快的速度解決游戲程序中物體間的碰
2010-11-19 14:58:09
0 泥石流山體滑坡監(jiān)控AI視覺識(shí)別檢測(cè)算法基于AI視覺識(shí)別技術(shù),泥石流山體滑坡監(jiān)控AI視覺識(shí)別檢測(cè)算法通過監(jiān)控?cái)z像頭采集到的圖像和視頻流,利用先進(jìn)的視覺識(shí)別算法分析和判斷監(jiān)控畫面中是否出現(xiàn)泥石流和山體
2024-08-30 19:11:02
裸土覆蓋檢測(cè)算法是一種先進(jìn)的圖像識(shí)別技術(shù),裸土覆蓋檢測(cè)算法通過安裝在現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)控?cái)z像頭自動(dòng)捕捉視頻或圖像,進(jìn)而識(shí)別出裸露土壤區(qū)域。該算法的核心在于利用CNN的強(qiáng)大特征提取能力,對(duì)圖像中的裸露土壤進(jìn)行
2024-11-01 21:24:34
快速小波變換的定點(diǎn)DSP實(shí)現(xiàn)
小波變換具有良好的時(shí)——頻局部性,是分析奇異信號(hào)的重要方法。定點(diǎn)DSP在工程中的應(yīng)用十分普遍,具有低成本,高性能的特點(diǎn)。利用DSP
2009-05-28 18:36:33
1688 
摘要:本文基于廣義dqk旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)變換的諧波電流檢測(cè)理論,以單相電路間諧波檢測(cè)為對(duì)象,通過對(duì)諧波頻率倍頻,提出了單相電路間諧波檢測(cè)技術(shù);并基于DSP微處理器研究了該技術(shù)工程化方法,包括采樣倍頻算法、旋轉(zhuǎn)變換算法、Q格式等DSP算法,并仿真驗(yàn)證。最后,
2011-03-01 14:26:20
57 在FPGA上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種用于直線檢測(cè)快速HOUGH變換方法。使用分類濾波器把直線目標(biāo)分成多個(gè)方向,使多個(gè)方向上的運(yùn)算在空間上實(shí)現(xiàn)了并行處理;在每個(gè)方向上,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種用于HOUGH變換的流水線處理結(jié)構(gòu);提出了一種基于直方圖統(tǒng)計(jì)的兩階段搜索算法。大
2011-03-16 13:57:59
37 摘要! 在實(shí)際系統(tǒng)中對(duì)游程檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)速度$電路規(guī)模有很高的要求# 而傳統(tǒng)的檢測(cè)方法性能 較低% 針對(duì)此問題提出了一種新的游程檢測(cè)算法% 該算法基于硬件實(shí)現(xiàn)#電路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)速度
2011-03-31 15:47:06
18 本內(nèi)容提供了基于碼本模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法
2011-05-19 10:54:01
32 針對(duì)標(biāo)準(zhǔn) Hough 變換在圓檢測(cè)中對(duì)時(shí)間空間需求高的問題,提出一種改進(jìn)的Hough變換圓檢測(cè)算法。該算法將標(biāo)準(zhǔn)Hough變換檢測(cè)圓時(shí)的三維空間轉(zhuǎn)換為一維空間,利用圓為中心對(duì)稱圖形的幾
2011-08-05 15:14:53
53 為了設(shè)計(jì)一種實(shí)時(shí)高效、穩(wěn)定可靠的圖像目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)平臺(tái),避免因圖像邊緣提取效果差而引起跟蹤失敗,采用自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)算法。該自適應(yīng)算法能夠很好的確定平滑參數(shù)以及高
2012-03-05 16:14:13
38 點(diǎn),然后用強(qiáng)分類器進(jìn)行人臉的檢測(cè),進(jìn)一步利用混合投影峰分析檢測(cè)人眼的位置。通過C++實(shí)現(xiàn)了該算法,完成了人臉檢測(cè)算法的DSP程序移植。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該DSP系統(tǒng)可以有效的實(shí)現(xiàn)人眼檢測(cè)。
