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目標函數

  • 原創:VxWorks 動態加載的應用 實現目標模塊的動態加載有很多中方法

    原創:VxWorks 動態加載的應用 實現目標模塊的動態加載有很多中方法,如在主機環境的界面上通過在目標模塊上單擊鼠標右鍵,選擇“Download 文件名”;也可以通過wShell和GDB命令行窗口實現。本文通過tshell下使用ld( )、 loadModule( )、loadModuleAt( )中一個函數來實現,當然在代碼中也可以自如的調用它們。

    標簽: VxWorks 動態加載 模塊

    上傳時間: 2013-12-29

    上傳用戶:miaochun888

  • 多目標跟蹤

    MATLAB仿真多目標跟蹤源碼,包含獲得目標的jpda以及immjpda濾波、有關航跡起始、多項式擬合等十幾個函數。

    標簽: Matlab 數據關聯 仿真

    上傳時間: 2017-11-29

    上傳用戶:likelike

  • 多目標遺傳算法程序

    多目標遺傳算法程序簡單程序,學習函數,初學者使用參考,內含例題

    標簽: 多目標 算法 程序

    上傳時間: 2018-04-22

    上傳用戶:dian941216

  • 基于改進YOLOv3的電力設備紅外目標檢測模型

    紅外圖像檢測技術因具有非接觸、快速等優點,被廣泛應用于電力設備的監測與診斷 中,而對設備快速精確地檢測定位是實現自動檢測與診斷的前提。與普通目標的可見光圖像相比, 電力設備的紅外圖像可能存在背景復雜、對比度低、目標特征相近、長寬比偏大等特征,采用原 始的 YOLOv3 模型難以精確定位到目標。針對此問題,該文對 YOLOv3 模型進行改進:在其骨干 網絡中引入跨階段局部模塊;將路徑聚合網絡融合到原模型的特征金字塔結構中;加入馬賽克 (Mosaic)數據增強技術和 Complete-IoU(CIoU)損失函數。將改進后的模型在四類具有相似波紋 外觀結構的電力設備紅外圖像數據集上進行訓練測試,每類的檢測精度均能達到 92%以上。最后, 將該文方法的測試結果與其他三個主流目標檢測模型進行對比評估。結果表明:不同閾值下,該 文提出的改進模型獲得的平均精度均值優于 Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 模型。改進后的 YOLOv3 模型盡管在檢測速度上相比原 YOLOv3 模型有所犧牲,但仍明顯高于其他兩種模型。對 比結果進一步驗證了所提模型的有效性。

    標簽: 電力設備 紅外目標檢測

    上傳時間: 2021-10-30

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  • 30個數學建模智能算法及MATLAB程序代碼: chapter10基于粒子群算法的多目標搜索算法.r

    30個數學建模智能算法及MATLAB程序代碼:chapter10基于粒子群算法的多目標搜索算法.rarchapter11基于多層編碼遺傳算法的車間調度算法.rarchapter12免疫優化算法在物流配送中心選址中的應用 .rarchapter13粒子群優化算法的尋優算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器優化設計.rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于動態粒子群算法的動態環境尋優算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函數優化算法.rarchapter18魚群算法函數尋優.rarchapter19基于模擬退火算法的TSP算法.rarchapter1遺傳算法工具箱.rarchapter20基于遺傳模擬退火算法的聚類算法.rarchapter21模擬退火算法工具箱及應用.rarchapter22蟻群算法的優化計算——旅行商問題(TSP)優化 .rarchapter23基于蟻群算法的二維路徑規劃算法.rarchapter24 基于蟻群算法的三維路徑規劃算法.rarchapter25有導師學習神經網絡的回歸擬合——基于近紅外光譜的汽油辛烷值預測.rarchapter26.rarchapter27無導師學習神經網絡的分類——礦井突水水源判別.rarchapter28支持向量機的分類——基于乳腺組織電阻抗特性的乳腺癌診斷 .rarchapter29支持向量機的回歸擬合——混凝土抗壓強度預測.rarchapter2基于遺傳算法和非線性規劃的函數尋優算法 .rarchapter30極限學習機的回歸擬合及分類.rarchapter3基于遺傳算法的BP神經網絡優化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遺傳算法的LQR控制器優化設計.rarchapter6遺傳算法工具箱詳解及應用 .rarchapter7多種群遺傳算法的函數優化算法.rarchapter8基于量子遺傳算法的函數尋優算法 .rarchapter9基于遺傳算法的多目標優化算法.rar

    標簽: 數學建模 matlab

    上傳時間: 2021-11-28

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  • 低小慢目標光電探測技術研究

    光電探測技術是一種根據目標和背景輻射或者反射的光波在波長和強度之間的差異來進行目標探測的一種技術,它包括從紫外光(02-04um)、可見光(04-0.7um)、紅外光(1~3μm,3~5μm,8~12μm)等多種波段的光信號探測。本文通過對低小慢目標的紅外特性進行分析,提出了一種新的紅外低小慢目標探測算法。低小慢飛行器因為其成本低廉和獲取容易,極易形成黑飛,近年來隨著低小慢目標威脅態勢的增加,國內外關于低小慢目標的管控需求日益增長。但是因為低小慢目標本身種類、制作材料多樣,且很多沒有強熱源,導致其在紅外圖像上與周圍環境成像特征類似,常用的紅外弱小目標探測算法無法充分抑制背景,探測效果較差。當前對于低小慢日標的探測以雷達探測為主,紅外探測算法較少,但國內外很多研究機構都已在陸續開展紅外低小慢目標探測方面的研究。本文主要對以下四點內容進行了研究總結。(1)本文首先以無人機為例對低小慢目標的紅外成像特性進行分析,通過分析低小慢日標與傳統紅外弱小目標在紅外特征差異,總結說明了低小慢目標在紅外圖像上更難與背景區分,同時具有復雜多變的運動軌跡(2)對紅外低小慢目標增強進行了研究,通過對奇異值分解(SVD)后的奇異值矩陣設計非線性變換函數,使重構后圖像中目標所在的高頻部分的對比度得到增強從而使目標和背景之間的區別更加明顯,達到了增強目標的目的。(3)針對 Robinson guard濾波器對極值敏感的問題,對原有的計算方式進行了改進,改進后的 Robinson Guard濾波器可以更有效的區分前景和背景,對于背景的抑制更加充分。(4)在上述研究的基礎上,提出了一種新的紅外低小慢目標探測算法,該算法首先使用本文所用的目標增強方法對目標進行增強,然后使用改進后的 RobinsonGuard濾波器進行背景抑制,最后使用基于局部對比度(LC)的自適應閾值分割方法來提取目標使用真實拍攝的紅外低小慢目標序列圖像對本文方法進行仿真分析,實驗結果表明本文方法具有很好的背景抑制效果,可以有效的實現低小慢目標的探測

    標簽: 光電探測

    上傳時間: 2022-03-14

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  • 電磁場在目標識別中的應用

    電磁場在目標識別中的應用

    標簽: 電磁場 中的應用 目標識別

    上傳時間: 2013-04-15

    上傳用戶:eeworm

  • STM32的函數說明 超清書簽版

    STM32的函數說明 超清書簽版

    標簽: STM 32 函數

    上傳時間: 2013-04-15

    上傳用戶:eeworm

  • 機動目標跟蹤

    機動目標跟蹤

    標簽: 機動 目標跟蹤

    上傳時間: 2013-04-15

    上傳用戶:eeworm

  • 電磁場在目標識別中的應用

    電磁場在目標識別中的應用

    標簽: 電磁場 中的應用 目標識別

    上傳時間: 2013-06-29

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