目标跟踪

星座SAR动目标检测（GMTI）参考代码星座SAR动目标检测 www.youwenfan.com/contentcsg/52399.html

无人机云台电压类型及测量方法5V DC (直流电)：这是最最常见的电压，尤其是在消费级无人机（如大疆的Mavic系列、Mini系列、Air系列）和许多中小型无人机上。

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基于YOLO集成模型的无人机多光谱风电部件缺陷检测【导读】本研究提出了一种基于YOLO集成模型与多光谱图像融合的无人机检测方法，通过融合可见光与热红外数据并结合通用YOLOv8模型与专用热成像模型，显著提升了风电部件缺陷的识别精度。

【Arxiv 2025 预发行论文】重磅突破！STAR-DSSA 模块横空出世：显著性+拓扑双重加持，小目标、大场景统统拿下！Bilibili：CV缝合救星🌈 小伙伴们看过来～写推文真的不容易，每一行字、每一张图都倾注了我们的心血💦 如果你觉得这篇内容对你有帮助、有启发，别忘了顺手点个赞、转发一下、或者点个“在看” 支持我们一下哈～✨

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3D目标跟踪重磅突破！TrackAny3D实现「类别无关」统一建模，多项SOTA达成！【导读】3D点云目标跟踪是自动驾驶、机器人等领域的关键任务，但不同类别物体的几何差异让模型难以“一招通吃”。本文介绍的 TrackAny3D，首次提出将大规模预训练3D模型迁移到点云单目标跟踪任务，实现了类别无关、统一建模，并在多个数据集上取得SOTA成绩。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦

OpenCV 模板匹配目录一、模板匹配原理二、实现步骤1. 导入库并读取图像2. 获取模板尺寸3. 执行模板匹配4. 查找最佳匹配位置

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轻量级注意力模型HOTSPOT-YOLO：无人机光伏热异常检测新SOTA，mAP高达90.8%【导读】无人机光伏巡检如何更智能、更高效？HOTSPOT-YOLO模型给出了亮眼答案！给AI装上“热成像鹰眼”，能精准锁定光伏板上的细微热斑缺陷。它不仅将检测精度（mAP）提升至90.8%，更在保持实时性的前提下大幅“瘦身”，参数减少超200万，轻松部署于无人机平台。实验证明，其在亮度变化、噪声干扰等复杂场景下表现依然鲁棒，为大规模光伏电站的自动化巡检提供了可靠、高效的解决方案。

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突破闭集限制：3D-MOOD 实现开集单目 3D 检测新 SOTA【导读】单目 3D 目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向，但如何在真实复杂场景中识别“未见过”的物体，一直是个难题。本文介绍的 3D-MOOD 框架，首次提出端到端的开集单目 3D 检测方案，并在多个数据集上刷新了 SOTA。

无人机GPS悬停模块技术解析1.定位系统 (Positioning)GNSS接收机（如GPS, GLONASS, BeiDou）：核心传感器，提供无人机的绝对地理坐标（经纬度）和高度（海拔，但精度较差）。通过接收多颗卫星的信号，计算自身位置。多模（支持多个卫星系统）接收机能提供更好的可用性和精度。

微笑伴你而行

小土堆目标检测笔记希望计算机在视频或图像中定位并识别我们感兴趣的目标定位：找到目标在图像中的位置。识别：识别矩阵框中的内容感兴趣的目标：不仅是一些常规的目标，也可以是一些非常规的目标或者是抽象的目标。

《Visual Abstraction: A Plug-and-Play Approach for Text-Visual Retrieval》以下是对论文《Visual Abstraction: A Plug-and-Play Approach for Text-Visual Retrieval》（VISA）的深度解析，从核心问题、方法创新到实验验证的系统性阐述：

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】PHC桩实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-Faster-EMA在现代城市基础设施建设中，预制混凝土桩（PHC桩）作为一种重要的地基处理材料，广泛应用于各类建筑工程中。随着城市化进程的加快，对PHC桩的需求不断增加，如何高效、准确地进行PHC桩的实例分割与识别，成为了工程建设中亟待解决的问题。传统的人工检测方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不准确性。因此，基于计算机视觉的自动化检测技术逐渐受到重视。

有心栽花无心插柳

YOLO：一次看遍全局，如何颠覆实时目标检测的游戏规则？(引言) 当机器睁开“眼睛” 想象一下，一辆自动驾驶汽车在繁忙的街道上行驶，它需要在毫秒之间识别出前方的行人、车辆和交通信号灯。或者，一个智能安防摄像头需要实时捕捉到闯入禁区的可疑人员。这些未来感十足的场景，背后都依赖于一项核心技术——目标检测 (Object Detection)。

强逆光干扰漏检率↓78%！陌讯多模态融合算法在光伏巡检的实战优化数据支撑：2024《全球清洁能源运维报告》指出，光伏板热斑漏检率高达34.8%（P.27），主因包括：

YOLOv8-SMOT：一种高效鲁棒的实时小目标跟踪框架：基于切片辅助训练与自适应关联https://arxiv.org/pdf/2507.12087从无人机（UAV）视角对小型敏捷多目标（SMOT）——例如鸟类——进行跟踪是一项极具挑战性的计算机视觉任务。该任务的难点主要源于三个方面：目标外观特征极度稀缺、相机与目标自身复合动态所导致的复杂运动纠缠，以及密集群集行为引发的频繁遮挡与身份模糊问题。本文详细阐述了我们在MVA 2025“寻找鸟类”小目标多目标跟踪挑战赛（SMOT4SB）中夺冠的解决方案，该方案采用基于检测的跟踪范式，并在检测和关联层面进行了针对性创新。在检测方面，我们提出了一

智慧零售商品识别误报率↓74%！陌讯多模态融合算法在自助结算场景的落地优化原创声明：本文为原创技术解析文章，核心技术参数与架构设计引用自 “陌讯技术白皮书”，禁止未经授权的转载与篡改。文中算法逻辑与实战方案均基于陌讯视觉算法 v3.2 版本展开，所有实测数据均来自智慧零售场景下的真实部署环境。

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YOLOv8-SMOT：基于切片辅助训练与自适应运动关联的无人机视角小目标实时追踪框架【导读】这是一篇关于如何在无人机视频中高效、准确地追踪鸟类等微小、敏捷、成群目标的技术论文。该方案荣获了MVA 2025“寻找鸟类”小目标多目标追踪挑战赛（SMOT4SB）的冠军，其核心在于系统性地解决了此类任务中最棘手的两个问题：看不清（检测难）和跟不上（关联难）。

YOLOv7：重新定义实时目标检测的技术突破前言：在智能视觉时代，目标检测已成为深度学习领域最具实用价值的核心技术之一。而 YOLO以其端到端的高效结构与卓越的实时性能，成为工程落地与学术研究中的明星算法。本专栏《YOLO目标检测最强通关秘籍》从算法原理、模型设计到实验复现与工程部署，系统梳理 YOLO 系列的技术演进与关键创新，让复杂的模型调优和实战部署变得更系统。

基于粒子滤波的运动目标跟踪MATLAB实现基于粒子滤波的运动目标跟踪MATLAB实现代码，结合了状态预测、权重更新、重采样等核心步骤，并针对实时性和鲁棒性进行了优化：

十八岁牛爷爷

通过官方文档详解Ultralytics YOLO 开源工程-熟练使用 YOLO11实现分割、分类、旋转框检测和姿势估计（附测试代码）目录前言：1.了解ultralytics工程与yolo模型1.1 yolo11可以为我们做些什1.2 yolo11模型的高性能