用DSP（TMSDM642GDK）实现运动目标检测的C程序
上传时间： 2013-12-21
上传用户：tedo811
水下多目标检测算法（AIC）——matlab程序 detection_AIC.rar (2 K) 很简单的一个算法程序，初学者进来看看。
标签： detection_AIC matlab AIC
上传时间： 2013-12-20
上传用户：坏天使kk
基于视频的目标检测跟踪的研究与实现 详细讲述了各种运动目标检测方法 光流法 帧差法
上传时间： 2013-12-13
上传用户：fhzm5658
K分布和高斯杂波复合背景下的相干雷达目标检测
上传时间： 2017-09-11
上传用户：yzy6007
OPENCV 目标检测 运动目标检测 异常预警 划定危险区域
上传时间： 2016-04-29
上传用户：skyeskye
用matlab读取视频文件中的图像，并对图像中的运动目标检测
上传时间： 2020-04-18
上传用户：rainq
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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微弱信号检测的目的是从噪声中提取有用信号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。本文简要分析了常用的微弱信号检测理论，对小波变换的微弱信号检测原理进行了进一步的分析。然后提出了微弱信号检测系统的软硬件设计，在阐述了系统的整体设计的基础上，对电路所选芯片的结构和性能进行了简单的介绍，选用了具有14位分辨率的4路并行A/D转换器AD7865作为模数转换器，且选用Xilinx公司的Spartan-3系列FPGA逻辑器件作为控制器，控制整个系统的各功能模块。同时，利用FPGA设计了先入先出存储器，充分利用系统资源，降低了外围电路的复杂度，为电路调试及制板带来了极大的方便，且提升了系统的采集速度和集成度。系统的软件设计采用Verilog HDL语言编程，在Xilinx ISE软件开发平台上完成编译和综合，并选用ModelSim SE 6.0完成了波形仿真。关键词：微弱信号检测；信号调理：FPGA：AD7865；Verilog HDL信息时代需要获取许多有用的信息，多数科学研究及工程应用技术所需的信息都是通过检测的方法来获取的。若被检测的信号非常微弱，就很容易被噪声湮没，那么很难有效的从噪声中检测出有用信号。微弱信号在绝对意义上是指信号本身非常微弱，而在相对意义上是指信号相对于强背景噪声而言的非常微弱，也就是指信噪比极低。人们进行长期的研究工作来检测被噪声所覆盖的微弱信号，分析噪声产生的原因以及规律，且研究被测信号的特点、相关性以及噪声统计特性，从而研究出从背景噪声中检测有用信号的方法。1微弱信号检测（Weak Signal Detection）技术2.3.41主要是提高信号的信噪比，从噪声中检测出有用的微弱信号。对于这些微弱的被测量（如：微振动、微流量、微压力、微温差、弱光、弱磁、小位移、小电容等），大多数都是利用相应的传感器将微弱信号转换为微弱电流或者低电压，再经过放大器将其幅度放大到预期被测量的大小。
标签： 微弱信号检测
上传时间： 2022-06-18
上传用户：canderile
单脉冲雷达在我国航天测控领域具有非常重要的作用。随着新技术的不断研发和投入使用，数字单脉冲雷达技术已经日趋成熟并逐渐走向实用，模拟单脉冲雷达接收机进行数字化改造适应了技术发展的趋势。接收机数字化改造的目的是在设备可靠性增加的基础上，实现雷达跟踪距离的大幅提高。在进行接收机数字化改造前，要进行雷达回波微弱信号检测方法的研究，以达到在数字接收机上实现提高回波信号输出信噪比的目的，从而增加单脉冲雷达的跟踪距离。本文在研究大量国内外微弱信号检测成果的基础上，结合我国单脉冲雷达回波信号处理特点，提出了应用小波多分辨率阀值去噪来实现单脉冲雷达微弱信号检测的方法。阐述了单脉冲雷达微弱信号检测方法的研究背景，并介绍了单脉冲雷达回波微弱信号的采集和提取工作。提出应用小波多分辨率阀值去噪法来进行单脉冲雷达回波微弱信号检测的方法，并通过MATLAB仿真进行了算法验证，在理论和实验上验证了在回波信号去噪效果和波形恢复方面的良好效果，为后续的接收机数字化改造奠定了理论基础和算法模型。本文提出的方法有效地提高了微弱信号检测输出的信噪比，大幅增加了单脉冲雷达的跟踪距离。
上传时间： 2022-06-18
上传用户：jason_vip1
摘要：微弱信号检测是随着工程应用而不断发展的一门学科。近年来，微弱信号检测相关研究已经成为一个热点研究领域，具体表现在对微弱信号检测方法的探寻、对微弱信号检测系统的设计、对微弱信号检测仪器的研发。本文中主要研究了利用锁相放大器进行有用信号提取的微弱信号检测原理与实现方法。首先介绍了微弱信号检测的基本理论与常见的几种检测方法，重点介绍了利用数字锁相放大器进行信号检测的原理。在此基础上，结合数字锁相放大器的相关检测原理，给出了数字锁相放大器的整体设计方案，着重从相关检测原理算法和移相算法方面对数字锁相放大器的设计作了深入探讨。重点研究了采样频率与相关运算结果的关系，在设计的过程中先使用MATLAB进行算法上的模拟，从模拟结果发现参考信号为方波而采样频率与信号频率成一定关系时，系统相关运算存在固有误差。为减少该误差，提出了将动态采样率的方法引入数字锁相放大器设计中，运算发现动态采样的采样频率数越多，奇点产生的误差越少，有效地解决奇点问题。最后，使用LabVIEW对设计的系统进行仿真测试。测试结果表明该数字锁相放大器在信号幅度为5V、噪声标准差小于等于50时（SWR=.34.04dB），能有效地检测出频率为500kHz以下的信号，系统检测结果与理论计算值的相对误差基本不超过2%。
上传时间： 2022-06-18
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