标签: 跟踪
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该项技术重点解决如下问题。在现代化战场环境中，光电经纬仪面临着复杂战场环境带来的目标捕获挑战。当雷达引导光电经纬仪对指定区域进行搜索，同时进行目标捕获时，周边环境中的干扰因素会严重影响其成像质量和目标捕获能力。光电经纬仪的视频图像捕获往往会受到飞鸟、云层、太阳杂散光、海面亮带、海杂波、树木、船只、建筑等的影响，这些干扰因素会使光电经纬仪的图像处理算法将干扰目标误认为真实目标，进而导致目标捕获错误，即光电经纬仪捕获的目标并非雷达引导的目标。
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今天给大家分享一套YOLO8的视频教程，《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》，2023年新课，视频+源码+课件+数据下载。《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》课程详解YOLOv8模型结构从backbone、neck、header、loss层面详解YOLOv8相比YOLOX、YOLOv5、YOLOv6的全面改进与创新。《《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》》课程完成YOLOv8自定义数据的对象检测，实例分割、自定义对象跟踪，YOLOv8在主流推理平台上部署包括OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT推理代码详解与演示。打通从模型结构理论到工程实践训练部署整个流程。彻底玩转YOLOv8。章节1：YOLOv8介绍与安装环境测试章节2：YOLOv8模型结构与源码详解章节3：YOLOv8自定义对象检测章节4：YOLOv8自定义实例分割-工业缺陷检测章节5：YOLOv8自定义对象跟踪章节6：YOLOv8模型推理部署章节7：YOLOv8课程总结源码+课件+数据安装YOLOv8有两种安装方式，一种是直接用pip命令安装：pipinstallultralytics另外一种是通过源码安装：gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralyticscdultralyticspipinstall-e'.[dev]'安装完成后就可以通过yolo命令在命令行进行使用了。目标检测使用YOLOv8进行目标检测，可以使用下面的命令：yolotask=detectmode=predictmodel=yolov8n.ptsource=ultralytics/assets/bus.jpgimgsz=640show=Truesave=True如果模型权重不存在，程序会自动从GitHub中下载。如果对命令行的参数不了解，可以参考官方文档的说明，也可以直接看ultralytics代码仓库中的ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件，里面有所有参数的说明和默认值。fromopenvino.runtimeimportCoreimportnumpyasnpimportcv2,timefromultralytics.yolo.utilsimportROOT,yaml_loadfromultralytics.yolo.utils.checksimportcheck_yamlMODEL_NAME="yolov8n-int8"CLASSES=yaml_load(check_yaml('coco128.yaml'))['names']colors=np.random.uniform(0,255,size=(len(CLASSES),3))
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分享课程——YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署，2023新课，提供源码+课件+数据。详解YOLOv8模型结构从backbone、neck、header、loss层面详解YOLOv8相比YOLOX、YOLOv5、YOLOv6的全面改进与创新。完成YOLOv8自定义数据的对象检测，实例分割、自定义对象跟踪，YOLOv8在主流推理平台上部署包括OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT推理代码详解与演示。打通从模型结构理论到工程实践训练部署整个流程。彻底玩转YOLOv8。
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基于无源控制的非完整移动机器人轨迹跟踪误差仿真研究
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