目标
基于YOLOv5目标检测模型的安全帽佩戴检测方法[发明专利]
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111394627.6(22)申请日 2021.11.23(71)申请人 西安理工大学地址 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号(72)发明人 赵志强 王耀中 黑新宏 何文娟 赵钦 (74)专利代理机构 西安弘理专利事务所 61214代理人 王丹(51)Int.Cl.G06...
基于拉格朗日乘子的三维位场约束反演方法
79基于拉格朗日乘子的三维位场约束反演方法张 毅1,2) 李 斐2) 鄢建国2) 李 辉1)1)湖北省地震局地震大地测量重点实验室,武汉 4300712)武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉 430074一般来说,地球物理数据是地下物质某种物性参数在特定空间中的响应,而地球物理反演正好相反,它是通过获得不同的模型参数估计来拟合实际观测数据。由于地下模型参...
phd函数
phd函数正则化的约束条件 PhD函数也叫做平滑参数线性光滑凸分析法(Smoothed Parameter Linearly Constrained Convex Program )函数,它是一种特殊的优化问题,常常被应用于机器学习和凸优化领域。这个函数的具体表述为: minimize f(x)subject to g(x)<=t (t是定...
目标函数 决策变量 约束条件
目标函数、决策变量和约束条件详解在优化问题中,目标函数、决策变量和约束条件是三个核心概念,它们都是对问题本质的抽象和描述。本文将详细解释这三个概念,并通过具体例子来说明其定义、用途和工作方式。目标函数 (Objective function)目标函数是优化问题中的一个数学函数,用于衡量我们希望优化的目标的性能。它是我们希望最大化或最小化的问题特定指标。目标函数通常与决策变量有关,其定义方式可以是线...
halcon 相位相关法
halcon 相位相关法 Halcon相位相关法,又称为相位匹配法,是一种图像匹配算法,广泛应用于自动化视觉检测领域。该算法利用图像中的相位信息来实现物体的匹配定位,比传统的基于灰度信息的匹配算法更加稳定和鲁棒。下面将分步骤详细介绍Halcon相位相关法的原理和实现过程。 一、相位相关法原理 Halcon相位相关法是一种...
matlab单脉冲跟踪算法
matlab单脉冲跟踪算法 MATLAB单脉冲跟踪算法是一种用于雷达信号处理的算法,用于精确定位目标。单脉冲跟踪技术是一种高精度测向技术,通常用于测量雷达目标的方向。MATLAB提供了许多工具和函数,用于实现单脉冲跟踪算法。 单脉冲跟踪算法的基本原理是通过比较接收到的信号的相位差来确定目标的方向。MATLAB中可以利用信号处理工具箱中的函数来实现...
基于改进YOLOv3的目标检测方法研究
基于改进YOLOv3的目标检测方法研究作者:王继千 刘唤唤 廖涛 朱小东正则化目的来源:《现代信息科技》2022年第16期 摘 要:针对目标检测算法YOLOv3检测精度低、目标识别效果差等问题,从特征提取和特征融合的角度提出一种改进的YOLOv3目标检测算法。采取连续残差结构和深度卷积双路特征提取来扩展感受野,在深度卷积模块中以改进的混合池化来...
大模型llm的 训练目标
大模型llm的 训练目标-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:大型语言模型(LLM)是近年来人工智能领域取得的重要突破之一。它是一种能够自动从大规模文本数据中学习语言规律和概念的深度学习模型。通过大量的数据训练,大型语言模型可以产生高质量、连贯流畅的文本输出,甚至可以模拟人类的语言表达能力。在过去的几年里,大型语言模型已经取得了显著的进展,并在自然语言处理、机器翻译、对话系统等领域展示出了强...
浅谈SAR图像模式识别
浅谈SAR图像模式识别作者:魏媛 周冬梅 许秀富来源:《中国新通信》2015年第24期 【摘要】 介绍了SAR图像模式识别系统及SAR图像模式识别与普通光学图像模式识别的区别。 【关键词】 SAR图像正则化损伤识别matlab 模式识别 区别 &nbs...
反转世代距离igd matlab计算
反转世代距离(IGD)是一种常用的多目标优化算法性能评价指标,用于评估一个算法在解决多目标优化问题时所得到的解的质量。IGD主要用于评价算法生成的解与真实前沿之间的距离,通常情况下,真实前沿是由其他算法得到的近似解构成。而MATLAB是一个用于数学建模、模拟和分析的专业软件,也是构建多目标优化算法的常用工具之一。在实际应用中,我们经常需要使用MATLAB对多目标优化算法的性能进行评价,而IGD距离...
matlab行人检测目标方法有哪些
MATLAB行人检测目标方法有哪些在计算机视觉领域中,行人检测是一个重要的研究方向。通过使用MATLAB,可以实现各种行人检测目标方法。本文将介绍一些常用的MATLAB行人检测目标方法,并对其进行简要的说明。1. 基于特征分类器的行人检测方法基于特征分类器的行人检测方法是最常用的行人检测方法之一。其中,HOG(Histogram of Oriented Gradients)和LBP(Local B...
mmdectation使用指南
标题:深度解读mmdetection使用指南一、前言在计算机视觉领域,目标检测是一个重要的研究方向,而mmdetection作为一个开源的目标检测工具包,受到了广泛的关注和应用。本文将围绕mmdetection的使用指南展开深度解读,帮助读者更好地理解和运用这一工具。二、mmdetection简介mmdetection是一个基于PyTorch开发的目标检测工具包,它提供了丰富的目标检测算法实现,以...
