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锚框 目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）。我们将在后面基于锚框实践目标检测。

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本文在了解了运动目标检测的背景相关检测方法后，对其中的视觉背景提取(ViBE)算法和混合高斯背景建模算法(GMM)进行了研究，学习了算法的理论内容，并在MATLAB平台进行单车辆检测、多车辆检测和动态环境检测的测试实验。

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用光流法进行运动目标检测

火焰检测算法 + yolo 格式数据集 + 模型文件 + QT界面 可以用于实际工程项目开发人员 也适合技术小白看效果 适合于工程技术人员 或者 作为大学生课题 或论文 模型文件已经训练好 代码可直接允许

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树莓派镜像，编译好了opencv4.5.1和opencv_contrib以及ncnn，可以直接调用opencv的dnn模块进行目标检测，目标分割等深度学习算法。同时编译好了ncnn模块，方便arm架构的树莓派执行相关程序。且内部附带基于dnn模块的yolov5检测模型。

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