2016-06-17 16:00:44
10 針對(duì)未知稀疏信號(hào)的壓縮自相關(guān)檢測(cè)算法_張春磊
2017-01-07 16:52:06
0 一種雙門限語音端點(diǎn)檢測(cè)算法的ASIC實(shí)現(xiàn)
2017-01-07 20:32:20
1 空瓶的智能檢測(cè)算法研究_劉煥軍
2017-01-14 22:34:29
0 工業(yè)機(jī)器人手臂快速碰撞檢測(cè)算法
2017-02-07 18:09:20
23 基于Hough變換的橢圓檢測(cè)方法_樊曉燕
2017-03-18 09:52:22
0 移動(dòng)機(jī)器人視覺導(dǎo)航中基于Hough變換的直線檢測(cè)與跟蹤_周燕紅
2017-03-19 11:45:57
1 改進(jìn)的ViBe運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法_劉春
2017-03-19 11:41:39
0 改進(jìn)的MIMO系統(tǒng)球譯碼檢測(cè)算法_仵丹
2017-03-19 19:04:23
2 基于機(jī)器視覺的色差檢測(cè)算法_范鵬飛
2017-03-19 19:25:56
3 (MFD)、循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)法(CFD)。能量檢測(cè)是最簡(jiǎn)單的一種頻譜感知方法,它易于實(shí)現(xiàn),算法復(fù)雜度低。 實(shí)際環(huán)境中,噪聲功率波動(dòng)性大,從而使能量檢測(cè)算法的穩(wěn)健性變差,算法出現(xiàn)信噪比門限效應(yīng)。 基于此,提出了小波變換對(duì)信息進(jìn)
2017-11-10 09:58:00
3 移動(dòng)機(jī)器人可借助交通標(biāo)志牌進(jìn)行定位,文中提出了一種基于顏色分割和局部LPT變換的交通標(biāo)志牌檢測(cè)算法。首先利用交通標(biāo)志牌的顏色特征預(yù)分割出潛在的交通標(biāo)志區(qū)域,然后通過局部LPT空間變換,然后根據(jù)變換后的圖像特征進(jìn)行形狀檢測(cè),檢測(cè)出圓形的交通標(biāo)志牌。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了算法的有效性。
2017-11-15 15:58:20
2 提出一種新的基于粒子群優(yōu)化算法的屬性異常檢測(cè)算法。該算法利用粒子群優(yōu)化算法簡(jiǎn)單、尋優(yōu)速度快的優(yōu)點(diǎn)檢測(cè)屬性異常,在粒子群尋找最優(yōu)值的過程中發(fā)現(xiàn)可能是屬性異常的數(shù)據(jù),并采用0-measure適應(yīng)度評(píng)估
2017-11-20 09:21:37
4 應(yīng)用提出的掃描線處理算法快速抽取進(jìn)行Hough變換的特征像素點(diǎn),最后用雙閾值Hough變換檢測(cè)直線。實(shí)驗(yàn)表明,所提算法創(chuàng)新性地將指針圖像細(xì)化與雙閾值Hough變換等相結(jié)合,不僅解決了光照變化的影響以及檢測(cè)速度慢等問題,而且具有讀數(shù)精度高
2017-11-20 15:11:50
3 傳統(tǒng)的Canny邊緣檢測(cè)算子是一種含有最優(yōu)化思想的算子,它具有較高的檢測(cè)精度,可以達(dá)到單像素級(jí),但是因?yàn)樗旧韺?duì)噪聲比較敏感,所以需要先利用Gauss濾波、均值濾波、中值濾波等濾波器進(jìn)行去噪,然后再
2017-12-01 14:13:53
0 改進(jìn)的ViBe算法,以達(dá)到快速消除鬼影的目的,更準(zhǔn)確地完成前景目標(biāo)提取。在道路上設(shè)置固定檢測(cè)區(qū)域,根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在固定檢測(cè)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)軌跡來建立或者消除非固定虛擬線圈,再進(jìn)一步使用虛擬線圈的車流量檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)車流量統(tǒng)計(jì)
2017-12-08 14:56:39
0 針對(duì)紅外眼部視頻中瞳孔直徑檢測(cè)精度不夠高的問題,提出了一種將Hough圓變換和輪廓匹配相結(jié)合的瞳孔檢測(cè)算法(Hough-Contour)。對(duì)每幀圖像,首先進(jìn)行灰度化并濾波去噪;然后提取邊緣并利用