稀疏孔径ISAR运动补偿及成像算法
成像算法2023-11-08•稀疏孔径ISAR技术概述•稀疏孔径ISAR运动补偿算法•稀疏孔径ISAR成像算法•稀疏孔径ISAR技术实验及结果分析•稀疏孔径ISAR技术的优势与局限性目•稀疏孔径ISAR技术的发展趋势与展望录01稀疏孔径ISAR技术概述ISAR技术利用目标散射特性,将目标散射回波信号转换为图像。正则化与稀疏基于目标散射特性的成像ISAR技术与雷达系统类似,通过发射电磁波并接收回波信...
稀疏微波成像原理
稀疏微波成像原理稀疏微波成像是一种利用微波信号进行物体成像的技术,其原理主要包括两个方面:1. 微波信号传播原理:微波是一种电磁波,其在介质中会产生散射和反射。当微波信号穿过一个物体时,会因为物体的不同介电常数而发生反射和散射。通过探测反射和散射信号的强度和相位信息,可以确定物体在空间中的分布情况。2. 稀疏成像算法原理:稀疏成像算法基于压缩感知理论,利用物体的稀疏性进行重构。具体而言,该算法通过...
基于改进双边滤波的多尺度运动目标检测方法
Vol.41 No.8Aug. 2019红外技术Infrared Technology第41卷第8期2019年8月基于改进双边滤波的多尺度运动目标检测方法袁静珍1,金旺2(1.韩山师范学院物理与电子工程学院,广东潮州521041; 2.北京邮电大学电子工程学院,北京100876)摘要:提出一种基于改进双边滤波的运动多尺度目标检测方法,以提高对弱小目标的检测能力。首先对视频或序列红外图像...
基于半监督学习的目标检测算法研究
基于半监督学习的目标检测算法研究第一章:引言1.1 研究背景目标检测是计算机视觉领域的一个重要问题,广泛应用于图像处理、智能交通、安防监控等领域。传统的目标检测算法主要依赖于大量标注好的训练数据,然而,标注数据的收集和标注过程非常繁琐,并且成本较高。为了解决这一问题,研究者们提出了基于半监督学习的目标检测算法。 1.2 研究意义基于半监督学习的目标检测算法可以通过利用未标...
yolo v5损失函数计算
yolo v5损失函数计算 YOLOv5是一种流行的目标检测算法,其损失函数的计算涉及到多个方面。YOLOv5使用的损失函数主要包括目标检测损失、分类损失和坐标损失。正则化坐标 首先,目标检测损失是通过计算预测框和真实框之间的差异来衡量模型对目标的定位能力。这通常包括中心点的坐标损失、宽高的坐标损失以及目标存在与否的置信度损失。中心点的坐标损失可...
乒乓球轨迹捕捉分析方法及分析系统[发明专利]
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010946287.2(22)申请日 2020.09.10(71)申请人 上海庞勃特科技有限 201206 上海市浦东新区金藏路257号(72)发明人 贺琪欲 张海波 杨跞 许楠 张文 (74)专利代理机构 北京科石知识产权代理有限公司 11595代理人 李艳霞(51)In...
yolov5坐标输出公式
yolov5坐标输出公式 Yolov5坐标输出公式是指在目标检测中使用的一种计算公式,用于确定目标在图像中的位置坐标。 具体公式如下: x = (sigmoid(tx) + cx) / grid_size y = (sigmoid(ty) + cy) / grid_size正则化坐标 ...
多时差频差无源定位处理方法研究
多时差频差无源定位处理方法研究多站无源定位技术是电子侦察、电子对抗的一个重要问题,被广泛应用于雷达、导航、声纳、警戒、无线通信、分布式传感器网络等领域。相对于有源定位系统,无源定位系统具有隐蔽性好、抗干扰能力强、探测距离远等优点。相对于简易的单站无源定位系统,多站无源定位系统能够综合利用多组观测信息,实现对目标的高精度联合定位。本文对多站的时差定位(Time Difference Of Arr...
人工智能技术的迁移学习与领域自适应技巧
人工智能技术的迁移学习与领域自适应技巧随着科技的快速发展,人工智能(Artificial Intelligence)技术在各个领域得到了广泛的应用。人工智能技术的核心是利用计算机模拟人脑的智能,实现自主学习和决策的能力。然而,在现实生活中,我们面临着需要将人工智能技术应用到新的领域或解决新问题的挑战。在这种情况下,迁移学习(Transfer Learning)和领域自适应(Domain Adapt...
