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
2023-03-29 10:11:30 79.06MB unity augmented-reality unity3d object-detection
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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
2023-03-29 10:05:40 85KB php browser user-agent useragent
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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.
2023-03-29 10:00:39 657KB C++ 敏感词检测 源码 中文
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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
2023-03-29 09:43:10 131KB c# 串口通信
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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
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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。
2023-03-28 21:34:59 240KB verilog simulation
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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。
2023-03-28 20:50:17 19.76MB 图像处理 异常行为 自动扶梯 深度可分
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每当发生触发时,该块都会生成一个脉冲。 脉冲宽度必须指定为样本数量。 例如,如果您的采样时间是 0.1 秒,而您想要 3 秒的脉冲,那么您应该输入 30 作为脉冲宽度。
2023-03-28 16:16:06 11KB matlab
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图像边缘检测和图像匹配研究及应用 图像边缘检测和图像匹配研究及应用
2023-03-28 15:01:41 5.31MB 边缘检测 图像匹配研究
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通过yolov5实现火焰、烟雾识别或者检测: 1.如果需要训练数据集,可在我的资源列表中查找 并下载 2.内附数据集转换demo,可实现将json转换为yolo需要的.txt格式 3.内附整个训练过程中需要修改的文件及步骤相关的详细教程 4.本项目存放了我已经训练好的权重,可以直接进行预测 5.如有其他需要,可直接与我联系 本项目适合刚入门目标检测的小白、学生和研究员,直接下载可用,保姆级教程,感觉好的话欢迎点赞支持昂!
2023-03-28 14:10:33 903.09MB 目标检测 计算机视觉 深度学习 YOLO
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