目标跟踪

电信杆塔类型识别与分类_fovea_r101_fpn_4xb4-2x_coco模型详解_模型训练与验证_通俗易懂！入门必看系列！🚀 针对智能电网建设中输电线路杆塔实时监测的需求，本文提出了一种基于改进FOVEA的杆塔目标检测算法，旨在解决传统人工巡检效率低、成本高以及复杂环境下检测质量差的问题。研究首先构建了包含多种场景的杆塔目标检测数据集，涵盖不同光照、天气条件和拍摄角度下的杆塔图像。

【目标检测】厨房场景目标物检测与识别-YOLOv5改进版_HSPAN_DySample实战🔥YOLOv5作为单阶段目标检测算法的代表，以其高效性和准确性受到广泛关注。原始YOLOv5模型采用Backbone-Neck-Head的经典架构，其中Backbone负责特征提取，Neck负责特征融合，Head负责目标检测。Backbone部分通常采用CSPDarknet53结构，通过多个卷积层和C3模块提取不同尺度的特征。Neck部分采用特征金字塔网络（FPN）进行多尺度特征融合，Head部分负责最终的检测预测。

【基于YOLOv10n-CSP-PTB的大豆花朵检测与识别系统详解】该数据集名为soy，版本为v1，创建于2023年2月28日，由qunshankj用户提供，采用CC BY 4.0许可证授权。数据集包含1895张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸至640x640像素大小，但未应用任何图像增强技术。数据集以YOLOv8格式标注，仅包含一个类别：‘flower’，即大豆花朵。数据集已划分为训练集、验证集和测试集三个部分，适合用于计算机视觉领域的目标检测任务，特别是针对大豆花朵的自动识别与定位研究。该数据集通过qunshankj平台

YOLO11-RepHGNetV2实现甘蔗田杂草与作物区域识别详解本数据集为甘蔗田杂草检测数据集，采用CC BY 4.0许可证授权，由qunshankj用户提供。该数据集包含814张图像，所有图像均已按照YOLOv8格式进行了标注，并针对甘蔗田中的三种主要类别进行了分类：裸露区域(bare zone)、甘蔗(sugarcane)和杂草(weed)。在数据预处理阶段，每张图像都经过了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）并拉伸调整为416x4416像素的统一尺寸。值得注意的是，该数据集未应用任何图像增强技术。数据集按照训练集、验证集和测试集进行了划分，适用于目标检测模型的训

多类型孢子与真菌的智能识别与分类系统YOLO模型优化方法目标检测是计算机视觉领域的基础任务，旨在定位图像中的目标物体并识别其类别。本节将系统介绍目标检测算法的基本原理，特别是单阶段检测算法YOLOF的相关理论，为后续算法改进奠定基础。

基于yolov5-RepNCSPELAN的商品价格标签识别系统实现在计算机视觉领域，目标检测算法的发展可谓日新月异，而YOLO系列算法无疑是其中最耀眼的明星之一。从最初的YOLOv1到最新的YOLOv13，这个家族不断壮大，衍生出众多变体和改进版本。今天，我们就来全面梳理一下YOLO家族的庞大图谱，看看这些算法是如何一步步迭代演进的。

结合VD算法与IMM算法的卡尔曼滤波机动目标跟踪方法结合VD（机动检测）算法与IMM（交互式多模型）算法的核心思想是：通过VD算法动态检测目标机动状态，触发IMM框架中不同运动模型的切换与权重调整。具体流程如下：

【YOLO数据集】国内交通信号检测在智慧城市与智能交通系统快速发展的时代背景下，交通信号的高效、准确识别已成为提升道路安全、优化交通流管理与推动自动驾驶技术落地的关键环节。当前，随着我国机动车保有量持续增长与城市道路复杂度日益提升，传统的交通信号控制与人工监管模式在实时性、自适应性与大规模覆盖方面面临严峻挑战。与此同时，深度学习与计算机视觉技术的突破性进展，为目标检测技术在交通场景中的应用提供了坚实的技术基础。针对国内特有的交通环境——如多样化的信号灯制式、复杂的气候与光照条件、密集的车流与人流干扰以及极具中国特色的道路结构与交通标识体系

却道天凉_好个秋

OpenCV(五十三)：Haar人脸识别Haar 人脸识别是一种经典的目标检测方法，由 Paul Viola 和 Michael Jones 在 2001 年提出，通常被称为 Viola–Jones 算法。该算法以其实时性强、实现简单、在 CPU 上即可高效运行的特点，成为早期人脸检测领域的主流方案。 OpenCV 对 Haar 人脸识别进行了完整封装，使得开发者可以通过少量代码快速实现人脸检测功能，在安防、摄像头应用、教学实验等场景中被广泛使用。

YOLO11-C3k2-iRMB在花生检测中的应用——改进网络结构实现精准识别与性能优化_2YOLO（You Only Look Once）系列算法作为一种单阶段目标检测方法，自2015年由Redmon等人首次提出以来，经历了多次迭代更新，已成为目标检测领域的重要研究方向。YOLO11作为该系列的最新版本，在保持实时检测优势的同时，进一步提升了检测精度和鲁棒性，为复杂场景下的目标检测提供了新的技术路径。