天波超视距雷达非均匀采样信号频谱重构
第46卷 第4期2024年4月系统工程与电子技术SystemsEngineeringandElectronicsVol.46 No.4April2024文章编号:1001 506X(2024)04 1236 11 网址:www.sys ele.com收稿日期:20221206;修回日期:20230426;网络优先出版日期:20230725。网络优先出版地址:http:∥kns.cnki.net/k...
非线性优化与约束优化问题的求解方法
非线性优化与约束优化问题的求解方法非线性优化问题是在目标函数和约束条件中包含非线性项的优化问题。约束优化问题是在目标函数中加入了一些约束条件的优化问题。解决这些问题在实际应用中具有重要意义,因此研究非线性优化和约束优化问题的求解方法具有重要的理论和实际意义。一、非线性优化问题的求解方法非线性优化问题的求解方法有很多,下面介绍几种常见的方法:1. 黄金分割法:黄金分割法是一种简单但有效的搜索方法,它...
优化问题的Matlab求解方法
优化问题的Matlab求解方法引言优化问题在实际生活中有着广泛应用,可以用来解决很多实际问题。Matlab作为一款强大的数学计算软件,提供了多种求解优化问题的方法。本文将介绍在Matlab中求解优化问题的常见方法,并比较它们的优缺点。一、无约束无约束优化问题是指没有约束条件的优化问题,即只需要考虑目标函数的最大或最小值。在Matlab中,可以使用fminunc函数来求解无约束优化问题。该函数使用的...
使用Matlab技术进行最优化问题求解的基本方法
使用Matlab技术进行最优化问题求解的基本方法最优化问题在各个科学领域中都有广泛的应用,如经济学、物理学、工程学等。其中,Matlab是一个功能强大的数学软件,提供了许多求解优化问题的工具。本文将介绍使用Matlab技术进行最优化问题求解的基本方法。一、问题定义与目标函数构建在开始求解最优化问题之前,首先需要明确定义问题并构建目标函数。最优化问题通常分为有约束优化问题和无约束优化问题。对于无约束...
优化问题知识点总结
优化问题知识点总结引言优化问题是现实生活中普遍存在的一类问题,其目标是到一种最优的决策方案,以便将某种目标函数最大化或最小化。优化问题涉及到数学、计算机科学、经济学等多个领域,涵盖了众多的方法和技术。本文将对优化问题的基本概念、解决方法以及相关领域的应用进行总结,旨在帮助读者建立对优化问题的基本认识。一、优化问题的基本概念1.1 优化问题的定义优化问题是指在一定的约束条件下,寻一个目标函数的最...
优化问题收敛准则
优化问题收敛准则优化问题的收敛准则是指判断优化算法是否已经收敛到最优解的标准。以下是一些常见的优化问题收敛准则:1. 函数值收敛准则:函数值收敛准则是指优化算法的迭代过程中,目标函数的值逐渐减小并趋于一个稳定值,此时可以认为算法已经收敛到最优解。一般来说,当目标函数的相对变化量小于某个预先设定的阈值时,就可以认为算法已经收敛。2. 迭代次数收敛准则:迭代次数收敛准则是指优化算法的迭代次...
具有认知能力的捕鱼策略优化算法李景洋
收稿日期:2012-05-29;修回日期:2012-07-03基金项目:广西自然科学基金资助项目(0832084);广西高等学校科研资助项目(201202ZD032);广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室资助项目作者简介:李景洋(1989-),女,硕士研究生,主要研究方向为计算智能;王勇(1963-),男(通信作者),教授,博士,主要研究方向为计算智能、数据挖掘(wangygxnn@sina....
融合注意力机制的孪生网络目标跟踪算法研究
2021578近年来,目标跟踪逐渐成为计算机视觉领域的热点课题,它被广泛地应用在视频监控、自动驾驶、人机交互和医学诊疗等众多领域。目前,目标跟踪面临诸多挑战,比如跟踪目标的尺度变化、跟踪漂移以及背景杂乱等。因此,设计一个准确率和稳健性较高的算法成为目标跟踪研究的重点。主流的跟踪算法分为相关滤波类算法和深度学习类算法。在相关滤波算法中,KCF (Kernelized Correla-tion Fil...
yolo 算法类型
yolo 算法类型YOLO(You Only Look Once)是一种计算机视觉算法,用于实时对象检测和图像分割。它被广泛应用于目标识别、自动驾驶、视频监控等领域。YOLO算法的特点是快速高效,并且能够同时识别多个物体。下面将介绍YOLO算法的原理和相关参考内容。首先,YOLO算法采用的是一种单阶段检测方法,与其他目标检测算法(如R-CNN)不同,它不需要候选区域生成和特征提取的独立阶段。YOL...