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Knowledge-Based Radar Detection, Tracking, and Classification

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简介：
本研究聚焦于雷达系统中知识驱动的目标检测、跟踪与分类技术。通过融合领域内专业知识和先进算法模型，提升系统的识别精度及处理复杂环境的能力。 关于认知雷达的入门书籍，《基于知识的雷达检测、跟踪、分类问题》非常不错。

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  • Knowledge-Based Radar Detection, Tracking, and Classification
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    本研究聚焦于雷达系统中知识驱动的目标检测、跟踪与分类技术。通过融合领域内专业知识和先进算法模型，提升系统的识别精度及处理复杂环境的能力。 关于认知雷达的入门书籍，《基于知识的雷达检测、跟踪、分类问题》非常不错。
     
  • Multiclass Plant Leaf Disease Detection and Classification...
    优质
    本文探讨了一种多分类植物叶片病害检测与识别方法，利用深度学习技术自动诊断作物疾病，提高农业管理效率。 编写了用于将叶子分类为以下类型之一的Matlab代码：Alternaria Alternata、Anthracnose、Bacterial Blight、Cercospora Leaf Spot 和 Healthy Leaves。该分类由Multiclass SVM（一对一）完成。 运行步骤如下： 1. 将文件夹Leaf_Disease_Detection_code放置在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径。 2. 运行DetectDisease_GUI.m脚本。 3. 在GUI界面，点击“加载图像”，从Manus Disease数据集中选择并加载图片。随后点击“增强对比度”按钮以优化图像显示效果。 4. 点击Segment Image（分割图像），输入包含感兴趣区域的cluster no（即只有疾病受影响的部分或健康部分）。 5. 最后，点击分类结果查看识别输出，并测量准确性（在这种情况下是区分健康叶子与所有患病类型）。
     
  • Problems in Infrared Dim Small Target Detection and Tracking
    优质
    本文探讨了红外弱小目标检测与跟踪领域面临的挑战和技术难题，分析现有方法的局限性，并提出新的研究方向和解决方案。 本段落介绍了2019年国际智能电网与电气自动化会议的记录，该会议于2019年8月10日至11日在中国湘潭举行。讨论的重点包括红外调光小目标检测和跟踪的问题。
     
  • SVHN-Detection-and-Classification-using-Street-View-House-Numbers
    优质
    本项目利用街景房屋号码（SVHN）数据集进行物体检测与分类研究，旨在提升对自然环境中的数字识别精度和效率。 我尝试使用两个卷积神经网络（CNN）对街景门牌号码数据集中的数字进行检测与分类，但效果并不理想。该项目包含两部分：首先利用一个CNN执行边界框回归以确定图像中所有数字的顶部、左侧、宽度和高度；然后基于步骤一得到的边界框提取仅含有数字的部分，并通过另一个多输出CNN对剪切后的图片进行数字识别。 我的初衷是，相较于直接将整个SVHN图像输入到神经网络并让其预测其中的所有数字，这种方法能够提高准确性。然而，在实际操作中，整体流程只能达到51%的整体准确率（即所有数字完全匹配）。同时第一、第二、第三和第四位的单个数字识别精度分别为71%，65%，84% 和98% （只考虑最多四位数的情况）。 检测与分类过程如下： - 获取输入图像，目前仅在SVHN测试集上进行了尝试。 - 调整为64x64像素大小，并转换成灰度图进行标准化处理； - 将经过预处理的图像送入用于检测边界框的第一步CNN中获取边界信息。
     
  • Deep Learning for Image Processing: Including Classification and Object Detection
    优质
    本书深入探讨了深度学习在图像处理领域的应用，重点介绍了分类和目标检测技术，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 本教程旨在总结本人在研究生期间的研究成果，并分享给更多有需要的学习者。随着学习的深入，我也会不断更新内容与大家分享。 教学流程如下： 1）介绍网络结构及其创新点； 2）使用Pytorch搭建并训练模型； 3）利用Tensorflow（内置Keras模块）进行相同操作； 教程将涵盖以下主题： 图像分类部分包括：LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet、ResNeXt 、MobileNet和ShuffleNet等经典网络结构，以及最新的EfficientNet。 目标检测篇则会讲解Faster-RCNN/FPN, SSD/RetinaNet 和 YOLOv3 SPP等相关技术。
     
  • Tracking radar targets using multiple reflection points.pdf
    优质
    本文探讨了利用多反射点追踪雷达目标的新方法，通过提高信号接收精度和覆盖范围，增强对复杂环境中的目标跟踪能力。 Tracking radar targets with multiple reflection points
     
  • Tracking Radar Targets with Multiple Reflection Points
    优质
    本文探讨了利用雷达追踪具有多个反射点目标的方法和技术，分析了复杂环境中如何提高跟踪精度和可靠性。 跟踪算法是一种用于在视频序列或图像流中定位目标对象的技术。它通过分析一系列帧中的特征点来实现对特定对象的持续识别与追踪。这类算法广泛应用于自动驾驶、监控系统以及人机交互等领域，能够提高系统的智能化水平和用户体验。 为了确保高效准确地执行任务，跟踪算法需要具备良好的初始化能力（即在第一帧中正确检测并标记目标）、稳健的目标描述符以应对遮挡或视角变化等挑战，并且能够在长时间序列上保持稳定性。此外，优化计算复杂度也是研究的重点之一，以便于实现在资源受限的设备上的实时处理。 综上所述，跟踪算法的研究与发展对于推动相关技术领域的进步具有重要意义。
     
  • Topic Detection and Tracking: 毕业设计中的基础版TDT任务
    优质
    本毕业设计项目聚焦于基础版Topic Detection and Tracking (TDT) 任务，旨在实现对文本流中主题的有效识别与跟踪。通过分析技术文献和实验验证，研究如何优化算法以提升检测精度与效率，从而为智能信息处理领域贡献新的思路和方法。 我的毕业设计主题是与三个朋友合作进行的主题检测与跟踪任务（TDT）。数据集包含两个部分：mttkn/ 和 mttkn_bnd/。前者包含了多个TDT5令牌文件，后者则有相应的边界文件。 Main.cpp 文件中仅有一个 main() 函数。公用事业目录下存放的是所有其他部分之间共享的代码，例如“故事”类等。 在没有边界文件的情况下，我们需要找出如何确定两个文档之间的分界点，在令牌文件中的位置。数据预处理阶段包括读取和初步处理这些数据。接下来是StoryLinkDetection模块，用于识别不同故事间的联系；主题检测模块负责分析并提取相关主题信息；第一故事检测旨在识别特定事件下的初始叙述。 最后的TopicTracking部分将评估整个系统的性能，并准备相应的展示材料。