中国科学家利用星链技术突破隐身目标探测,未来战场格局或将改变
观察人士对这一突破表示关注,认为这个成果可能将改变未来战争中的隐身目标检测方式。通过利用星链卫星在菲律宾上空发射的电磁辐射,目标出现在显现屏上。这种方法不再受限于目标的形状和材质,可能在战场上掀起一阵新风潮。#创新引领未来战局变化这项实验在南海展开,核心便是用于试验的大疆Phantom4Pro无人机,雷达...
自动驾驶中用于目标检测和语义分割的Radar-Camera融合综述
与仅允许使用目标分类任务的ADC信号相比,雷达张量通过与相机或激光雷达的组合标记来促进目标检测和语义分割任务。它们保留了关于目标的更全面的信息,同时也保留了目标周围的干扰信息,然而,雷达张量表示需要大量的内存存储和大带宽。3)点云:通过对雷达张量进行CFAR处理,获得一组点格式的数据,称之为点云。如图9所示,...
IDEA研究院发布T-Rex2模型,“视觉+文本”实现超强跨图目标检测
据悉,T-Rex2具备极强的开箱即用特性,无需重新训练或微调,即可检测模型在训练阶段从未见过的物体。T-Rex2也可用于视频目标跟踪。在T-Rex2跨图逐帧的检测结果上,用现有的多目标跟踪模型(如ByteTrack)追踪检测物体。该项工作来自IDEA研究院计算机视觉与机器人研究中心(CVR,ComputerVisionandRobotics)。
目标检测新SOTA:YOLOv9问世,新架构让传统卷积重焕生机
在目标检测领域,YOLOv9实现了一代更比一代强,利用新架构和方法让传统卷积在参数利用率方面胜过了深度卷积。继2023年1月正式发布一年多以后,YOLOv9终于来了!我们知道,YOLO是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自2015年JosephRedmon、AliFarhadi等人提出初代模型以来,领域内的研究者们...
YOLOv9来了:实时目标检测新SOTA,完胜各种轻量或大型模型,出自v7作者
具体贡献上,一是提出可编程梯度信息(PGI)的概念,来应对深度网络检测多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数,从而获得可靠的梯度信息来更新网络权重。下图为PGI及相关网络架构和方法示意图。其中(a)为路径聚合网络,(b)为可逆列,(c)传统深度监督,(d)为作者提出的可编程梯度...
智能分析网关V4人员区域徘徊AI检测:算法原理介绍及技术应用场景
目标检测:算法通过背景差分法或混合高斯模型等方法,从监控视频中提取出目标(www.e993.com)2024年10月23日。目标跟踪:一旦目标被检测出来,算法将对其进行跟踪。这通常通过目标轮廓信息提取和Camshift等跟踪算法实现。这些算法能够持续追踪目标在视频中的位置变化,从而获取目标的运动轨迹。行为分析:在获取了目标的运动轨迹后,算法将对其进行分析,以判断...
AI大模型感知进阶过程中的特征融合与目标融合,你看懂了吗?
基于特征融合和基于目标融合是在目标检测和跟踪领域中常用的两种不同的融合方法。这两种方法都是图像处理技术中常用的方法,但它们的要求和应用场景有所不同。基于特征融合要求芯片能够提取输入图像中的各种特征,然后将这些特征进行融合并进行后续的处理。这种方法适用于需要对图像局部特征进行分析和处理的场景,如人脸识别...
中科院声学所黄海宁团队:声呐图像水下目标识别综述与展望
另外,在深度学习方面,目标识别方法通常可以分解成两个子任务:(a)分类识别;(b)目标检测。分类识别的主要工作是将ROI分配到预定义的类中,例如利用卷积神经网络对SAS图像目标进行分类识别、利用迁移学习进行模型微调、利用小样本学习降低过拟合。深度学习的目标检测则是以包围框的形式直接输出物体的位...
T-Rex2:文字来描述、框选就能识别图片中的目标物体
??T-Rex2是一种通用目标检测技术,通过视觉和文本提示协同作用,实现对各种对象的识别。没有开源,有API可以使用。??T-Rex2整合了图像编码器、视觉提示编码器、文本提示编码器和框解码器,实现了最先进的性能。??T-Rex2除了通过文字来描述要检测的物体,还支持直接在图里框出一个样例,系统自动识别出剩余的...
智能识别目标追踪,复亚无人机管控平台新功能解读
有效应对复杂的城市环境如树木遮挡目标等,解决目标复杂动态变化对平台控制能力的挑战,通过目标检测、识别、持续追踪以及遮挡后再追踪的关键步骤,针对不同场景平台推出云台追踪和飞行追踪等功能,在平台上一键开启快速做出控制决策。云台追踪即通过选择感兴趣的目标进行实时的图像放大和中心定位,以便更好的观察具体的目标和...