单片机开发0032、基于USB的经络信号的检测系统与设计论文资料.zip

基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测 提出了一种基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测方法。 我们已经在某些应用中成功使用了这种方法，例如卫星跟踪，UGV制导和姿态估计。 :smiling_face_with_smiling_eyes: 可以从最新版本中下载Matlab和Python的二进制文件。 1编译我们的代码 我们已经成功地将AMED应用于各种平台（Windows，Ubuntu，ARM）。 用于不同平台的代码可能需要进行一些细微的更改。 1.1 Windows OpenCV> 3.1.0 VS 2015 您可以将所有.h和.cpp文件添加到您的项目中。 不要忘记配置有关OpenCV项目:)。 main.cpp给出了一个从图像中检测椭圆的示例。 AAMED aamed（drows，dcols） 。 卓尔（dcols）必须大于所有已使用图像的行（cols）。 然后，我们可以使用aamed.run_FLED（imgG）; 从多个图像中检测椭圆。 非常重要

基于yolov7实现卡车识别检测源码+训练好模型(9000多个卡车目标训练)+配置文件+评估指标曲线.zip 模型识别检测类别为1类 ['卡车'] 【模型介绍】 1.模型使用的是yolov7-tiny.yaml、hyp.scratch.custom.yam训练 2.模型使用高性能显卡+高质量数据集训练迭代200次得到，识别检测效果和评估指标曲线都不错，实际项目所用，不需要二次训练或者微调，可用作实际项目、课程实验作业、模型效果对比、毕业设计、课程设计等，请放心下载使用！

跌倒检测识别Android Demo， 跌倒检测和识别1：跌倒检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130184256 跌倒检测和识别2：YOLOv5实现跌倒检测(含跌倒检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250738 跌倒检测和识别3：Android实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250824 跌倒检测和识别4：C++实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250838

改训练集属于负样本，用于人脸检测时；

伪装物体检测（CVPR2020-Oral） 作者：，，，，，。 0.前言 欢迎加入COD社区！ 我们在微信中创建了一个群聊，您可以通过添加联系人（微信ID：CVer222）来加入。 请附上您的从属关系。 该存储库包括详细的介绍，强大的基准（搜索和识别网，SINet）以及用于伪装目标检测（COD）的一键评估代码。 有关伪装物体检测的更多信息，请访问我们的并阅读 / 。 如果您对我们的论文有任何疑问，请随时通过电子邮件与或。 如果您使用SINet或评估工具箱进行研究，请引用本文（ ） 0.1。 :fire: 消息 :fire: [2020/10/22] :collision: 可以通过电子邮件（ ）提供培训代码。 请提供您的姓名和机构。 请注意，该代码只能用于研究目的。 [2020/11/21]已更新评估工具：Bi_cam（cam> threshold）= 1-> Bi_cam（cam> = threshold

matlab叶片农害虫害侵害检测[GUI，注释]

针对传统的电压跌落d-q检测算法和Hilbert检测算法在补偿快速性和抗干扰性方面存在矛盾的问题,提出了一种将d-q检测算法与Hilbert检测算法相结合的电压跌落检测新算法:对电网侧电压信号采样后,经d-q检测单元得到谐波补偿波形;然后滤除3次谐波,滤波后的信号再经Hilbert检测单元得到电压幅值补偿波形;叠加该2种补偿波形可确定最终的补偿波形。仿真结果表明,该检测算法对于含3次谐波的电压跌落补偿效果较好,兼具补偿快速性和抗干扰能力。

运动车辆跟踪检测系统（每车速度，车道，均速，车流量，密度，设置红绿灯，界面GUI，步骤详细）（Matlab）

SCUT HEAD人头检测数据集包含4405张标记了111251个人头的图像。数据集分两部分，第一部分2000张图像源自大学教室的监控视频，第二部分2405张图像爬取自网络，数据集图像中的人头均有边界框和注释。 数据标注经用xmin、ymin、xmax和ymax坐标标记了每个可视头部，并确保注释覆盖整个头部，包括部分，但没有额外的背景。A部分和B部分分为培训和测试部分。数据集遵循Pascal VOC标准