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【计算机视觉CV:目标检测】--1.目标检测简介目录1.图像识别背景1.1.图像识别三大任务1.1.图像识别的发展2.什么是目标检测2.1.目标检测定义

刺槐蝗虫目标检测_YOLO11_DRBNCSPELAN模型详解与实战上图为YOLO11_DRBNCSPELAN模型在不同复杂背景下的刺槐蝗虫检测结果，从图中可以看出，即使在植被密集、光照变化大的环境下，模型依然能够准确识别蝗虫目标，并且对小尺寸蝗虫也有较好的检测效果。

高效！YOLO+SAM 目标检测与图像分割融合实战在计算机视觉领域，目标检测与图像分割是两大核心任务 —— 前者聚焦于图像中目标的精准定位，后者则致力于对目标轮廓进行精细化勾勒。YOLO（YouOnly Look Once）凭借其卓越的实时性，成为目标检测领域的标杆模型；而 Meta 推出的 SAM（Segment AnythingModel），更是图像分割赛道的利器。二者的强强联合，能够让 “检测 + 分割” 的全流程效率实现质的飞跃。本文将从零拆解两者的融合逻辑，通过“YOLO 目标检测 + SAM 精准分割” 的技术路径，助力大家快速掌握这一高效实

基于YOLOv8的激光点检测系统实现与优化数据预处理的效果直接影响模型的训练速度和最终性能。在实际应用中，我们需要根据激光点的成像特点和环境条件，灵活选择和调整预处理策略。对于高斯滤波，我们需要合理设置滤波核的大小和标准差，既要有效去噪，又要避免过度平滑导致激光点边缘信息丢失。CLAHE算法的参数设置同样需要根据图像特点进行调整，通常将clip limit设置为2.0-4.0，tile grid size设置为8×8或16×16，以获得最佳的对比度增强效果。

ARConv：用于遥感全色锐化的自适应矩形卷积https://arxiv.org/pdf/2503.00467 近年来，基于卷积神经网络（CNN）的遥感全色锐化技术在图像质量提升方面取得了显著进展。然而，这些方法中传统的卷积模块存在两个关键缺陷。首先，卷积操作中的采样位置被限制在一个固定的方形窗口内。其次，采样点的数量是预设且固定不变的。鉴于遥感图像中物体尺寸的多样性，这些僵化的参数导致特征提取效果欠佳。为了克服这些限制，我们提出了一种创新的卷积模块——自适应矩形卷积（ARConv）。ARConv 能够自适应地学习卷积核的高度和宽度，并根据学习到的尺

【YOLO数据集】船舶检测随着全球海洋经济的蓬勃发展与航运业年均 5.7% 的稳定增长，船舶作为海上运输核心载体，其数量与种类持续扩容，对船舶实时检测、识别的精准性与时效性提出了更高要求，该技术已成为保障海上交通安全、海洋资源管理、海岸线安防及军事防御部署的关键支撑。然而传统船舶检测依赖人工目视观察或雷达系统，存在显著瓶颈：复杂海况下光学传感器识别率骤降至 68%，易引发漏检风险；雷达系统处理时延≥3 秒，难以满足实时避障等应急需求，且单套高精度雷达成本超 200 万美元，规模化部署受限。同时，海上船舶在遥感图像中常呈现任意方向排

吾在学习路

【经典论文解读】YOLACT: Real-time Instance Segmentation（YOLOv5、YOLOv8实例分割的基础）领域定位： YOLACT 属于 Instance Segmentation（实例分割）领域，即：不仅要检测出图像中每个目标的类别和位置（像目标检测那样画框），还要精确分割出每个目标的像素级轮廓（像语义分割那样上色，但要区分开同一类的多个个体）。

YOLOV8与CGAFusion融合实现建筑工人头部安全装备检测该数据集名为hardhat.v2，专注于建筑工人头部安全装备的检测任务，于2022年5月13日创建并发布。数据集采用CC BY 4.0许可证授权，由qunshankj平台用户提供。该数据集共包含3907张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行标注，包含两个类别：‘head’（头部）和’helmet’（安全帽）。在数据预处理方面，每张图像都经过了自动方向调整（包含EXIF方向信息剥离）并被拉伸调整为416x416像素的分辨率。值得注意的是，数据集构建过程中未应用任何图像增强技术。数据集按照训练集、验证集和测

物流场景中的人员与设备目标检测-YOLOV8无NMS改进方案详解物流场景中的目标检测是现代智能物流系统的重要组成部分。无论是仓库内的货物管理，还是配送中心的人员调度，准确识别人员与设备都至关重要。YOLOV8作为当前最先进的目标检测模型之一，在物流场景中展现出优异的性能。然而，传统的YOLOV8在处理密集目标时，NMS（非极大值抑制）步骤往往成为性能瓶颈。本文将详细介绍一种无NMS的改进方案，显著提升物流场景中的人员与设备检测效率。

【2026课题推荐】基于累计概率方法匹配轨迹的飞行目标轨迹定位，附MATLAB代码的演示效果本文给出当前前沿研究的课题推荐，基于大量的数据整合、识别、归纳和一些个人的想法。试图在导航、定位的方向研究中提供有价值的研究问题，为项目选题奠定基础。个人观点，仅供参考，也欢迎大家共同讨论。