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简介：摘要：目标检测是目前计算机视觉领域倍受关注的研究热点之一，基于YOLOv3-Tiny进行目标检测和是一类较快速且检测准确率较高的方法，业界针对该方法进行了深入而广泛的研究。本文结合YOLOv3-Tiny的网络结构、算法思路，探讨了多种改进方法的优缺点和侧重点，为相关课题的研究提供参考。

简介：摘要：随着深度学习的不断进步，已经将应用延伸到光电跟踪设备，优质的检测跟踪算法决定光电跟踪设备的工作效率。本文提出一种改进YOLOv4的检测跟踪算法，结合空洞卷积对其网络结构进行改进，加入空洞空间金字塔池化模型，以此增大感受野，聚合多尺度上下文信息。然后，通过 K-means聚类方法生成更适合目标检测的初始候选框。其次，提出一种对象选择器，用来选择检测和跟踪轨迹中的最优候选框；最后，将最优候选框和跟踪轨

简介：摘要：溺水事故在中国是一个严重的问题，每年都造成大量的死亡和伤亡，大部分溺水事故发生在水库、池塘、河流、溪边和湖泊等地。为了减少溺水死亡人数和人力成本，本文提出了一种智能化的无人救生艇，旨在改善传统救生圈存在的问题。该救生艇可以自动监测水域情况，并提供自动救援，有效提高救生效率和减少人为风险。本研究的结果将有助于改善溺水事故的预防和救援技术，保护人们的生命安全。

简介：摘要：工厂内违规吸烟可能引起重大的安全事故。为检测是否有人违规吸烟，提出一种可以快速准确检测吸烟的算法。该算法主要基于YOLOv5模型对摄像头输入的视频流进行实时处理。具体来说包含以下两个步骤：首先，选用合适的数据集，并对数据集的标注框进行优化；其次，使用decoupled head来调整模型的网络结构使其更好地适应吸烟检测场景的需求。实验结果表明，优化标注框的数据集召回率可以提升4.4，而改进后的算法相较于原始YOLOv5精确度提高3，召回率提升3.1，可以提供更高的检测准确率和更低的误报率。同时，在实际应用中，该算法具有较高的性能和稳定性，可以有效地用于工厂内吸烟检测的场景。

简介：摘要：本文提出的基于YOLOv3的轻量化行人检测算法将传统YOLOv3算法的骨干网络替换为轻量化骨干网络，运算量降低了71%，模型参数量降低了62%，同时具备较高的行人检测精度，适用于计算能力较低、存储空间较小的嵌入式设备，便于前端部署。

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简介：    摘要：老人摔倒是导致严重伤害和意外事故的常见原因之一，因此，开发一种高效准确的老人摔倒检测系统具有重要意义。本论文提出了一种基于图像识别和结合YOLOV7目标检测算法的老人摔倒检测方法。首先，我们收集了大量标注有老人摔倒样本的图像数据集，并进行了数据预处理。然后，我们使用YOLOV7算法进行目标检测，通过对摔倒行为的特征进行学习，提高了摔倒目标的检测准确率。实验结果表明，我们的方法在老人摔倒检测任务中取得了良好的性能，具有广泛的应用前景。

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简介：摘要：针对水下裂纹采集的图片清晰度、对比度低的问题，本文提出了利用计算机视觉技术对水下裂纹进行检测，首先利用二值化对采集的水下裂纹图像进行出里，再利用改进的YOLOV4算法进行目标检测。将水下拍摄的裂纹视频提取出单独的帧；利用二值化将采集到的水下彩色图像转化成二值图像，将二值化得到的图片利用中值滤波方法进行去噪处理；将处理后的图片送入到改进后的YOLOV4网络进行训练。结果表明，该方法在对水下坝体裂纹检测的平均精确度可达94.67，速度可达33.7fps。使得水下坝体裂纹检测的准确率和运算速率都得到了很大的提升。

简介：摘要：随着城市化与工业化的推进，国民经济水平得到了极大的提高。人类的生产活动在创造出大量物质财富的同时，也造成了严重的环境污染问题。本文对YOLOV8网络进行了改进，使用了深度可分离卷积和注意力机制，并提出了一种轻量型目标检测算法，即YOLOV8（ECA）。其在嵌入式设备上可实现20FPS的检测速度，黑烟车识别率可达95.57%。

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简介：有澳大利亚计算机紧急响应中心的调查报告显示，知名品牌的杀毒软件对新型计算机病毒的查杀率只有20％，而漏杀率却高达80％。这种情况不是因为杀毒软件本身的质量问题，而是这些木马和病毒可以绕过杀毒软件的监控。相比之下，一些不知名的杀毒软件对新病毒的查杀率却相对高些，但平均漏杀率仍高达60％以上。笔者虽然不清楚这些数据的真实性，

简介：摘要：仓库管理活动中，常常伴随着设备货物行为、人员行、人员与货物交互行为等活动，行为复杂，分布场景广泛，结合视频监控技术，采用OLOv4物体检测算法、融合OpenPose检测人骨骼点，实现仓库环境中物品拿取行为的监测。模拟试验表明这种算法识别的方法能有效解决仓储场景中物品拿取的识别监测。

简介：Anesthesiaisanimportantpartofmedicine:theabilitytopreventpainand/orunwantedmovementduringsurgeryiscriticaltomakingtherequiredincisionsandinjectionsortoemployotherpotentiallypainfulprocedureswithoutcausingthepatientunduedistress.Patientswithchronicpain,especiallythosewithneuralgia(amalfunctioningnervethatconstantlysignalspain),alsorelyon

简介：摘要：电力系统的正常运行离不开电力设备的检修维护，检修人员在检修维护作业时有可能进行违规操作，导致一定的安全风险，现有的检修监控系统存在一定的问题，无法及时精确定位跟踪捕捉到视野边缘或者距离太远的作业人员清晰的操作过程。为了提高监控系统的监视效率，减轻监控操作人员的负担，本文提出一种基于YOLOv5和Deep SORT算法的电力检修维护人员智能变焦跟踪监控系统，该系统能够实现对作业人员的精确识别和目标跟踪，同时通过监控摄像头的自动追踪和智能变焦实现对检修维护人员作业过程的精确监控。