针对红外图像中行人小目标检测识别率低、虚警率高的问题，研究了当下效果最好的 YOLOv3目标检测算法，在其基础上进行优化，提出了一种满足实时性要求的行人小目标检测算法。

光耦的隔离、传输、电平转换作用分析 当金属板靠近接近开关至额定动作距离时，接近开关的输出OC门跳变为低电平，VCC1经R1、VL1至OC门回到GND1构成回路。所以VL 1发射红外光，使V1饱和，Ｕc为低电平，经IC1反相 ，Ｕo变为高电平。该高电平经R3、VL2到GND2构成回路，所以VL2亮。

MATLAB疲劳驾驶实现。输入视频，分帧，人脸定位，人眼定位，睁眼闭眼定位，统计闭眼率，从而判断疲劳。

基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及应用 基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测技术研究及

这个题目是利用matlab语言。进行眼部判别的疲劳检测系统。带有人机交互界面，可以在GUI界面的基础上进行相应的拓展。

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1、通过滑动窗口分类检测 2、多尺度（和纵横比）来检测不同大小的对象 3、困难负例挖掘的重要性（由于类不平衡） 4、通过仅选择窗口子集来加速训练和推理 5、使用 CNN 进行对象类别检测 两阶段方法：Faster R CNN 一段式方法：SSD 评价数据集：COCO 6、涉及最先进的方法最近的改进 模块：特征金字塔网络、焦点损失 培训：复制粘贴数据增强 架构：RetinaNet、CenterNet、FCOS、Mask R CNN、DETR、Swin 7、实例分割 8、使用移位窗口的分层视觉转换器 9、DETR：使用变压器进行端到端对象检测 10、复制粘贴和大规模抖动数据增强 11、对象检测、分割、实例分割等的新基准数据集： LVIS（Large Vocabulary Instance Segmentation）：1200个类别，164K 图像，220万个实例分割

传感器与检测技术试题 传感器与检测技术试题

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针对Android平台安全问题，提出了手机端和服务端协作的恶意代码检测方案，手机端应用主要采用基于permission检测技术，实现轻量级的检测。服务端检测系统主要负责对手机端提交的可疑样本进行检测，同时实现了软件行为分析，特征库更新，与手机端同步等功能。其中服务端检测技术包括基于permission检测技术、基于字节码静态检测技术和基于root权限的动态检测技术。实验测试结果表明，3种检测技术能达到较好的检测效果。