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基于FPGA的物体检测

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简介:
本项目采用FPGA技术实现高效的物体检测算法硬件加速,旨在提高计算效率和实时性能,适用于智能监控、自动驾驶等应用场景。 本系统提供了两种实现目标跟踪的方法:一种是通过包盒子技术来框选目标;另一种方法则是将高空坠物的目标像素设定为红色以作警示。 在第一种方法中,首先需要计算出高空坠物目标的XY坐标,并确定这些坐标的最大值和最小值。然后利用包盒子技术,在这四个极值点之间画一个矩形,并再绘制一个小一点的矩形。将那些大于小矩形且小于大矩形区域的颜色设为红色,则可以实现对目标的有效框选。 第二种方法则是通过帧间差分计算,获得差分图像后进行判断:如果像素值超过预设阈值,则将其颜色设定为红色,从而覆盖并标示出高空坠物的目标位置。 本项目是在Vivado 2018.1上开发的,下载完成后可以直接运行。

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客服
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  • FPGA
    优质
    本项目采用FPGA技术实现高效的物体检测算法硬件加速,旨在提高计算效率和实时性能,适用于智能监控、自动驾驶等应用场景。 本系统提供了两种实现目标跟踪的方法:一种是通过包盒子技术来框选目标;另一种方法则是将高空坠物的目标像素设定为红色以作警示。 在第一种方法中,首先需要计算出高空坠物目标的XY坐标,并确定这些坐标的最大值和最小值。然后利用包盒子技术,在这四个极值点之间画一个矩形,并再绘制一个小一点的矩形。将那些大于小矩形且小于大矩形区域的颜色设为红色,则可以实现对目标的有效框选。 第二种方法则是通过帧间差分计算,获得差分图像后进行判断:如果像素值超过预设阈值,则将其颜色设定为红色,从而覆盖并标示出高空坠物的目标位置。 本项目是在Vivado 2018.1上开发的,下载完成后可以直接运行。
  • Matlab双目视觉
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    本研究利用MATLAB开发了一种双目视觉系统,用于精确测量物体体积。通过立体视觉技术获取深度信息,结合几何模型计算出复杂形状物体的体积,为自动化生产和机器人领域提供有效解决方案。 本段落将深入探讨使用Matlab进行双目视觉检测物体体积的步骤和技术。双目视觉是一种基于立体成像的计算机视觉技术,通过两个摄像头捕捉不同视角的图像来计算场景中物体的三维信息,包括其体积。 理解双目视觉的基本原理至关重要。该技术的核心是三角测量法,它利用两个摄像头捕获同一场景的不同视图,并通过像素间的视差计算出物体在空间中的位置。Matlab提供了强大的图像处理和计算机视觉库,使实现这一过程变得相对简单。 VolumeMeasurement.asv可能是一个辅助脚本或数据文件,用于支持体积测量过程。主函数VolumeMeasurement.m包含了整个双目视觉体积检测的算法实现。pcTransform.m可能是点云转换函数,用于将计算得到的三维点云进行坐标变换以更好地理解和可视化。stereoParams.mat文件存储了双目相机参数(如焦距、内参矩阵和外参矩阵),这些是计算视差及恢复深度图的关键信息。images目录下应包含测试用的图像对,以便运行代码并展示结果。 在Matlab中进行双目视觉体积检测通常包括以下步骤: 1. **图像预处理**:校正从两个摄像头捕获的图像以消除镜头畸变,并确保两幅图像在同一坐标系下。 2. **特征匹配**:寻找图像间的对应特征,常用方法有SIFT、SURF或ORB等。 3. **计算基础矩阵与单应性矩阵**:描述两个摄像头之间几何关系的基础矩阵和将一个图像的坐标映射到另一个图像的单应性矩阵。 4. **计算视差图**:利用基础矩阵及匹配特征点,为每个像素确定其视差。这一步揭示了图像中每一点在空间中的深度差异。 5. **重建深度图**:根据视差图和相机参数反向计算出每个像素的深度值。 6. **三维点云重建**:将深度图与图像坐标相结合,生成物体表面的三维点云数据。 7. **体积计算**:通过点云数据构建物体的三维模型,并使用几何方法(如包围盒法)来估算其体积。 8. **结果展示**:显示极线矫正图、视差图、深度图及三维重建的结果,帮助直观理解过程和验证准确性。 对于初学者而言,这个Matlab代码实例提供了一个很好的学习平台。通过实际操作并深入理解这些步骤,可以更好地掌握计算机视觉中的立体成像技术,并为进一步研究机器人导航、自动驾驶或虚拟现实等领域奠定坚实基础。
  • OpenCV运动算法
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    本研究探讨了利用OpenCV库开发高效的运动物体检测算法,通过分析视频流中的帧差异来识别和跟踪移动对象,适用于监控、安全及自动化领域。 本段落详细介绍了基于OpenCV的运动物体检测算法,并具有一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以查阅相关资料进行学习和实践。
  • 深度学习程序
    优质
    本程序利用深度学习技术进行高效的物体检测,通过训练大规模数据集,自动识别并定位图像中的目标物体,广泛应用于监控、自动驾驶等领域。 这段文字描述了一个项目需求:包含目标检测代码和模型,在CPU环境下运行,并且需要使用OpenCV3.3或以上版本的库文件。
