基于粒子滤波的多雷达多目标检测前跟踪算法

matlab_检测前跟踪（TBD），通过多帧回波数据积 累和联合处理，可以显著提高雷达的微弱目标检测跟踪性能

新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可发生于任何年龄，但多发于儿童。新冠肺炎X光表现为肺部可见炎性浸润阴影，肺炎的初级症状和体征不是很明显，容易出现漏诊、误诊。近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的发展以及各种权威医疗机构对医疗影像数据的公开，深度学习技术开始逐步应用到医学图像处理领域。利用深度学习技术对医学图像进行分析可以获得比较客观的评价和看法，此外，还可以找到图像中一些非常细微、不易查找的信息，提高诊断的准确率。本文使用pytorch完成算法设计，以及可视化设计测试图片的得病概率。

高光检测及图像修复-matlab图像处理-去反光-去图像反光

单bit信号跨时钟域工程(verilog) 1. 电平同步器 2. 边沿同步器 3. 脉冲检测器 已经在vivado2019.1平台验证通过

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目标检测模型，典型代表有YOLO、SSD和Yolo等。这些方法采用基于回归的思想，在输入图像的多个位置直接回归出区域框坐标和物体类别，具有快速的识别速度和与faster R-CNN相当的准确率。本实例项目基与yolov8n-pose预训练模型实现人的站立、跌倒、坐的姿 态估计。

yolov5 web端部署进行图片和视频检测，使用前后端独立部署方式，前端使用的是vue，后端使用python+flask。 相关文章地址： https://blog.csdn.net/cangqiongxiaoye/article/details/133657746

基于小波变换模极大值与奇异点的短时电压变动实时检测.pdf

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