快速移动 消息 （2021.2.13）支持Scaled-YOLOv4模型 （2021.1.3）为YOLO添加DIoU-NMS（+ 1％MOTA） （2020.11.28）Ubuntu 18.04上提供的Docker容器 描述 FastMOT是一个自定义的多对象跟踪器，它实现了： YOLO探测器 SSD检测器 深度SORT + OSNet ReID KLT光流跟踪 相机运动补偿 深度学习模型通常是Deep SORT的瓶颈，这使得Deep SORT无法用于实时应用程序。 FastMOT显著加快整个系统的实时甚至特森运行。 它也提供了足够的灵活性来调整速度精度的权衡，而无需使用轻量级的模型。 为了实现更快的处理速度，FastMOT仅每N帧运行一次检测器和特征提取器。 使用光流来填充间隙。 YOLOv4在CrowdHuman（82％mAP@0.5）上进行了训练，而SSD是TensorFlo

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摘要：高性能的便携式脑电信号的采集设备对临床医学和认知科学研究领域具有重要意义，设计了基于ADS1298和FPGA的高性能脑电信号采集系统。给出了脑电信号采集系统的总体设计，重点阐述了ADS1298的特点和工作原理，在此基础上讨论了系统的外围电路以及FPGA接口电路设计，最后给出内部信号处理控制模块设计。设计的脑电信号采集系统具有低功耗、高精度和小型化的特点，具有很好的应用前景。 　　0 引言 　　脑电信号（EEG）是一种典型的生物电信号，是大脑皮层脑神经细胞电活动的总体反映，其中包含了大量的生理和病理信息，是临床检测的重要生理参数之一，也是认知科学、脑机接口和警觉度等领域研究的重要手段。

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