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多对象跟踪中的数据关联
计算机视觉中视觉对象跟踪任务的进步使其在视频监控中的应用价值不断增长，特别是在交通场景中。近年来，人们非常关注多对象跟踪框架的改进，使其在保持准确性和通用性的同时实时有效。通过分解基于跟踪检测方法的多对象跟踪框架中涉及的任务（简单检测和识别对象的扩展），进一步涉及通过定义相似性函数来关联对象来解决过滤问题。因此，本文仅关注通过唯一定义的相似性函数和过滤器进行数据关联的任务，其中我们回顾了有关这些技术的当前文献，这些技术已用于提高车辆和行人场景的 MOT 性能。虽然仅在拟议的 MOT 框架内对关联任务的定量结果进行分类很困难，但我们的研究试图概述研究人员提出的基本思想，并以理论上的定性方法比较结果。跟踪方法按基于概率和分层方法等传统技术的类别进行审查，然后分析新方法和混合模型。对每个类别中确定的模型根据稳定性、准确性、稳健性、速度和计算复杂度等方面的性能进行进一步分析
认知模式：对象问题解决框架...
业务流程建模 ................................................................................................................................................ 71 开发企业元模型 .............................................................................................................................................. 72 知识管理 .............................................................................................................................................................. 73 模式和用例 ...................................................................................................................................................... 73 识别/开发业务规则 ...................................................................................................................................... 74 开发用户需求 ...................................................................................................................................................... 75 识别技能组合需求 ............................................................................................................................................. 75 培训开发 ............................................................................................................................................................. 76 构建案例库 ...................................................................................................................................................... 77
面向对象分析和... 的数字注释
第一单元 UML 简介、建模的重要性、建模原则、面向对象建模、UML 的概念模型、UML 的架构、软件开发生命周期。第二单元 基础结构建模、类、关系、通用机制、基本图表、高级结构建模、高级类、高级关系、接口、类型和角色、包。类图和对象图、术语、概念、类图的建模技术第三单元 基础行为建模-I、交互、交互图。基础行为建模-II、用例、用例图、活动图。 UNIT-IV 高级行为建模、事件和信号、状态机、进程和线程、时间和空间、状态图表。架构建模、组件、部署、组件图、部署图。UNIT V 案例研究、统一库应用程序。教科书：Grady Booch、James Rumbaugh、Ivar Jacobson：统一建模语言用户指南，Pearson Education。参考文献：1. Grady Booch、James Rumbaugh 和 Ivar Jacobson，“统一建模语言用户指南”，Addison Wesley，2004 年。2. Ali Bahrami，“面向对象系统开发”，Tata McGraw Hill，新德里。3. Meilir Page-Jones：UML 中的面向对象设计基础，Pearson Education。成果：成功完成本课程后，学生应能够：
