目标跟踪

欢乐熊嵌入式编程1 天前
嵌入式硬件·物联网·目标跟踪·集成测试·智能手表
智能手表集成测试报告(Integration Test Report)项目名称:Aurora Watch S1 测试阶段:系统集成测试 测试周期:2025年xx月xx日 – 2025年xx月xx日 报告编号:AW-S1-ITR-2025-001 版本:V1.0 编写人:李xx(系统测试负责人) 审核人:王xx(质量经理)
欢乐熊嵌入式编程2 天前
嵌入式硬件·物联网·目标跟踪·智能手表
智能手表项目风险评估与应对计划书项目名称:Aurora Watch S1 版本号:v1.0 编制人:XXX(项目经理) 日期:2025年xx月xx日
Wnq100722 天前
人工智能·机器学习·计算机视觉·目标跟踪·机器人·巡检机器人
基于 NanoDet 的工厂巡检机器人目标识别系统研究与实现摘要本论文旨在设计并实现一个基于 NanoDet 模型的工厂巡检机器人目标识别系统。通过详细阐述数据集准备、模型训练、UI 界面构建以及系统部署的全过程,展示如何利用 NanoDet 模型的高效性和轻量化特点,结合合理的 UI 设计与数据集优化,使巡检机器人能够准确识别工厂设备及潜在问题,实现对工厂设备运行状况的实时监控,从而提升工厂生产效率,降低安全隐患。
欢乐熊嵌入式编程3 天前
嵌入式硬件·目标跟踪·规格说明书·智能手表
智能手表项目的《项目背景与目标说明书》样本文档以下是一份智能手表项目的《项目背景与目标说明书》样本文档,适用于项目启动阶段使用:Aurora Watch S1 智能手表研发项目
欢乐熊嵌入式编程3 天前
嵌入式硬件·目标跟踪·规格说明书·智能手表
智能手表蓝牙 GATT 通讯协议文档以下是一份适用于智能手表的 蓝牙 GATT 通讯协议文档,适用于 BLE 5.0 及以上标准,兼容 iOS / Android 平台:
欢乐熊嵌入式编程3 天前
嵌入式硬件·目标跟踪·规格说明书·智能手表
智能手表试产总结报告产品名称:Aurora Watch S1 产品型号:AWS1-BG22 试产批次:T0试产(首轮) 试产时间:2025年xx月xx日 – 2025年xx月xx日 报告日期:2025年xx月xx日 编写人:李xx(制造工程部) 审核人:王xx(项目经理)
欢乐熊嵌入式编程3 天前
嵌入式硬件·物联网·目标跟踪·智能手表
智能手表整机装配作业指导书(SOP)产品名称:Aurora Watch S1 产品型号:AWS1-BG22 版本号:SOP-AWS1-V1.0 编制日期:2025年5月6日 编制单位:制造工程部(ME) 适用工站:整机装配线 1#
_Itachi__4 天前
人工智能·目标检测·目标跟踪
深入理解目标检测中的关键指标及其计算方法在目标检测领域,评估模型性能时,我们通常会关注几个关键指标,这些指标帮助我们量化模型的准确性和有效性。本文将详细介绍这些常见指标及其计算方法,帮助你更好地理解和评估目标检测模型的性能。
小草cys4 天前
opencv·计算机视觉·目标跟踪
树莓派4 yolo 11l.pt性能优化后的版本树莓派4 使用 Picamera2 拍摄图像,然后通过 YOLO11l.pt 进行目标检测,并在实时视频流中显示结果。但当前的代码在运行时可能会比较卡顿,主要原因包括:
彭祥.4 天前
yolo·目标检测·目标跟踪
大疆无人机搭载树莓派进行目标旋转检测首先是环境创建,创建虚拟环境,名字叫 pengxiang随后激活环境接下来便是依赖包安装过程了:至此环境就基本安装完成了,我们启动服务:
Tech Synapse10 天前
pytorch·目标跟踪·无人机
基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南在AIoT时代,将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIA Jetson Nano(4GB版本)开发板上,构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统,集成无人机控制与地面站监控界面,最终打造低功耗智能监控设备。通过本项目,读者将掌握:
