目标检测

基于OpenCV实现视频运动目标检测与跟踪运动目标检测是计算机视觉中的重要应用，广泛应用于安防监控、自动驾驶、人机交互等领域。本文将介绍如何使用OpenCV实现一个简单的视频运动目标检测系统，包括背景建模、形态学处理和轮廓检测等关键技术。

基于深度学习的异常检测系统：原理、实现与应用前言在现代数据驱动的业务环境中，异常检测（Anomaly Detection）是一个关键任务，它能够帮助企业和组织及时发现数据中的异常行为或事件，从而采取相应的措施。异常检测广泛应用于金融欺诈检测、网络安全、工业设备故障监测、医疗诊断等领域。传统的异常检测方法主要依赖于统计分析和规则引擎，但这些方法在面对复杂的数据模式和高维数据时往往效果不佳。近年来，深度学习技术为异常检测提供了新的解决方案，能够自动学习数据中的复杂模式，实现更精准的异常检测。本文将详细介绍基于深度学习的异常检测系统的原理、实现方法以及

人工智能教学实践

项目名称：基于计算机视觉的夜间目标检测系统技术开发（委托）合同项目名称：基于计算机视觉的夜间目标检测系统一、技术开发内容本项目聚焦于基于计算机视觉的夜间目标检测系统的研发，旨在通过创新技术与方法，提升夜间环境下目标检测的准确性、实时性与鲁棒性，以满足安防监控、自动驾驶、无人机巡检等多场景应用需求。系统将整合硬件选型与优化、算法设计与实现、数据处理与训练、系统集成与测试等多个环节，构建一套完整的夜间目标检测解决方案。二、技术开发现状存在的不足成像质量受限：现有系统在极暗环境或复杂光照条件下，成像设备易受噪声干扰，导致图像模糊、细节丢失，如

强盛小灵通专卖员

目标检测中F1-Score指标的详细解析：深度理解，避免误区在目标检测的世界里，F1-Score 是一个常被提及的重要评估指标，然而，很多人却对它的具体含义和应用场景了解不深，导致在模型评价时出现误用甚至误判。那么，为什么F1-Score如此重要？它到底是如何在目标检测中发挥关键作用的？今天，我们就来详细解析F1-Score，并带你了解如何更好地使用它来评估你的目标检测模型。

【DETR目标检测】ISTD-DETR：一种基于DETR与超分辨率技术的红外小目标检测深度学习算法ISTD-DETR：A deep learning algorithm based on DETR and Super-resolution for infrared small target detection ISTD-DETR：一种基于DETR与超分辨率技术的红外小目标检测深度学习算法

【20】番茄叶片病害数据集(有v5/v8模型)/YOLO番茄叶片病害检测➷点击跳转至数据集及模型获取处☇图片数量1500张，已标注txt格式训练集验证集按1250:250划分，可直接用于目标检测训练

python3GUI--基于PyQt5+DeepSort+YOLOv8智能人员入侵检测系统（详细图文介绍）代码量：3000多行本系统使用DeepSort对目标进行追踪，支持ROI区域告警，日志导出、加入了登录系统，欢迎了解！

思通数科大数据舆情

工业安全零事故的智能守护者：一体化AI智能安防平台前言：通过AI视觉技术，为船厂提供全面的安全监控解决方案，涵盖交通违规检测、起重机轨道安全、非法入侵检测、盗窃防范、安全规范执行监控等多个方面，能够实现对应负责人反馈机制，并最终实现数据的统计报表。提升船厂的生产安全、运营效率和管理智能化水平。

YOLO电力物目标检测训练最近需要进行电力物检测相关的业务，因此制作了一个电力物数据集，使用YOLO目标检测方法进行实验，记录实验过程如下：

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基于深度学习RT-DETR算法的盲人障碍物目标检测：提升盲人出行安全的智能化突破盲人出行问题一直是社会关注的焦点，尤其是在复杂的城市环境中，盲人面临着无数的障碍物，如路障、行人、车辆等，这些障碍物对他们的出行安全造成了极大的挑战。尽管现有的无障碍设施和辅助设备不断进步，然而在实际应用中，许多传统的障碍物检测技术依然存在精度低、实时性差、适应性差等问题，无法有效帮助盲人避开潜在的危险。为了解决这些问题，基于深度学习的**RT-DETR（Real-Time DEtection Transformer）**算法应运而生，成为了提升盲人出行安全的重要技术手段。

论文解析：一文弄懂ResNet(图像识别分类、目标检测)一、相关资源二、Motivation三、技术细节1.残差学习过程2.快捷连接类型(1)Identity Shortcuts（恒等捷径）

rknn优化教程（二）OK，开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下：这个三方库的封装，主要分为如下两类：比如Eigen和opencv库，我们可以直接使用xrepo中的库，比如直接：

Yolov5.6增加注意力机制+ByterTrack：目标检测与跟踪简介：本项目使用ESP32-CAM采集图像上传至上位机进行手部目标检测与追踪，使用了YOLOv5.6（注意力机制ECA,CBAM）+ByteTrack

强盛小灵通专卖员

DL00871-基于深度学习YOLOv11的盲人障碍物目标检测含完整数据集在全球范围内，盲人及视觉障碍者的出行问题一直是社会关注的重点。尽管技术不断进步，许多城市的无障碍设施依然未能满足盲人出行的实际需求。尤其是在复杂的城市环境中，盲人面临的障碍物检测问题更加严峻。传统的障碍物识别方法存在准确率低、实时性差等问题，亟待一种智能化的解决方案。

BEV和OCC学习-5：数据预处理流程参考：自定义数据预处理流程 — MMDetection3D 1.4.0 文档预处理流程中的各项操作主要分为数据加载、预处理、格式化、测试时的数据增强。

【论文阅读】YOLOv8在单目下视多车目标检测中的应用Application of YOLOv8 in monocular downward multiple Car Target detection

使用Python和Scikit-Learn实现机器学习模型调优在机器学习项目中，模型的性能往往取决于多个因素，其中模型的超参数（hyperparameters）起着关键作用。超参数是模型在训练之前需要设置的参数，例如决策树的深度、KNN的邻居数等。合理地选择超参数可以显著提升模型的性能。Scikit-Learn是一个功能强大的机器学习库，它提供了多种工具来帮助我们进行模型调优。本文将通过一个具体的例子，介绍如何使用Scikit-Learn进行模型调优。一、环境准备在开始之前，请确保你的开发环境中已经安装了Python和Scikit-Learn。如果尚未安装，可以

使用Python和Flask构建简单的机器学习API在机器学习项目中，将模型部署为一个Web API是一种常见的需求。这样可以方便地将模型集成到其他应用程序中，例如移动应用、Web应用或其他后端服务。Flask是一个轻量级的Python Web框架，非常适合用于构建简单的API。本文将通过一个具体的例子，介绍如何使用Flask将一个机器学习模型部署为一个Web API。一、环境准备在开始之前，请确保你的开发环境中已经安装了Python、Flask和Scikit-Learn。如果尚未安装，可以通过以下命令安装：

蹦蹦跳跳真可爱589

Python----目标检测（使用YOLO 模型进行线程安全推理和流媒体源）在多线程环境中运行YOLO 模型需要仔细考虑，以确保线程安全。Python's threading 模块允许您同时运行多个线程，但在这些线程中使用YOLO 模型时，需要注意一些重要的安全问题。本页将指导您创建线程安全的YOLO 模型推理。

Towards Open World Object Detection概述(论文)论文：https://arxiv.org/abs/2103.02603 代码：https://github.com/JosephKJ/OWOD