在这里和大家分享一个51单片机实现红外编码检测的源程序。

这里使用 HDL 编码器实现了 sobel 边缘检测器。使用了 5x5 内核。

基于Python卷积神经网络的动物识别系统源码，动物检测系统源码，宠物识别系统源码

在线交易中的欺诈检测：使用欺诈检测比率小于0.00005的Anamoly检测技术（例如过采样和欠采样）来检测在线交易中的欺诈，因此，仅应用分类算法可能会导致过度拟合

基于简单代数运算的变化检测方法总结 基于代数运算的变化检测技术的优点是相对简单、直接，其关键是确定阈值。由于现在还没有一种可靠的阈值选取方法，因此常常采用交互的方法确定变化阈值，这类方法中还一个重要的环节是选择合适的波段或者波段组合。这类方法的不足是难以确定变化的类别和不能对变化信息进行描述。

单糖 这是以下论文的代码开发版本： Bugra Tekin，Sudipta N.Sinha和Pascal Fua，“实时无缝单发6D对象姿态预测”，CVPR 2018。 可以在以下找到上述文章的代码库的原始存储库。 介绍 我们提出了一种单发方法，可以同时检测RGB图像中的对象并预测其6D姿势，而无需多个阶段或必须检查多个假设。 我们方法的关键部分是受YOLO网络设计启发的新CNN架构，该架构可直接预测对象3D边界框的投影顶点的2D图像位置。 然后使用PnP算法估算对象的6D姿势。 ， 引文 如果您使用此代码，请引用以下内容 @inproceedings {tekin18， TITLE = {{实时无缝单发6D对象姿态预测}}，作者= {Tekin，Bugra和Sinha，Sudipta N.和Fua，Pascal}， BOOKTITLE = {CVPR}， 年= {2018} } 执照

From Human Attention to Computational Attention: A Multidisciplinary Approach

行人或办公室场景，人员打电话裁剪图，训练集，共8201张图片，带xml格式标注文件，另有相同场景未打电话照片。可用于目标检测或者分类场景数据集。

MATLAB实现图像去噪 滤波 锐化 边缘检测 源程序代码（初学者，图像实现效果一般）

绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。深度学习技术的大量应用，计算机运算性能的不断提高，为无人机准确识别和定位绝缘子，实时跟踪拍摄开辟了新的解决途径。本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数据集的特点，对无人机拍摄图片进行训练，实现对绝缘子精准识别和定位，大幅提升无人机巡检时对绝缘子设备准确跟踪、判定的效率，具有十分重要的应用效果。本项目可以作为计算机专业毕业涉及，提供处理好的数据集、视频和三组训练好的模型，部署简单，并且具有可用于图片检测和视频检测的图形化界面，方便易用。