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基于SSD的目標檢測網絡(Matlab版本)

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简介:
本项目为基于SSD算法的目标检测网络实现,使用MATLAB编程语言开发,适用于图像和视频中的目标识别与定位研究。 SSD网络用于目标检测(Matlab版)。该程序可用于基于SSD的Matlab目标检测。SSD是一种专门设计用于目标检测任务的CNN架构。我们将训练好的caffemodel文件(VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_240000.caffemodel)转换为.mat格式,以便在目标检测中使用。在此项目中,SSD网络的所有层函数都是由作者独立编写完成的,并且不需要额外依赖任何深度学习开源框架的支持。 程序运行步骤如下: 1. 打开名为SSD_Emulation_Script.m的文件。 2. 将包含权重信息的ssd_weights_mat.zip解压缩到指定目录,得到ssd_weights_mat文件夹。 3. 修改图像路径。例如,在第24行中设置Img_Path = pedestrian2.jpg;以指向您希望检测的目标图片位置。

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客服
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  • SSDMatlab
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    本项目为基于SSD算法的目标检测网络实现,使用MATLAB编程语言开发,适用于图像和视频中的目标识别与定位研究。 SSD网络用于目标检测(Matlab版)。该程序可用于基于SSD的Matlab目标检测。SSD是一种专门设计用于目标检测任务的CNN架构。我们将训练好的caffemodel文件(VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_240000.caffemodel)转换为.mat格式,以便在目标检测中使用。在此项目中,SSD网络的所有层函数都是由作者独立编写完成的,并且不需要额外依赖任何深度学习开源框架的支持。 程序运行步骤如下: 1. 打开名为SSD_Emulation_Script.m的文件。 2. 将包含权重信息的ssd_weights_mat.zip解压缩到指定目录,得到ssd_weights_mat文件夹。 3. 修改图像路径。例如,在第24行中设置Img_Path = pedestrian2.jpg;以指向您希望检测的目标图片位置。
  • HOG和LBP方法結合
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    本研究探讨了结合HOG与LBP特征的目标检测方法,旨在通过融合两种算法的优势提高目标识别精度与鲁棒性。 一种结合HOG和LBP特征的目标检测方法速度很快,适用于DSP技术开发,并且适合嵌入式系统使用。
  • 红外与可见光图像融合方法
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    本研究提出了一种结合红外和可见光图像优势的目标检测技术,旨在提高复杂环境下的目标识别精度和可靠性。通过创新的图像融合算法,有效解决了单一传感器在恶劣条件下性能受限的问题,为智能监控与安防领域提供了新的解决方案。 基于红外和可见光图像融合的目标检测方法研究。
  • (源码)Qt与深度学习及周界預警系統.zip
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    本项目为一个基于Qt框架和深度学习技术开发的目标检测及周界预警系统。通过实时视频分析,精准识别并追踪潜在威胁目标,有效保障区域安全。代码开源便于研究与二次开发。 # 基于Qt和深度学习的目标检测及周界预警系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Qt框架和深度学习技术的目标检测及周界预警系统的客户端程序,旨在通过实时监控并分析视频数据来识别异常行为,并在必要时发出警报。用户可以通过图形界面与系统交互,实现对设备的管理、视频流的查看以及报警记录的查阅等功能。 ## 项目的主要特性和功能 1. 设备管理 包括获取和更新摄像头列表的功能,使用户能够便捷地管理和监控所连接的所有摄像装置。 通过网络请求来访问并展示每个设备的具体信息,并将其显示在界面上供用户参考与操作。 2. 视频监控 支持实时播放来自各个摄像头的视频流,为用户提供直观的视觉反馈。此外还配备了一系列图像编辑工具,如绘制矩形、椭圆和多边形等形状以辅助标注或标记特定区域。 3. 警报记录 系统能够自动保存所有触发警报的信息,并允许用户通过分页浏览的方式查看这些历史数据。每条报警信息都可以详细展开以便于进一步分析其背后的原因及背景情况。 4. 地图边界管理 支持地图边界的存储与加载,采用JSON格式文件进行读写操作以保证数据的持久化。 5. 用户界面 设计了个性化的按钮、菜单以及分隔符等组件来优化用户体验。
  • 磁場程式.rar
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    磁場檢測程式.rar包含了一套用於檢測和分析周圍環境中磁場強度及方向的軟件工具。此程序適用於科研、工程技術以及教育培訓等多個領域,能幫助用戶深入了解磁場特性並進行數據記錄與報告生成。 【磁场检测程序】是为51单片机设计的一个应用实例,其主要目的是通过硬件与软件结合的方式实现对磁场强度的监测。作为微控制器领域中的经典产品之一,8051单片微型计算机因其结构简单、功能强大以及易于学习和开发的特点,在众多嵌入式系统设计中被广泛使用。 在该程序中,首先需要理解的是51单片机的硬件架构。它主要包括CPU、内存(包括ROM和RAM)、定时器计数器、串行通信接口、中断系统及IO端口等核心组成部分。磁场检测程序通常会利用单片机的IO端口连接磁感应传感器以读取数据。 选择合适的磁场传感器是进行有效磁场监测的关键,常见的有霍尔效应传感器与磁阻传感器。霍尔效应传感器通过测量半导体材料在电流和外部磁场作用下产生的电压变化来测定磁场强度;而磁阻传感器则是基于改变的磁场引起敏感材料电阻的变化来进行检测。 从程序设计的角度来看,51单片机通常使用汇编语言或C语言进行编程。该程序可能包含以下几个关键部分: 1. 初始化:设置工作频率、IO端口方向(输入输出)、中断等。 2. 数据采集:周期性地读取磁场传感器的输出数据,并通过中断服务程序确保实时性和准确性。 3. 数据处理:对原始数据执行滤波和计算,以减少噪声的影响并获得可靠的磁场强度值。 4. 显示或通信:将经过处理的数据通过串行接口发送到PC或其他设备上,或者直接在单片机的LED显示模块中展示磁场强度。 程序设计分为仿真版本与实物版本,前者允许开发者在模拟环境中测试代码的有效性;后者则需要在实际硬件上进行调试。这对学习者来说非常有帮助,因为通过这种方式可以快速验证代码的功能,并确保其在真实环境中的表现良好。 综上所述,【磁场检测程序】是一个优秀的学习资源,涵盖了51单片机基础、传感器应用以及数据采集与处理等多个领域的知识。对于希望进入嵌入式系统和物联网行业的初学者而言,它不仅提供了一个实际的项目案例,还能帮助理解掌握硬件接口操作技巧、编程技术及传感器的应用等重要技能。
  • Java主題爬蟲設計與實現
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    本项目聚焦于设计并实现一个基于Java的网络爬虫系统,专注于构建特定主题的信息网络。通过定制化的抓取策略和数据处理机制,有效收集、解析及存储目标网站资源,为后续的主题分析提供详实的数据支持。 我的毕业设计包括数据库结构、程序源码以及论文。该项目采用的技术栈为Spring Boot结合Mybatis与WebMagic框架,并使用MySQL作为数据库。此外,论文已经通过查重检测。
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    简介:本项目探讨了简化版三层反向传播(BP)神经网络模型的设计与实现。通过优化隐藏层结构和训练算法,提高了模型的学习效率及泛化能力,在各类数据集上取得了优异的预测表现。 本项目手打了一个简单的BP神经网络。该网络包含三层:输入层、隐含层和输出层,并使用sigmoid函数作为激活函数,通过反向传播算法更新网络权重。同时编写了PCA降维函数以进行数据预处理。项目中使用了两个数据集——abalone和wine。现分享出来与大家交流,欢迎批评建议及相互学习。
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