2017-12-19 11:49:07
0 能。在眾多MIMO檢測(cè)算法中,線性檢測(cè)器由于其較低的實(shí)現(xiàn)成本和復(fù)雜度,得到了廣泛使用。然而在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,線性檢測(cè)器中的矩陣求逆操作復(fù)雜度進(jìn)一步提高,大大增加了硬件實(shí)現(xiàn)的難度。因此,選擇和設(shè)計(jì)適合大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的檢測(cè)算
2017-12-21 15:26:44
1 針對(duì)目前工程圖紙矢量化過程中國(guó)弧檢測(cè)準(zhǔn)確率不高、檢測(cè)時(shí)間過長(zhǎng)等問題,提出一種基于切線段匹配的快速圓弧檢測(cè)算法。首先,該方法找出可能位于圓外邊界上八方向(0,/4,/2,,7/4)與圓相切的線段,并
2017-12-22 10:25:28
0 針對(duì)局部窗口K分布檢測(cè)算法運(yùn)算速度慢、計(jì)算效率低的問題,提出了一種基于局部窗口K分布的快速艦船目標(biāo)檢測(cè)算法。該算法首先采用迭代分割算法對(duì)原始合成孔徑雷達(dá)( SAR)圖像進(jìn)行預(yù)篩選處理,根據(jù)預(yù)篩選選出
2017-12-22 14:04:12
0 集中性,能解決譜估計(jì)存在較大方差的問題。理論推導(dǎo)及仿真結(jié)果證明,基于多窗譜的頻譜檢測(cè)算法是一種低方差、高分辨率的頻譜檢測(cè)方法,能有效實(shí)現(xiàn)低信噪比條件下的信號(hào)檢測(cè),且相比于其他檢測(cè)算法能達(dá)到更好的檢測(cè)性能。
2017-12-27 15:34:03
0 利用Hough變換進(jìn)行直線檢測(cè)時(shí),由于直線在參數(shù)空間中的映射容易受到鄰近目標(biāo)、噪聲以及本身非理想狀態(tài)的干擾,算法中的投票過程較易出現(xiàn)無效累積,進(jìn)而導(dǎo)致虛檢、漏檢及端點(diǎn)定位不準(zhǔn)等問題。針對(duì)傳統(tǒng)方法
2017-12-29 14:23:01
1 針對(duì)現(xiàn)有跌倒檢測(cè)算法由于缺乏真實(shí)老人跌倒樣本以及使用年輕人仿真跌倒樣本規(guī)模較小導(dǎo)致的過擬合和適應(yīng)性不足等問題,提出了基于隨機(jī)森林的跌倒檢測(cè)算法。該算法采用滑動(dòng)窗口機(jī)制,對(duì)窗口內(nèi)的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間域
2017-12-29 14:50:29
2 本文針對(duì)現(xiàn)有的ML(Maximum Likelihood)檢測(cè)算法復(fù)雜度高,而傳統(tǒng)檢測(cè)算法性能不是很優(yōu)的問題,提出了一種新的檢測(cè)算法。新的檢測(cè)算法結(jié)合ZF-OSIC和ML檢測(cè)算法,根據(jù)ZF-OSIC
2017-12-29 14:52:21
0 針對(duì)廣義Hough變換(GHT)算法匹配發(fā)生旋轉(zhuǎn)圖像中的目標(biāo)形狀時(shí)發(fā)生誤匹配的問題,提出一種基于U弦長(zhǎng)曲率的具有抗旋轉(zhuǎn)性的廣義Hough變換算法。首先,對(duì)模板形狀采用邊緣點(diǎn)的U弦長(zhǎng)曲率和偏移向量等
2018-01-04 15:42:22
0 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中普遍存在著一定的社團(tuán)結(jié)構(gòu),社團(tuán)檢測(cè)具有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。為了提高復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)檢測(cè)的性能,提出了一種基于結(jié)構(gòu)相似度仿射傳播的社團(tuán)檢測(cè)算法。首先,選取結(jié)構(gòu)相似度作為節(jié)點(diǎn)之間的相似性
2018-01-14 10:38:17
0 網(wǎng)格和最近數(shù)據(jù)網(wǎng)格的小規(guī)模數(shù)據(jù)流計(jì)算集,以快速即時(shí)地衡量最新數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常程度,將改進(jìn)的算法用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)采集的電梯真實(shí)數(shù)據(jù)流檢測(cè),實(shí)現(xiàn)電梯故障檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與ABOD、HODA等算法相比,改進(jìn)算法能有效識(shí)
