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怎么来进行高速运动雷达弱小目标检测方法研究呢-How to carry out high-speed movement of Small Target Detection Radar it
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针对基于可见光视频图像处理的水上弱小目标检测中存在的问题， 综述目前该领域的国内外研究进展， 从动态背景建模 前景目标检测和跟踪等方面分析各种方法 算法的优势和不足， 指出目前需要解决的问题， 并展望该领域的研究前景-In view of the problems existing in small and weak target detection on the sea surface based on
visible light video image processing，the re
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小目标检测与跟踪技术的一篇英文参考文献，用于matlab目标检测与跟踪。-A article about small target detection and tracing with matlab.
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小型车载雷达的原理仿真。使用线性调频连续波（LFMCW）波形，探测公路环境下的周围车辆目标，使用距离多普勒方法显示目标的距离和速度信息，并对LFMCW的探测原理做了演示。-Principle small car radar simulation. Using a linear frequency modulated continuous wave (LFMCW) waveform, vehicle detection highway around the target environment,
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基于haar+adaboost的车牌检测系统，可以说，国内前几名。
高清大图，小目标的车牌检测性能很好。可以支持多目标检测，检测速度1080P 时间在100ms以内，针对雨雾天，污迹，脏的车牌检测效果很好。
系统采用标准C C++开发，方便移植到linux，arm等-Based haar+adaboost license plate detection system, it can be said before the domestic few. HD big picture, lice
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交通视频采集后的图像预处理。由于硬件及环境等因素的影响，摄像头提取的图像不可避免地包含噪声，图像的质量会受到不同程度的失真。因此，我们要对采集到的视频序列进行图像的预处理。
车辆检测算法。概括性的分析了基于图像处理的几种常用的车辆检测算法：帧差法、光流法，总结了各种方法的优缺点，并采用背景差法对车流量进行检测。该算法自适应能力强，计算量小，可正确判断有无车辆、完成车辆计数，实现车流量计算，为交通监管系统提供实时有效的交通参数。
车辆计数。分析常用的车辆计数方法：虚拟线圈法和目标跟踪法。并
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CFAR阈值 -逆高斯分布的CFAR检测阈值，计算公式带积分，考虑能否用高贵软件小目标CFAR公式阈值代替？？利用查表法！-CFAR threshold- inverse Gaussian distribution of CFAR detection threshold, the formula with integral, consider whether the use of noble software small target CFAR formula threshold instead
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matlab 编写 红外弱小目标检测，适合在小范围小目标中做检测，本代码应调试完成，可以直接根据文件中readme.txt运行代码。主要原理是找到图片中最大峰值并予以表示出来。(Matlab writing infrared dim small target detection, suitable for small range of small targets to do the test, the code should be debugged, you can directly run t
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基于红外图像的弱小目标检测与跟踪，非常实用的检测小代码(Small target detection and tracking based on infrared image, very practical detection of small code)
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自己写的用于matlab图像处理目标检测的小程序，大家可一看一看(My own small program for MATLAB image processing target detection, everyone can look at it)
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复杂背景中小目标的检测与跟踪一直是监视和告警系统的重要组成部分, 综合该领域近年来的研究成果, 从空间滤波和时间滤波的角度对现有的红外小目标检测方法进行了简单的概述, 并分析了今后的研究方向。(The detection and tracking of small and medium targets in complex background is an important part of the monitoring and warning system. A brief overview
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一种应用于目标检测中同时满足上述所有约束条件的全卷积神经网络结构。在我们的网络中，使用卷积层不只是用来提取特征图，同时也是作为输出层去计算边界框（bounding box）和分类概率。我们模型中的检测管道（detection pipeline）只包含一个神经网络的前向通路，因此它运行起来是极其迅速的。我们的模型是全卷积结构的，因此可以达到小的模型规模和很高的能量利用效率。最后的实验表明我们的模型能达到很高的精度，在 KITTI 基准上达到了最高的精确度。(A fully convoluted n
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