依托AI深度学习算法对现场图像、视频中的人、车、物、行为等进行检测与识别分析，如人脸识别、车辆识别、安全帽佩戴识别等。

以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

为了提高MPSK信号解调中定时同步环路的性能，对二阶环路滤波器进行了研究。针对二阶环路跟踪性能优良、但捕获过慢的特性，使用一种与滤波器同二阶环路滤波器组成新的环路滤波器，用帧头符号进行滤波器切换。仿真表明，通过这种组合切换的方法，新的环路能够将捕获速度提高到80个符号以内，且保持二阶环路滤波器的优良跟踪性能。

通过卫星影像进行船只检测 这是来自Kaggle的“的的船舶检测管道。 它使用滑动Windows +非最大压缩来进行对象检测，并使用HoG + SVM方法进行分类。 剧本 分类器 HoG + SVM分类器是使用数据集压缩文件中包含的信息以及以pickle格式存储的信息进行训练的。 python ship_clf.py 滑动窗物体检测 船舶检测器将一个窗口滑过图像金字塔，并将每个窗口分类为船舶还是非船舶，并返回一组边界框，这些边界框随后使用非最大压缩方案进行过滤。 python ship_detector.py

为了探索利用激光诱导击穿光谱(LIBS)对水田污染区稻壳中铬(Cr)元素含量进行绿色、快速检测的可行性，采用LIBS结合联合区间偏最小二乘法(SiPLS)，对产自江西省某湖周边24个水田污染区稻壳样品中的Cr元素进行了定量分析。利用原子吸收光谱法(AAS)测得样品中Cr元素的真实浓度为32.51~510.33 μg/g，利用LIBS光谱获得的Cr元素三个特征谱线Cr I 425.43 nm、Cr I 427.48 nm和Cr I 428.97 nm清晰明显。对稻壳样品在422~446 nm波段的LIBS光谱数据进行九点平滑处理后，在采用SiPLS获得的最佳模型基础上，得出模型交叉验证均方根误差与预测均方根误差分别为26.1 μg/g和22.6 μg/g，训练集相关系数与预测集相关系数分别为0.9714和0.9840。对预测集样品进行相对误差及T检验分析，结果显示稻壳中Cr元素浓度的预测值与AAS法测量的真实值之间的平均相对误差为6.20%，且无显著性差异，表明模型具有较好的预测精度，可为自然条件下生长的农产品重金属安全绿色分析提供参考依据。

2016 搜狗 CCF 异常用电检测的数据集

有一篇关于harris角点检测在彩色图像中的应用论文，还有在matlab上实现的程序。

基于pytorch与yolo-v5的猪脸目标检测模型与代码，带有训练好的模型权重，开箱即用 带有测试样例代码，可以直接运行

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基于FPGA设计一个能够检测出重叠匹配串的序列检测器。首先从KMP字符串模式匹配算法出发，推导出next函数值与序列检测器状态之间的关系，并针对匹配串重叠的情况进行修改，得到有限状态机的状态转换图，最后用VHDL语言描述并仿真验证。