2018-01-17 11:29:34
1 針對(duì)現(xiàn)有長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)流檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性差、檢測(cè)精度與估計(jì)精度低的問題,提出長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)流的并行檢測(cè)算法?;诠蚕頂?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)流的并行檢測(cè)算法中不同線程訪問共享數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),線程之問的同步
2018-03-06 15:54:27
0 在遙感圖像中,對(duì)江河上橋梁目標(biāo)的識(shí)別具有重要意義。由于橋梁的最突出特征在于橋體的平行直線,所以對(duì)平行直線的實(shí)時(shí)檢測(cè)十分重要。經(jīng)典的Hough變換是一種常用的檢測(cè)直線的方法,Hough變換的研究及應(yīng)用動(dòng)態(tài):Hough變換于1962年由Paul Hough提出,并在美國(guó)作為專利被發(fā)表。
2019-06-18 08:07:00
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本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是hough變換檢測(cè)直線函數(shù)程序免費(fèi)下載。函數(shù)用于對(duì)檢測(cè)圖像中的平行直線。如果圖像中有兩條平行的直線,則將這兩條平行直線提取出來。
2018-08-29 16:46:36
15 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是利用Hough變換檢測(cè)直線的MATLAB程序免費(fèi)下載。
2019-10-21 08:00:00
1 針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中惡意域名攻擊事件頻發(fā),現(xiàn)有域名檢測(cè)方法實(shí)時(shí)性不強(qiáng)的問題,提出一種基于詞法特征的惡意域名快速檢測(cè)算法。該算法根據(jù)惡意域名的特點(diǎn),首先將所有待測(cè)域名按照長(zhǎng)度進(jìn)行正則化處理后賦予權(quán)值;然后利用
2019-11-06 16:27:32
5 為了實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化道路檢測(cè)與障礙物的識(shí)別,提出了一種基于最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策與 Hough變換相結(jié)合的非結(jié)構(gòu)化道路檢測(cè)與障礙物識(shí)別算法。算法首先將Otsu多閾值理論引入到最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策中并進(jìn)
2020-07-06 17:45:58
8 數(shù)字圖像處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺、自動(dòng)化檢測(cè)和視頻監(jiān)控等領(lǐng)域。通用的圖像處理系統(tǒng)采用圖像采集卡將圖像傳送至PC,從而實(shí)現(xiàn)圖像處理的各種算法。近年來,隨著集成電路和嵌入式技術(shù)的發(fā)展,特別是DSP
2020-08-13 15:05:12
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針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中惡意域名攻擊事件頻發(fā),現(xiàn)有域名檢測(cè)方法實(shí)時(shí)性不強(qiáng)的問題,提出一種基于詞法特征的惡意域名快速檢測(cè)算法。該算法根據(jù)惡意域名的特點(diǎn),首先將所有待測(cè)域名按照長(zhǎng)度進(jìn)行正則化處理后賦予權(quán)值;然后利用
2020-11-17 17:59:13
