目标跟踪

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学习笔记：目标跟踪内涵、方法及经典模型目标跟踪（Object Tracking）是计算机视觉核心技术，核心是在连续视频帧中持续定位并关联一个 or多个目标，输出位置、轨迹、状态等信息，适配光照、遮挡、形变等复杂场景，支撑多领域智能决策

基于YOLOv10n的子宫与医疗工具智能检测系统AIFIRep实现与应用分析在医疗影像诊断领域，自动化检测系统的应用越来越广泛。特别是在妇科检查中，子宫及医疗工具的准确检测对于提高诊断效率和准确性具有重要意义。本文将详细介绍基于YOLOv10n的子宫与医疗工具智能检测系统AIFIRep的实现与应用分析。

【电子科大博士论文】干货｜面向目标跟踪的雷达干扰方法：提升航空器战场生存力的关键技术【附MATKAB代码】电子干扰是电子战领域的研究热点，可通过压制、欺骗等手段削弱雷达目标跟踪能力，提升航空器战场生存率。传统雷达电子干扰方法依赖专家经验，粒度粗、自由度低，难以应对日益先进的雷达目标跟踪技术。本文针对目标函数解析表达式缺失、信息不完全、多节点协同干扰分布式任务分配等瓶颈问题，开展理论分析、方法研究与仿真验证，提出了面向单站雷达的白盒RGPO干扰、黑盒RGPO干扰（经典及改进SSO架构）及面向组网雷达的协同压制干扰四类方法。实验验证表明，这些方法能有效提升对雷达目标跟踪的干扰效果，是对现有雷达电子干扰技术的重要补

基于轮廓特征的工件分类识别：实现无模板快速分拣的 8 个核心算法，附 OpenCV+Halcon 实战代码！在柔性制造或混料产线上，你是否常被这些问题困扰？轮廓分类 ≠ 边缘检测它的核心是：从二值轮廓中提取鲁棒、可区分的几何或拓扑特征，实现“无模板”快速识别

老兵发新帖

X-AnyLabeling实现自动预标注可行性方案分析在 X-AnyLabeling 中对摊贩进行自动标注，选择合适的模型能极大提升效率。摊贩检测通常涉及目标检测（框出摊位）和实例分割（精确勾勒轮廓），特别是在人流密集、遮挡严重的场景下，对模型的鲁棒性要求较高。

钓了猫的鱼儿

农作物病虫害目标检测数据集（百度网盘地址）各位CVer同仁，大家好！我是CV探长。本期为大家带来的数据集是《农作物病虫害目标检测数据集》。在信息爆炸的数字化时代，数据早已突破资源属性的边界，跃升为驱动农业智能检测领域创新发展的核心引擎。而对于计算机视觉领域而言，算法模型的性能上限，从根本上取决于训练数据的质量高度。面向农作物病虫害目标检测这一垂直赛道，《臻享数据集》合集始终以高标准、高要求深耕数据建设，致力于沉淀多维度标注、广作物品类覆盖、高精度病灶校验的优质数据资源，全面囊括大田作物、设施果蔬、经济林木等多场景下的常见病虫害类型与典型发病特征

基于深度学习的火焰烟雾识别系统博主介绍：java高级开发，从事互联网行业六年，熟悉各种主流语言，精通java、python、php、爬虫、web开发，已经做了多年的设计程序开发，开发过上千套设计程序，没有什么华丽的语言，只有实实在在的写点程序。

【机器视觉】YOLO中 P，R，F1曲线的含义直击YOLO模型性能评估的核心，P、R、F1 及对应的曲线是衡量目标检测模型好坏的关键指标，三者紧密关联，且和你之前了解的 conf 置信度阈值直接挂钩。下面用「基础概念→公式计算→曲线含义→YOLO实战关联」的逻辑，小白也能看懂。

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。