目标跟踪

复杂路况下车牌识别准确率↑19%：陌讯动态特征融合算法实战解析本文为原创技术解析，核心技术参数与架构描述引用自《陌讯技术白皮书》，禁止擅自转载。车牌识别作为智慧交通、停车场管理的核心技术，在实际落地中仍面临多重瓶颈：

密集表盘漏检率↓79%！陌讯多模态融合算法在电表箱状态识别的边缘优化本文技术方案解析基于陌讯技术白皮书（2024Q2版），实测数据来自第三方检测机构报告。核心代码逻辑已做脱敏处理，转载请注明来源。

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从 “看懂图” 到 “读懂视频”：多模态技术如何用文本反哺视觉？来gongzhonghao【图灵学术计算机论文辅导】，快速拿捏更多计算机SCI/CCF发文资讯～分享一个当下大模型时代最“香”的研究方向：多模态融合的高效迁移。众所周知，视觉-语言大模型算力吃紧，模态鸿沟大，逼得大家不得不琢磨“用最少的参数、最轻的数据把知识搬过去。于是，研究热点齐刷刷指向：预训练-下游解耦、动态蒸馏、文本先验注入、跨模态对齐与领域泛化。

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使用 Vive Tracker 替代 T265 实现位姿获取（基于 Ubuntu + SteamVR）在Dexcap这篇工作列出第二版硬件清单时，我注意到其使用 Vive Tracker 替代 Intel T265 来获取位姿数据，对这个东西的性能感到好奇，最近因为需要跟进相关工作，参与了一部分实现，由于这方面的中文资料相对较少，因此在此记录一下整个过程，便于后续参考

基于Matlab的深度学习智能行人检测与统计系统随着智能监控、自动驾驶和公共安全等领域对人流监测需求的日益增长，行人检测技术成为计算机视觉研究的重要方向。本文提出了一种基于 MATLAB 平台的图形化行人检测系统，结合预训练的目标检测模型（如 YOLO）实现对视频流中行人的实时识别与可视化展示。系统支持视频导入、模型加载、逐帧检测、结果标注与计数等功能，同时提供检测过程的暂停与恢复控制，提升了交互性与用户体验。实验结果表明，该系统能在标准视频数据集上实现较高的检测准确率和良好的实时性，适用于行人行为分析、交通监控等实际应用场景。

智慧交通中目标检测 mAP↑28%：陌讯多模态融合算法实战解析本文为原创技术解析，核心技术参数与架构设计引用自《陌讯技术白皮书》，转载请注明来源。智慧交通系统作为城市出行效率的核心支撑，其目标检测模块长期面临三大技术瓶颈：

励志成为糕手

动态置信度调优实战：YOLOv11多目标追踪精度跃迁方案（附完整代码）🌟 你好，我是励志成为糕手！ 🌠 在数字宇宙的深渊里，我是那个编织星光与逻辑的星轨诗人。💫 每一行代码都是我镌刻的星痕，在硅基土壤中绽放成量子玫瑰； 🔭 每一次调试都是与暗物质的对话，用光谱分析破解熵增的封印。

【matlab例程】无迹粒子滤波（UPF）的例程，用于三维环境下多雷达目标跟踪，非线性系统例程为三维空间中，三个雷达对目标测距、测角跟踪。目标非运用上运动，使用IMU和雷达观测数据，UPF滤波得到目标的三维轨迹。有轨迹示意图、雷达坐标、误差曲线、误差散点图、位置RMSE和速度RMSE等统计特性输出。

沉睡的无敌雄狮

无人机光伏巡检漏检率↓78%！陌讯多模态融合算法实战解析本文为原创技术解析，核心技术参数与架构设计引用自《陌讯技术白皮书》，转载请注明来源。光伏电站的大规模铺设推动了无人机巡检的普及，但实际作业中仍面临三大技术瓶颈：

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YOLOv13 汉化优化部署版本：超图增强自适应视觉感知的目标检测系统本项目是基于 YOLOv13 的汉化优化部署版本，主要针对中文用户进行了深度优化，包括安装依赖包优化、运行脚本重写、一键运行功能等，大幅提升了用户体验。