17 本文給出了一種適合于用硬件實(shí)現(xiàn)的多通道自相關(guān)信號(hào)檢測(cè)算法。該算法采用三路并行的自相關(guān)信號(hào)檢測(cè)通道,在三路中采用不同的相關(guān)點(diǎn)數(shù)和檢測(cè)門限,最后綜合考慮三路的檢測(cè)結(jié)果,給出最終的檢測(cè)結(jié)果。這種多通道自相
2021-03-10 17:13:00
48 現(xiàn)有數(shù)據(jù)流離群點(diǎn)檢測(cè)算法在面對(duì)海量高維數(shù)據(jù)流時(shí)普遍存在運(yùn)算時(shí)間過長(zhǎng)的問題。為此,提出一種引入局部向量點(diǎn)積密度的高維數(shù)據(jù)流離群點(diǎn)快速檢測(cè)算法。以保存少量中間結(jié)果的方式只對(duì)窗口內(nèi)受影響的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行增量
2021-03-17 16:18:14
12 整體框架 目標(biāo)檢測(cè)算法主要包括:【兩階段】目標(biāo)檢測(cè)算法、【多階段】目標(biāo)檢測(cè)算法、【單階段】目標(biāo)檢測(cè)算法 什么是兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法,與單階段目標(biāo)檢測(cè)有什么區(qū)別? 兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法因需要進(jìn)行兩階
2021-04-30 10:22:04
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為對(duì)結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的髙效干擾進(jìn)行檢測(cè),以線性分組碼為研究對(duì)象,在經(jīng)典能量檢測(cè)算法的噪聲模型中加入惡意干擾信號(hào),推導(dǎo)二元假設(shè)模型中檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的數(shù)學(xué)表達(dá)式。在此基礎(chǔ)上,以虛警率與漏檢率之和最小為準(zhǔn)則提出一種
2021-05-27 15:15:17
7 由于可見光圖像和紅外圖像的成像原理不同,可見光圖像的行人檢測(cè)算法難以直接應(yīng)用于紅外圖像中為此,提出一種基于多級(jí)梯度特征的紅外圖像行人檢測(cè)算法。使用改進(jìn)的圖像顯著性檢測(cè)算法提取紅外圖像的關(guān)鍵區(qū)域
2021-05-27 16:27:03
6 針對(duì)一階段目標(biāo)檢測(cè)算法在識(shí)別小目標(biāo)時(shí)無法兼顧精度與實(shí)時(shí)性的問題,提出一種基于多尺度融合單點(diǎn)多盒探測(cè)器(SSD)的小目標(biāo)檢測(cè)算法。以SSD和DSSD算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)融合模塊以實(shí)現(xiàn)
2021-05-27 16:32:23
9 為在電子商務(wù)水軍群組檢測(cè)中快速處理真實(shí)環(huán)境中的大規(guī)模用戶數(shù)據(jù),提出一種分布式水軍群組檢測(cè)算法。設(shè)計(jì)基于余弦模式挖掘的候選群組提取算法,通過氽弦相似度衡量群組成員間旳耦合性,以精準(zhǔn)提取候選群組并降低
2021-06-21 16:14:06
10 簡(jiǎn) 介: 利用FFT算法實(shí)現(xiàn)快速傅里葉變換, 在理論、工程中具有非常廣泛的應(yīng)用。除了能夠在合適的計(jì)算平臺(tái)完成FFT算法,同時(shí)還需要注意到它在頻譜分析中可能帶來的頻率混疊以及頻率泄露等問題。
2022-07-10 09:07:00
4266 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,我們經(jīng)常需要做一些特殊的任務(wù),而這些任務(wù)中經(jīng)常會(huì)用到直線檢測(cè)算法,比如車道線檢測(cè)、長(zhǎng)度測(cè)量等。盡管直線檢測(cè)的任務(wù)看起來比較簡(jiǎn)單,但是在具體的應(yīng)用過程中,你會(huì)發(fā)現(xiàn)這里面還是有很大的優(yōu)化空間,本文對(duì)常用的一些比較經(jīng)典的直線檢測(cè)算法進(jìn)行匯總
2022-11-25 17:25:21
1926 解開車輛檢測(cè)算法之謎
