原创：根据里面的PPT自己编写的角点定位算子Forstner,该方法对图象清晰的效果好，所以检测前最好进行锐化什么的
上传时间： 2014-01-15
上传用户：caiiicc
基于vc++车牌定位系统，介绍了课程设计的内容和步骤，然后分析了图像与处理中运用到的处理方法，如灰度变换，中值滤波，二值化等。最后是检测车牌上下界和左右界，从而定位出车牌。
上传时间： 2016-03-22
上传用户：zhangzhenyu
对原始告警信息的完整存储以及预处理是本地电话网网 络管理系统故障管理的核心功能。本文提出了一种基于有限状态机 的告警信息预处理模型, 并应用该模型对检测到的告警消息在时间 和空间上进行相关处理。工程应用表明, 该模型对故障的辨识、诊 断和定位提供了强有力的支持。
上传时间： 2016-06-18
上传用户：凤临西北
：通过人眼图像来检测驾驶员疲劳驾驶是目前的主流方向，面部及眼睛定位是其中关键的环节。针对驾驶员疲 劳检测系统，结合图像处理和模式识别技术，提出一种基于人脸面部特征的人眼定位方法。经实验验证：该方法实时性 好，可用于不同背景、光照、旋转和偏转角度，以及睁闭眼、戴眼镜等多种复杂条件下的眼睛定位。
上传时间： 2016-08-05
上传用户：zhuoying119
针对小车在行驶过程中的寻迹要求,设计了以AT89C51单片机为核心的控制电路,采用模块化的设计方案,运用色标传感器、金属探测传感器、超声波传感器、霍尔传感器组成不同的检测电路,实现小车在行驶中轨迹、探测预埋金属铁片、躲避障碍物、测量车速等问题检测,并对设计的电路进行了理论分析和实际测试。结果表明,该智能小车具有很好的识别与检测的能力,具有定位精度、运行稳定可靠的特点。
上传时间： 2013-12-09
上传用户：ZJX5201314
心电信号QRS波的R波检测，用了阈值的方法，自适应修改阈值，域加窗定位R波幅度
上传时间： 2017-08-03
上传用户：xlcky
人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是 否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实 现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一种快速人脸检测算法，是人脸检测领域里 程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在 效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。 本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况，第三章对一些人脸检测 的经典方法进行了说明。 第四章讲述了 AdaBoost 算法的发展历史。从 PCA 学习模型到弱学习和强 学习相互关系的论证，再到 Boosting 算法的最终提出，阐述了 Adaptive Boosting 算法的发展脉络。 第五章对影响 AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面：矩形 特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。 第六章给出了 AdaBoost 的算法，并深入探讨了其中的一些关键问题——弱 学习器的构造、选取等问题。 最后一章，用编写的实现了 AdaBoost 算法的 FáDèt 程序，给出了相应的 人脸检测实验结果，并和 Viola 等人的结果做了比较。
上传时间： 2018-01-29
上传用户：dragon000008
红外图像检测技术因具有非接触、快速等优点，被广泛应用于电力设备的监测与诊断 中，而对设备快速精确地检测定位是实现自动检测与诊断的前提。与普通目标的可见光图像相比， 电力设备的红外图像可能存在背景复杂、对比度低、目标特征相近、长宽比偏大等特征，采用原 始的 YOLOv3 模型难以精确定位到目标。针对此问题，该文对 YOLOv3 模型进行改进：在其骨干 网络中引入跨阶段局部模块；将路径聚合网络融合到原模型的特征金字塔结构中；加入马赛克 （Mosaic）数据增强技术和 Complete-IoU（CIoU）损失函数。将改进后的模型在四类具有相似波纹 外观结构的电力设备红外图像数据集上进行训练测试，每类的检测精度均能达到 92%以上。最后， 将该文方法的测试结果与其他三个主流目标检测模型进行对比评估。结果表明：不同阈值下，该 文提出的改进模型获得的平均精度均值优于 Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 模型。改进后的 YOLOv3 模型尽管在检测速度上相比原 YOLOv3 模型有所牺牲，但仍明显高于其他两种模型。对 比结果进一步验证了所提模型的有效性。
上传时间： 2021-10-30
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论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-13
上传用户：jiabin
《统计信号处理基础：估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
标签： 信号处理
上传时间： 2022-04-14
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