针对传统鬼成像方法恢复图像差导致的边缘检测困难,提出了一种建立在高通滤波基础上的鬼成像改进方法。随机生成的灰度图在被输入空间光调制器前先经高通滤波处理,通过关联运算恢复出未知物体不同方向上的高频分量,然后根据所使用的滤波方法以相应的重构方法恢复出边缘图像,实现在无需预知物体信息的前提下对未知物体的边缘检测。实验以Kirsch滤波和非下采样轮廓波变换(NSCT)为例,表明了相比于传统的鬼成像边缘检测方法,该算法得到的边缘图像在主观上平滑性更好,清晰度更高,在客观上其边缘信噪比和均方误差指标均有所优化。

ObjectDetectionTest:使用YOLOv5s的目标检测应用程序

CS

Unity_Detection2AR 一种将对象定位合并到常规计算机视觉对象检测算法中的简单解决方案。 想法：没有太多的开源实时3D对象检测。 这是一个使用“更流行”的2D对象检测，然后使用几个特征点对其进行本地化的示例。 它使用最近发布的进行对象检测，并使用ARFoundation进行AR。 它可以在iOS和Android设备上使用。 目前支持微小的Yolo2和3。 要求 "com.unity.barracuda": "1.0.3", "com.unity.xr.arfoundation": "4.0.8", "com.unity.xr.arkit": "4.0.8", "com.unity.xr.arcore": "4.0.8" 用法 它是在Unity 2020.2.1中开发的，需要具有更新的AR包的产品就绪的梭子鱼。 梭子鱼的预览版似乎不稳定，可能无法正常工作。 在Unity

cbschuld / browser.php 通过用户代理帮助在PHP级别检测用户的浏览器和平台 安装 您可以使用将该库作为本地的，基于项目的依赖项添加到您的项目中： composer require cbschuld/browser.php 如果仅在开发过程中需要此库（例如，运行项目的测试套件），则应将其添加为开发时依赖项： composer require --dev cbschuld/browser.php 典型用法： $ browser = new Browser (); if ( $ browser -> getBrowser () == Browser :: BROWSER

根据敏感词库配置,检测一段文字中是否含有关键字(支持中英文),如果有可将其替换为***,支持UTF8 和 GBK两种编码,内含完整源码,2016敏感词库和测试用例.

本示例支持动态检测串口拔出插入，串口通信发送和接收 文本或者16进制数组，接受的数据转16进制或者10进制，vs2015或者vs2019打开，注释算很详细了，每个方法均有注释。适合新手学习

在MMG检测技术中，利用电容传感器敏感试验质量片在哥氏力作用下的振动角位移，获取输入角速率信号。由于陀螺仪的尺寸微小，为了得到10°/h的中等精度，要求电容测量分辨率达到（0.01×10 -15）～(1×10 -18)法拉。因此，对于微机械加速度计和向机械陀螺仪来说，检测试验质量和基片之间的电容变化是一个关键技术。目前在MMG中采用的微电容检测方案有三种：开关电容前在MMG中采用的微电容检测方案有三种：开关电容电路、单位增益放大电路和电荷放大电路。 　　2.1 开关电容电路 　　其基本原理是利用电容的充放电将未知电容变化转换为电压输出。该测量电路包括一个电荷放大器、一个采样保持电路，如图1

verilog之序列检测，vivado工程，使用状态机的方式检测任意长度的数据顺序，提供四个检测工程，并全部带有Testbench,保证你能方便的学会序列检测这个知识点。

针对Tiny YOLOv3算法在扶梯异常行为检测时存在高漏检率和低准确率的问题,提出一种改进的Tiny YOLOv3网络结构用于扶梯异常行为检测。利用K-means++算法对数据集中的目标边框进行聚类,根据聚类结果优化网络的先验框参数,使训练网络在异常行为检测方面具有一定的针对性。利用多层深度可分离卷积提取深层次的语义信息,加深特征提取的网络结构;增加一个尺度用于低层语义信息的融合,改进原有算法预测层的结构;使用GPU进行多尺度训练,得到最优的权重模型,对扶梯异常行为进行检测。实验结果表明,优化后的模型与Tiny YOLOv3相比,平均漏检率减小了22.8%,检测精度提高了3.4%,检测速度是YOLOv3的1.7倍,更好地兼顾了检测的精度和实时性。