那雨倾城12 天前
图像处理·人工智能·python·opencv·yolo·计算机视觉·目标跟踪
PiscTrace针对YOLO深度适配:从v8到v12YOLO(You Only Look Once)是近年来最为流行的目标检测模型,凭借其实时性与高精度,广泛应用于自动驾驶、视频监控、安防检测等多个领域。YOLO系列模型自v1问世以来,经过不断优化和改进,已经发展到YOLOv12,每个版本都在速度、精度和适应性上取得了不同程度的提升。
LIUDAN'S WORLD14 天前
人工智能·目标检测·目标跟踪
第三部分:特征提取与目标检测像边缘、角点、特定的纹理模式等都是图像的特征。提取这些特征是许多计算机视觉任务的关键第一步,例如图像匹配、对象识别、图像拼接等。目标检测则是在图像中找到特定对象(如人脸、汽车等)的位置。
LIUDAN'S WORLD14 天前
人工智能·python·目标检测·计算机视觉·目标跟踪·机器人
自主机器人模拟系统本代码实现了一个基于Pygame的2D自主机器人模拟系统,具备以下核心功能:双模式控制:支持手动控制(WASD键)和自动导航模式(鼠标左键设定目标)
LIUDAN'S WORLD16 天前
图像处理·人工智能·python·opencv·计算机视觉·目标跟踪
第五部分:进阶项目实战在前面的学习中,我们已经掌握了图像和视频的基础操作、增强滤波、特征提取以及一些基础的目标检测方法。现在,我们将综合运用这些知识来构建一些更复杂、更实用的应用项目。
阿_旭16 天前
人工智能·目标检测·目标跟踪
目标检测和目标跟踪的区别与联系《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】,已更新31期,欢迎关注,持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】,持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】,持续更新中~
思通数科AI全行业智能NLP系统19 天前
大数据·人工智能·安全·目标检测·目标跟踪·自然语言处理·ocr
AI视频技术赋能幼儿园安全——教师离岗报警系统的智慧守护教师离岗报警系统如一位无形的守护者,实时监测教室动态,一旦发现教师离岗超30秒,立即通知园方,确保幼儿不被忽视。这套开源系统以高效检测和即时报警为核心,助力园所优化管理,增强家长信心,开启幼儿教育的安全新篇章!
z_mazin20 天前
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
反爬虫机制中的验证码识别:类型、技术难点与应对策略在互联网数据抓取领域,验证码识别是爬虫过程中的关键环节之一。下面对常见验证码类型、技术难点及应对策略进行详细解析,并提供多种场景下的代码实现示例。
Gsen281921 天前
数据结构·学习·算法·生成对抗网络·目标跟踪·语言模型·知识图谱
AI大模型从0到1记录学习 数据结构和算法 day204.3 分治算法 4.3.1 概述 分治算法的基本思想为:将原问题递归的分解为若干个(通常是两个以上)规模较小、相互独立且性质相同的子问题,直到子问题足够简单,简单到可以直接求解。然后再返回结果,逐个解决上层问题。 实际上,前文提到的归并排序算法和快速排序算法都是分治思想的典型应用。 能使用分治算法解决的问题通常需要具备以下特点:  可分解:问题可以被划分为多个规模较小的子问题。这些子问题通常具有相同的性质,并且可以独立地解决。  存在基本情况:问题分解的小到一定程度后,就变得非常简单,简单到可以直接
听风吹等浪起22 天前
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
改进系列(9):基于VisionTransformer+InceptionDW+Focal_loss改进实现的遥感地面目标识别目录1.VisionTransformer2.InceptionDW模块3.改进4.遥感地面目标识别5.训练过程