  • MATLAB中帧差方法
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下实现基于帧差法的物体检测技术,通过分析连续视频帧间差异来识别移动物体。 使用Matlab帧差法对运动物体进行检测的代码及测试视频。
  • TensorFlow和Anaconda(使用PyCharm)
    优质
    本项目利用TensorFlow框架与Anaconda环境,在PyCharm集成开发环境中进行高效配置,专注于实现先进的物体检测算法,促进机器学习模型的实际应用。 代码在 PyCharm 上成功运行。
  • TensorFlow下
    优质
    简介:本项目基于TensorFlow框架实现物体检测算法,涵盖模型训练、优化及应用部署,旨在探索高效准确的目标识别技术。 需要环境anaconda、Sublime Text、TensorFlow。亲测可用。
  • OpenCV背景建模运动
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    本项目利用OpenCV库实现背景模型建立及动态目标识别技术,有效区分静态背景与移动物体,适用于视频监控、人机交互等领域。 本段落实例展示了如何使用OpenCV通过背景建模来检测运动物体的具体代码,供参考。 ```cpp #include #include int main(int argc, char** argv) { IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pFrImg = NULL; IplImage* pBkImg = NULL; CvMat* pFrameMat = NULL; CvMat* pFrMat = NULL; CvMat* pBkMat = NULL; CvCapture* ```
  • Rotation-YOLOv5: YOLOv5旋转-源码
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    Rotation-YOLOv5 是一个基于 YOLOv5 的改进版本项目,专注于提高对旋转物体的检测精度。该项目提供了完整的源代码以便于研究和开发。 旋转检测需要使用torch==1.6, shapely==1.7.1 和 opencv==4.2.0.34进行推理。您可以下载相关文件(密码为4ud5)并通过我的数据集来测试船舶的检测效果,而非DOTA。 您的模型需采用特定格式的数据集,与Yolo数据集类似,但增加了角度信息。我们定义框属性w总是长于h,并将框标签定义为(cls, c_x, c_y, 最长边, 短边, 角度)的形式。注意:我们将角度视为分类问题,在制作数据集时需将角度值加上90(即范围是[0,179)),以符合我们的定义。 修改yaml文件: - 在models/yolov5m.yaml中设置nc为您的数据集中类的数量; - 在data/wheat0.yaml中同样设置nc为您数据集中的类别数量,并且将名称项设为相应类别的名字。
  • YOLOv5与PyTorchROS实时-YOLOv5-ROS.rar
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    本资源提供了一个结合YOLOv5目标检测模型和ROS(机器人操作系统)的Python实现项目。利用PyTorch框架,实现在ROS环境中对视频流进行实时物体识别与跟踪功能,适用于机器人视觉应用开发。 在当前的机器人操作系统(ROS)领域里,实时目标检测技术的发展已成为推动机器人自主性和智能化的关键因素之一。YOLOv5作为You Only Look Once系列算法中的最新成员,因其速度快、精度高等特点,在实时目标检测任务中备受青睐。结合PyTorch深度学习框架,开发者能够更高效地构建和训练检测模型。将YOLOv5与ROS相结合,则可以使目标检测技术在机器人系统中得到实际应用,并大大增强机器人的环境感知能力。 本项目文件集的核心内容是实现了一个基于YOLOv5和PyTorch的ROS实时目标检测系统,利用深度学习算法实现在机器人操作平台上进行实时对象检测。YOLOv5作为核心检测算法采用端到端训练方式,在单个神经网络中直接预测目标类别与位置,从而显著提升检测速度及准确度。而PyTorch则提供了强大的张量计算能力和灵活的编程接口,便于研究人员和开发者快速实现并部署复杂模型。 在ROS框架下,实时目标检测系统能够更好地适应实际应用场景,例如自动化导航、智能监控以及工业检测等领域。通过与ROS集成,YOLOv5算法可以接收机器人传感器提供的实时数据流,并进行迅速处理以提供精准的环境感知信息。该系统涵盖的功能包括但不限于识别和跟踪移动物体、判断物体类型及估算其尺寸位置等。 文件集中的具体实现可能涉及YOLOv5模型训练过程,这需要大量标注过的图片数据集来确保准确地识别各类目标;同时也可能包含将训练好的模型集成到ROS的步骤,如加载预处理流程设计检测结果输出与ROS通信接口。这样的集成要求开发者具备一定ROS开发经验,并了解如何在该环境中部署深度学习模型。 值得注意的是,在YOLOv5和ROS结合时可能会遇到技术挑战,例如确保系统的实时性和稳定性、解决不同传感器数据同步问题以及优化系统适应多种机器人平台等。这些问题的解决需要深入了解ROS架构及YOLOv5工作原理,同时不断测试调优系统性能。 基于YOLOv5和PyTorch的ROS实时目标检测系统为机器人的环境感知能力提供了强大支持,并为未来智能机器人系统的开发应用开辟了新的可能性。通过该系统,机器人能够更好地理解周围环境并执行更复杂精准的任务。