常用坐标系_坐标系有哪几种-爱代码爱编程
系列文章目录 《SAR笔记-卫星轨道建模》 《SAR笔记-卫星轨迹（三维建模）》 文章目录 前言 一、各种坐标系 1.1 地心地固（ECEF）直角坐标系 1.2、东北天（ENU）坐标系 1.3 WGS-84坐标 二、常用坐标系 2.1、常用坐标系使用场景 2.2、常用坐标系参数 2.3、常用坐标系转换 总结 前
【视频目标分割-爱代码爱编程
Cutie 系列文章目录1 摘要2 引言2.1背景和难点2.2 解决方案2.3 成果 3 相关方法3.1 基于记忆的VOS3.2对象级推理3.3 自动视频分割 4 工作方法4.1 overview4
少样本学习：目标检测中的革命性突破_少样本目标检测-爱代码爱编程
少样本学习：目标检测中的革命性突破 在机器学习和计算机视觉领域，目标检测任务通常依赖于大量标注数据来训练模型。然而，在现实世界中，对于一些稀有或新颖的类别，获取大量标注数据是非常困难的。少样本学习（Few-Shot Lea
yolov8+deepsort实现目标跟踪_yolov8 deepsort目标跟踪-爱代码爱编程
yolov8+deepsort实现目标跟踪 一、yolov8训练行人数据集 使用官方提供的项目代码和widerperon数据集 二、deepsort进行跟踪 将deep_sort_pytorch项目文件添加到yol
【热门创新点】引入可变形卷积dcn改进yolov5的鱼虾残饵量检测系统_饵料识别 深度学习-爱代码爱编程
1.研究背景与意义 项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 研究背景与意义： 近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，目标检
halcon灰度的平均值和偏差intensity_halcon intensity-爱代码爱编程
Halcon灰度的平均值和偏差 intensity 算子用于计算单张图像上多个区域的灰度值的平均值和偏差。该算子的原型如下： intensity (Regions, Image ::: Mean, Deviation )
halcon区域的最大、最小灰度值min_max _gray_halcon minmaxgray-爱代码爱编程
Halcon区域的最大、最小灰度值 除了可以使用gray_features算子提取区域中的最大与最小灰度值外，还可以使用min_max gray 算子计算区域的最大与最小灰度值，区别是后者更具灵活性。min_maxgray
改进的yolov10 deepsort目标跟踪(yolo改进+最新算法+附代码和教程)_yolov10预处理-爱代码爱编程
YOLOv10_DeepSORT：视频中的对象检测与跟踪 本仓库包含了使用YOLOv10对象检测模型和DeepSORT算法在视频中进行对象检测与跟踪的代码。YOLOv10是目前最先进的对象检测模型之一，而DeepSORT是
水面漂浮物生活垃圾识别检测系统 yolox-爱代码爱编程
水面漂浮物生活垃圾识别检测系统通过现场监控摄像机对河道湖面等水体进行实时监测，水面漂浮物生活垃圾识别检测系统借助智能视频分析技术和YOLO深度学习技术，系统能够自动识别和抓拍水面上的垃圾漂浮物。一旦系统检测到有垃圾漂浮在水面上，立即触发预警机制，并将现场抓拍的图片及时推送给相关管理人员。同时，该系统还能实时监测饮用水水源地的人员入侵事件，及时警示并通知相关
配电箱闸刀开合状态识别系统 python-爱代码爱编程
配电箱闸刀开合状态识别系统通过现场监控摄像机对准配电柜，配电箱闸刀开合状态识别系统实时采集闸刀的图像数据，并通过智能化算法对比闸刀位置和标准位置线进行识别。一旦系统检测到不符合规范的闸刀开合状态，即与标准位置线不一致，智能摄像头将异常信息回传至平台，平台进行预警处理，及时采取措施排除隐患。配电箱闸刀开合状态识别系统通过智能视频分析技术和YOLO深度学习技术
halcon区域的灰度特征值gray_features_halcon获取区域的灰度值-爱代码爱编程
Halcon区域的灰度特征值 gray_features 算子用于计算指定区域的灰度特征值。其输入是一组区域，每个区域的特征都存 储在一组value数组中。 典型的基于灰度值的特征如下： （1）area：灰度区域面积。 （
杀疯啦！yolov11+strongsort的目标跟踪实现-爱代码爱编程
目录 yolov11介绍——实时端到端物体检测 概述 主要特征 支持的任务和模式 性能指标 总结 strongsort介绍 指标图 系统定位 效果展示 训练与预测 UI设计 界面其他功能展示 完整代码实现+UI界面 yolov11介绍——实时端到端物体检测 概述 YOLO11 是 Ultralytics YOLO
yolov9+strongsort的目标跟踪实现-爱代码爱编程
目录 yolov9介绍 strongsort介绍 性能指标图 系统定位 效果展示 训练与预测 UI设计 界面其他功能展示 完整代码实现+UI界面 此次yolov9+deepsort不论是准确率还是稳定性，都超越了之前的yolo+deepsort系列。 yolov9介绍 在目标检测领域，YOL
yolov8+strongsort的目标跟踪实现-爱代码爱编程
按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。 不过 ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOL
yolov5+strongsort的目标跟踪实现-爱代码爱编程
Yolov5网络结构图 本文也会以Yolov5s的网络结构为主线，讲解与其他三个模型（Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x）的不同点，让大家对于Yolov5有一个深入浅出的了解。 1.2 网络结构可视化 将四种模型pt文件的转换成对应的onnx文件后，即可使用netron工具查看。 但是，有些同学可能不方便，使用脚本转换查看。 因此，大
yolov10结合strongsort+osnet实现目标跟踪于重识别【附代码】_yolov10只识别特定类型目标-爱代码爱编程
文章目录 前言功能概述必要环境一、代码结构1. 参数定义2. 设备选择3. 定义检测器类4. 获取目标框颜色5. 检测与跟踪6. 绘制轨迹线代码详解7. 目标框格式转换详解1. 扩展置信度和类别预测的维度2.
yolov10+strongsort的目标跟踪实现-爱代码爱编程
此次yolov10+deepsort不论是准确率还是稳定性，再次超越了之前的yolo+deepsort系列。 yolov10介绍——实时端到端物体检测 YOLOv10 是清华大学研究人员在 UltralyticsPython 清华大学的研究人员在 YOLOv10软件包的基础上，引入了一种新的实时目标检测方法，解决了YOLO
halcon根据特征值选择区域_halcon选择区域-爱代码爱编程
Halcon根据特征值选择区域 关于提取图像的特征，比较常用的一个算子是select_shape算子，它能高效地根据特征提取出符合条件的区域。该算子的原型如下： select_shape (Regions : Selec
【yolov8改进 -爱代码爱编程
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解
【yolov8改进-爱代码爱编程
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进