智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2022-03-30 22:37:39
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算法流程
1、画图确定下平面所在位置。
2、根据下平面线向上切割，去掉干扰部分。
3、根据背景信息对切割后的图片二值化（图片运动缓慢，只通过帧差法是无法获取目标的。）
4、对二值图片水平投影。从下向上寻找水滴位置。
5、对水滴位置图片进行切割。
6、对水滴位置二值图进行垂直投影，垂直投影获得圆的边缘信息，主要是到水平面的高度。
计算投影最高点，既为水滴圆的顶点。通过最高点向左右延伸30个像素点，既s=30.。根据垂直投影信息可以获得值H。
2022-03-24 18:32:39
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卷积神经网络是解决视觉分类问题的最佳工具
卷积神经网络通过学习模块化模式和概念的层次结构来表示视觉世界
卷积神经网络学到的表示很容易可视化，卷积神经网络不是黑盒
可以将卷积神经网络学到的过滤器可视化，也可以将类激活热力图可视化。
本人上课课件，主要是图像识别的内容，主要有3个识别项目
2022-03-23 22:14:27
3.64MB
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Video Partitioning by Temporal Slice Coherency
图像检测，边缘检测 论文，侵权删
2022-03-12 11:35:56
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2022-02-27 14:51:42
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1、matlab仿真模型及仿真结果；
2、模型介绍及仿真结果分析；
3、采集或下载一定数量不同情况的航拍输电线路中的绝缘子图像；
4、利用数学形态学对图像进行修正；
5、利用多种局部特征等对图像进行分析；
6、运用仿真软件对不同图像进行仿真，利用2-3种局部特征算法（Harris、SURF、MSER等）对不同图像进行特征值提取，进而判断输电线路和绝缘子是否正常运行；
2022-02-11 19:06:15
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使用计算机视觉自动检测建筑物
在这个项目中，我们尝试训练基于神经网络的模型，该模型能够自动识别Nikki地区（贝宁）的建筑物。 我们从不带标签的通过Google Maps API获取的区域卫星图像开始。
这些图像将通过LabelIMG软件以YOLO格式标记，然后将为每个图像生成一个.txt文件，其中包含每个标记建筑物的相对位置。
标记完我们的训练图像后，我们就可以开始训练YOLO（一次只看一次），以便进行预测。 以下是蒙农镇上空行动的一个例子。
2022-02-11 11:37:38
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