基于Python及PyQT5的超声波检测目标定位系统源代码.zip
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简介：
本资源提供了一个使用Python和PyQT5开发的超声波检测目标定位系统的完整源代码，适用于学习与研究。
一、基本概念
1. 什么是目标检测？
目标检测的任务是识别图像中的所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别及位置，这是计算机视觉领域的重要问题之一。由于各种因素如光照变化或遮挡的影响，使得不同外观、形状和姿态的物体难以被准确地定位与分类。
在计算机视觉中处理图像时主要有四大类任务：
- 分类：识别图片中的对象属于哪一类。
- 定位：确定目标的具体位置在哪里。
- 检测：同时完成对目标的位置判定及类别确认的任务。
- 分割：将每个像素分配给相应的物体或场景。
因此，可以说目标检测结合了分类和定位的双重挑战。
2. 目标检测的核心问题
（1）识别图像中对象属于哪个特定种类；
（2）确定目标在图片中的确切位置；
（3）处理不同大小的目标物；
（4）应对各种形状变化的对象形态；
3. 基于深度学习的目标检测算法分类：
主要分为Two Stage和One Stage两种类型。
1) Two Stage
首先生成候选区域，然后利用卷积神经网络进行目标的识别与定位。
典型代表：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN及R-FCN等。
2) One Stage
直接从特征图中预测物体类别和位置信息而无需先生成候选区域。
常见算法有OverFeat，YOLOv1至v3版本，SSD以及RetinaNet等等；
4. 目标检测的应用场景：
包括但不限于人脸、行人及车辆的识别技术，在安防监控系统中的应用（如智能门禁）、交通管理与自动驾驶等领域均有广泛应用。
二、目标检测原理
目前的目标检测方法主要分为两大类：基于区域提议的方法(以RCNN为代表)和不依赖于候选框直接预测物体位置类别的一体化模型(YOLO系列)，以及后来结合两者优点的SSD算法等。
1. 候选区域产生：
大多数技术都会涉及如何生成边界框。目前获取这些候选边界的常用手段是通过图像分割与合并操作来完成。
滑动窗口方法是最直观的理解方式，它通过对输入图片以不同尺寸进行遍历扫描，并应用预先训练好的分类器对每个小窗内的内容做出判断；如果某块区域被判定为具有高概率的目标，则认为检测成功。经过一系列处理后会得到最终的物体位置信息。
尽管滑动窗口方法易于理解但效率较低，因此需要不断优化改进以满足实时性的需求。
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