2023-01-05 09:43:38
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Canny 邊緣檢測(cè)算法 是 John F. Canny 于 1986年開發(fā)出來的一個(gè)多級(jí)邊緣檢測(cè)算法,此算法被很多人認(rèn)為是邊緣檢測(cè)的最優(yōu)算法,相對(duì)其他邊緣檢測(cè)算法來說其識(shí)別圖像邊緣的準(zhǔn)確度要高很多。
2023-01-05 11:41:19
2236 Hough變換是一個(gè)比較有名的計(jì)算機(jī)視覺處理算法,該算法可以用來做很多的任務(wù),常用的任務(wù)包括直線檢測(cè)、圓檢測(cè)、橢圓檢測(cè)等,下面我們將對(duì)該算法進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析并進(jìn)行代碼實(shí)戰(zhàn)。
2023-05-12 11:40:52
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現(xiàn)在目標(biāo)檢測(cè)算法總結(jié)
1. 目標(biāo)檢測(cè)算法在機(jī)動(dòng)車和行人檢測(cè)識(shí)別上應(yīng)用較多,在非機(jī)動(dòng)車上應(yīng)用較少
2. 對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)模型增強(qiáng)特征表示和引入上下文信息的改進(jìn)方法幾乎對(duì)任何場(chǎng)景和任何任務(wù)都是有利
2023-06-06 09:40:12
0 是在一個(gè)參數(shù)空間中進(jìn)行的,在這個(gè)參數(shù)空間中,候選對(duì)象被當(dāng)作所謂的累加器空間中的局部最大值來獲得,所述累加器空間由用于計(jì)算霍夫變換的算法明確地構(gòu)建。最基本的霍夫變換是從黑白圖像中檢測(cè)直線(線段)。Hough變換主要優(yōu)
2023-07-18 15:03:07
0 摘要:基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法在檢測(cè)過程中通常采用預(yù)定義搜索行為,其產(chǎn)生的候選區(qū)域形狀和尺寸變化單一,導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)精確度較低。為此,在基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上,提出聯(lián)合回歸與深度
2023-07-19 14:35:02
0 掌握基于Transformer的目標(biāo)檢測(cè)算法的思路和創(chuàng)新點(diǎn),一些Transformer論文涉及的新概念比較多,話術(shù)沒有那么通俗易懂,讀完論文仍然不理解算法的細(xì)節(jié)部分。
2023-08-16 10:51:26
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電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于快速傅里葉變換的快速算法.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-11-06 10:25:41
1 安全帽佩戴監(jiān)控是鐵路工程施工人員安全管理中的重點(diǎn)和難點(diǎn),它對(duì)檢測(cè)算法的準(zhǔn)確 率與檢測(cè)速度都有較高的要求。本文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的安全帽佩戴檢測(cè)算法 NAS-YOLO。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由上
2024-06-26 22:22:51
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口罩佩戴檢測(cè)算法基于YOLOv5在圖像識(shí)別檢測(cè)領(lǐng)域的優(yōu)異性能,本文研究基于基于YOLOv5的口罩佩自動(dòng)戴檢測(cè)方法。首先從網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)生活中中尋找并采集不同場(chǎng)景人群口罩佩戴的圖片約500張并自建數(shù)據(jù)集
2024-07-01 20:20:02
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評(píng)論