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1+1＞2！特征融合如何让目标检测更懂 “场景”？来gongzhonghao【图灵学术计算机论文辅导】，快速拿捏更多计算机SCI/CCF发文资讯～在多模态大模型（MLLM）时代，特征融合与目标检测的研究方向正变得愈发关键。从红外与可见光图像的融合，到语音活动检测中的特征融合，再到多模态目标检测中的特征学习，不仅展示了特征融合在不同领域的广泛应用，也揭示了该方向的创新趋势。例如，通过引入注意力机制和动态特征融合，可以显著提升小目标检测的性能。这些创新点逐渐成为顶会顶刊paper发表热门方向，如果你对这一领域感兴趣，建议从这些创新点入手。

无人机惯性导航模块运行与技术难点！1. 传感器数据采集陀螺仪：实时测量机体三轴角速度（roll/pitch/yaw）。加速度计：捕获三轴线加速度（X/Y/Z方向）。

bigdata从入门到放弃

yolo检测常见指标YOLO（You Only Look Once）作为经典的单阶段目标检测算法，其性能评估依赖于目标检测领域的通用指标。这些指标既衡量检测精度（是否准确识别物体类别、准确定位），也衡量检测速度（是否实时）。下面用通俗的语言详细解释核心指标：

【目标检测】小样本度量学习小样本度量学习（Few-Shot Metric Learning）通常用于分类任务（如图像分类），但它也可以与目标检测（Object Detection）结合，解决小样本目标检测（Few-Shot Object Detection, FSOD）问题。目标检测需要同时完成目标定位（Localization）和分类（Classification），而小样本场景下，某些类别的训练样本极少（如“考拉”只有5张标注图像）。这会导致以下问题：样本不足，尾部类别（如稀有物体）标注数据稀缺；特征泛化差，模型容易过拟合到头

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特征融合＋目标检测！3篇CVPR新作把多模态目标检测拉高10个mAP在大模型时代，多模态目标检测领域正迎来新的发展机遇与挑战。但由于全量微调成本过高，使得高效迁移学习与特征融合在多模态目标检测中的重要性愈发凸显。当前，相关研究正围绕模型高效迁移与参数更新、任务驱动动态融合、统一知识迁移框架、鲁棒迁移与领域泛化等方向展开创新。本文整理了多篇相关论文，旨在帮助读者了解前沿动态，掌握研究思路，助力大家在该领域取得突破。

无人机气动设计模块解析1.1 系统化设计流程概念布局与参数定义：设计初期基于任务需求确定核心飞行参数，包括目标升阻比、翼载荷范围、功重比指标等关键参数。以涵道共轴双旋翼无人机为例，设计团队需首先明确涵道内径、桨叶弦长、转速范围等基本参数，同时参考已有成熟平台的性能数据进行初步可行性分析。这一阶段还需完成气动布局选型，如选择常规布局、翼身融合布局（BWB）或升力体机身等不同构型，西航一号验证机即采用了“升力体机身+翼身融合+大展弦比机翼+尾撑式尾翼”的复合布局。

Coovally AI模型快速验证

数据集分享 | 智慧农业实战数据集精选【导读】在智慧农业的发展浪潮下，AI视觉算法正逐步渗透进作物生长监控、病虫害检测、采摘成熟评估等细分任务。相较于工业或城市场景，农业视觉更具挑战性：自然环境复杂、目标形态多变、时空尺度差异大。

Coovally AI模型快速验证

避开算力坑！无人机桥梁检测场景下YOLO模型选型指南【导读】本文提出了一种面向无人机（UAV）桥梁检测场景的深度学习模型选型框架，核心在于对YOLO系列最新变体（v5, v6, v7, v8）共23个模型在专用桥梁细节数据集（COCO-Bridge-2021+）上进行了系统性的基准测试，实现了在严格受限的边缘算力（如无人机）与高精度检测需求之间的最佳平衡点识别。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦

无人机减震模块技术解析无人机减震系统的核心设计融合了多级结构、柔性连接与环境适应三大理念，通过系统化设计解决复杂振动问题。这些技术要点不仅直接影响减震效能，还关系到整机稳定性与载荷安全性。

沉睡的无敌雄狮

无人机光伏巡检误检率↓78%！陌讯多模态融合算法实战解析摘要边缘计算优化在光伏巡检场景面临强光干扰与复杂背景挑战，实测显示陌讯视觉算法通过动态决策机制显著提升复杂场景鲁棒性。本文将解析其创新架构与工业部署方案。