目标跟踪

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雷达目标跟踪中扩展卡尔曼滤波（EKF）算法matlab实现雷达目标运动通常呈现非线性特性，其状态方程和观测方程可建模为：EKF通过一阶泰勒展开线性化非线性函数：

MATLAB的CFAR（恒虚警率）图像目标检测参考代码 matlab CFAR实现 www.youwenfan.com/contentcsi/63286.html

没有不重的名么

DanceTrack数据集介绍(2 封私信) DanceTrack: 相似外观和复杂运动的多目标追踪数据集 (CVPR2022) - 知乎https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/DanceTrack

算法打盹中

计算机视觉：安防智能体的实现与应用基于YOLOv8的实时无人机检测与跟踪随着无人机技术在民用与商用领域的快速普及，其在禁飞区域的非法活动已成为公共安全与空域管理的重要挑战。本文提出一种基于计算机视觉与深度学习的自动化解决方案，通过改进YOLOv8模型实现对无人机的实时检测与轨迹跟踪。研究采用Roboflow平台的无人机专用数据集进行模型微调，构建了一套完整的从数据预处理、模型训练到实时推理的技术流程。实验结果表明，该系统在复杂场景下仍能保持87%的检测精确率与81%的召回率，可有效集成至安防监控系统，为低空域安全提供智能化预警支持。

算法面试（5）------NMS（非极大值抑制）原理 Soft-NMS、DIoU-NMS 是什么？这是一个目标检测领域的核心后处理问题，也是面试高频考点。我们从基础 NMS 原理 → 缺陷 → 改进版（Soft-NMS、DIoU-NMS）三层递进，彻底讲透！

基于 Python 模式识别（纹理图片里的目标检测）本次大作业，我从每个像素的 RGB、该像素点相对周边像素的关系两方面，选择了几个基础的特征，分别计算该特征方面某个像素点的“权重”。在此基础上，通过组合这些权重构造出一个，描述某个像素点属于目标的概率的表达式。通过调整这个表达式中各特征占比，找到最佳的检测出对象目标的系数组。

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。

Coovally AI模型快速验证

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：