1、基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，“跌倒” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现煤气罐识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现绝缘子缺陷识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别检测1个类别：“绝缘子” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、数据集图片一共1316张，未做数据增强，标签格式有两种，分别为voc格式(xml文件)和yolo格式(txt文件)，下载后需要做数据增强的，可以私信我。 2、数据集亲自收集、爬取，亲手标注，质量还不错。 3、该数据集属于目标检测数据集，可以筛选出制作分类数据集。 备注：使用过程有问题可以私信我

为了准确提取图像中目标特征，结合靶标的尺寸和特征信息提出了一种基于全局信息的方法。利用霍夫变换(HT)确定图像中包含靶标的目标区域；在目标区域中提取靶标上不同特征区域的中心；利用提取的中心拟合靶标在图像中所占区域的圆心和半径；完成图像上各区域与靶标上对应区域的匹配。实验证明该方法能够有效、准确的提取图像中靶标的特征，实验室内实验中靶标上特征区域中心提取精度为0.09 pixel，实验室外提取精度为0.12 pixel。在序列图像处理时,利用前一帧图像的结果可以有效降低计算量，提高提取精度。

摘 要 ： 针对海天背景下红外舰船目标识别提出了一种基于机器学习的分类算法。 该算法首先利用分 割 算法提取红外图像中的连通区域,并对原图相应的位 置进行标记和归一 化处理 ,然后利 用HOG 特 征提 取 标记 区域 的 高维特 征 向量 ，用线 下样 本库 训 练得 到 的 SV M 分 类器 对所提 取 的 HOG 特 征 进行 高维特征 空间的分类 ，识别 目标和干扰。 仿真实验表明 ，该算法具有 良好的性能，在复杂海天干扰背景下能够有效地识别红外舰船目标 。

复杂环境下目标识别的智能数据融合技术研究

应用于SAR图像自动目标识别，具有很高的目标识别效率，可以供相关领域的童鞋参考学习

基于HRRP和RELAX算法的雷达目标识别，RELAX算法比较经典，适合新手练习。

7分别使用仿真信号和实际船舶辐射噪声信号进行解调处理获得解调谱，以比较上述三种方法的解调效果。