opencv3实现人脸识别项目。OpenCV官方人脸数据，40个人脸数据，每个人10张照片。 共40个人的正脸，每个人作为一类放在一个文件中，每个文件夹包含10张人脸数据，格式是pgm的，尺寸为92X112。

在matlab平台上，用混合高斯背景建模方法对运动的飞机目标进行检测，代码注释详细

%================================================================% % 雷达参数 % %================================================================% C=3.0e8; %光速(m/s) RF=3.140e9/2; %雷达射频 1.57GHz Lambda=C/RF; %雷达工作波长 PulseNumber=16; %回波脉冲数 BandWidth=2.0e6; %发射信号带宽 带宽B=1/τ，τ是脉冲宽度 TimeWidth=42.0e-6; %发射信号时宽 PRT=240e-6; %雷达发射脉冲重复周期(s) PRF=1/PRT; Fs=2.0e6

道路检测数据集-Czech+India

摘要:针对传统基于人类视觉系统的检测方法在复杂背景下容易造成检测虚警的问题,提出一种基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法.首先,通过双层对角灰度差对比度分析

目前道路违规事件检测多在固定摄像头下人工框定区域进行检测，但人工框定工作量大，并且摄像头转动会使得框定区域失效。针对此问题，率先提出一种目标检测与语义分割相结合的违停检测方法。该方法首先使用目标检测Faster R-CNN，采取迁移学习、多阶段训练等方法建模，提取共享单车的类别与检测框位置信息。再使用group normalization改进语义分割DeepLab v3+网络模型，提高其在小batch size下训练的模型精度，用于分割图像获得道路的语义和区域信息。最后综合两部分信息，根据单车检测框内不同道路区域所占比例判定共享单车是否属于违规停放。实验结果表明，该方法对共享单车类别的mAP为72.36%，对共享单车违规停放的平均检测率为89.11%，适用于真实城市道路监控环境中。

SSDD遥感舰船数据集（YOLO）

使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型） 实验目的 使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型） 任务列表： • 行人识别 • 人脸识别 • 交通灯识别 • 实时检测（平均 FPS>15） • 使用 tflite 将模型移植到嵌入式设备

本数据集大约5000张，本资源是其中的一部分 安全帽是作业场所作业时头部防护所用的头部防护用品，它对使用者的头部在受坠落物或小型飞溅物体等其他因素引起的伤害起到防护作用。近年来，因不佩戴安全帽、不规范佩戴安全帽等原因导致的安全生产事故屡禁不止，事故发生背后的影响是巨大的，不仅为家人带来巨大的伤痛，也为企业的利益带来巨大的损失。而如何使员工规范佩戴安全帽、保障员工和企业双方利益，成为了一直以来各方坚持不懈想要实现的目标。因此，研究佩戴安全帽的监测算法，具有广泛的应用价值。

本数据集大约5000张，本资源是其中的一部分 安全帽是作业场所作业时头部防护所用的头部防护用品，它对使用者的头部在受坠落物或小型飞溅物体等其他因素引起的伤害起到防护作用。近年来，因不佩戴安全帽、不规范佩戴安全帽等原因导致的安全生产事故屡禁不止，事故发生背后的影响是巨大的，不仅为家人带来巨大的伤痛，也为企业的利益带来巨大的损失。而如何使员工规范佩戴安全帽、保障员工和企业双方利益，成为了一直以来各方坚持不懈想要实现的目标。因此，研究佩戴安全帽的监测算法，具有广泛的应用价值。