使用FPGA
摘要：机器人技术，自动驾驶，监视和更多字段依赖于对象检测，这是计算机视觉中的基本工作。由于其低延迟速度和并行处理功能，FPGA系统吸引了对实现对象检测算法的越来越兴趣，这很重要，因为实时处理变得越来越重要。这项工作提供了FPGA体系结构，优化和实时实现的对象检测的概要。建议的方法是选择一个适当的对象检测算法，例如著名的Yolo（您只看一次）或SSD（单镜头多伯克斯检测器），该对象以其速度和准确性比率而闻名。为了实现实时速度，该算法被映射到基于FPGA的硬件体系结构上，该架构利用其可重构性和并行性。基于FPGA的对象检测的重要组成部分是硬件体系结构的设计。优化数据途径，有效控制逻辑的构建以及将算法拆分为硬件友好型组件都是此过程的一部分。以最大程度地利用资源来实现最大化吞吐量的目标，使用了包括并行处理，循环展开和管道的技术。此外，对FPGA的优化需要调整算法和硬件设计，以充分利用目标FPGA设备的功能。减少延迟和增加的吞吐量需要优化数据传输，并行性和内存访问模式。修复错误，提高性能并添加新功能都需要定期维护和升级。使用FPGA的对象检测系统的另一个重要部分是它们与各种传感器或输入流集成的能力。获取用于实时处理的输入数据需要与各种传感器（例如相机和LIDAR设备）集成。由于它们的适应性，FPGA平台很容易被整合到各种应用程序情况下，这要归功于它们与不同传感器的接口。确保在FPGA上构建的对象检测系统是准确，快速且有弹性的，请使用常见数据集和现实世界情景进行验证和测试。为了确保系统实现目标性能指标，对实时处理要求进行了彻底评估。一旦测试，基于FPGA的对象检测系统就可以将其放置在预期的设置中，作为独立设备或较大嵌入式系统的组件。关键字： - FPGA，对象检测，计算机视觉，实时处理，硬件优化，并行处理，嵌入式系统。简介自动驾驶汽车，监视系统，机器人和更多字段依赖于对象检测，这是计算机视觉中的基本工作。在许多领域的智能决策依赖于实时检测和定位事物的能力。即使它们起作用，传统的对象检测方法也不能总是处理实时处理的强烈需求，尤其是在带有移动场景的复杂设置和众多项目中。在开发对象检测系统时，使用FPGA而不是CPU或GPU有很多好处。因此，为了加快对象检测算法并获得实时性能，在使用专用硬件平台（例如现场可编程式门阵列（FPGA））的使用方面一直在增加。首先，现场编程的门阵列（FPGA）非常适合并行化，这意味着可以有效地实现卷积神经网络（CNN）之类的对象识别技术
现实世界音乐对象识别
我们向当代光学识别（OMR）中最紧迫的两个问题提供了解决方案。我们提高了低质量，现实世界的识别准确性（即包含衰老，照明或污垢伪像）输入数据，并提供置信度评级的模型输出以实现有效的人类后处理。具体来说，我们提出了（i）复杂的输入增强方案，可以通过合成数据和现实世界文档的嘈杂扰动的结合来减少消毒基准和现实任务之间的差距； （ii）一种可用于改善OMR系统在低质量数据上的性能的对抗歧视域的适应方法； （iii）模型集合和预测融合的组合，该组合为每个预测产生值得信赖的置信度评级。我们在新创建的测试集上评估了我们的贡献，该测试集由来自国际音乐得分图书馆项目（IMSLP）/petrucci音乐库的手动注释的各种现实世界质量的页面组成。通过提出的数据增强方案，与最先进的培训相比，嘈杂的现实世界数据的检测性能从36.0％增加了一倍，达到73.3％。然后将此结果与强大的信心评级相结合，为OMR部署在现实世界中的道路铺平了道路。此外，我们还显示了无监督的对抗域适应的优点，以将36.0％的基线提高到48.9％。
在不同的季节性条件下的对象检测
作者：萨穆·普洛尔（SamuPöllänen）标题：季节性条件不同的对象检测页数：26页日期：2025年2月3日：文化和艺术学位课程计划：BA专业化选项：XR设计教练：Tania Chumaira高级Lecturer Markku Luotornenen高级LuoturerLecerer Luecter lecturer lecturer lecturer
12IT302CV 面向对象分析与设计
A 主题：面向对象分析与设计 分支：CSE 师资：博士，教授（CSE）12IT302CV 面向对象分析与设计 教学：每周 4 节课 学分：4 学期分数：25 期末考试：75 分 期末考试时长：3 小时 第一单元 UML 简介 - CO1：建模的重要性 - CO1、建模原则 - CO1、面向对象建模 - CO1、UML 的概念模型 - CO1、架构 - CO1、软件开发生命周期 - CO1。第二单元基本结构建模 - CO2：类 - CO2、关系 - CO2、常见机制 - CO2 和图表 - CO2。高级结构建模 - CO2：高级类 - CO2、高级关系 CO2、接口、类型和角色 - CO2、包 - CO2。第三单元类图和对象图 – CO1 & CO2：术语 – CO1 & CO2、概念 – CO1 & CO2、类图和对象图的建模技术 – CO1 & CO2。第四单元基本行为建模-I – CO2：交互 CO2、交互图 CO2。第五单元基本行为建模-II – CO2 & CO3：用例 – CO2 & CO3、用例图 – CO2 & CO3、活动图 – CO2 & CO3。第六单元高级行为建模 – CO2 & CO3：事件和信号 – CO2 & CO3、状态机 – CO2 & CO3、流程和线程 – CO2 & CO3、时间和空间 – CO2 & CO3、状态图 – CO2 & CO3。第七单元架构建模 – CO4：组件 – CO4、部署 – CO4、组件图 – CO4 和部署图 – CO4。第八单元案例研究：统一库应用程序 – CO5。教科书：1. 统一建模语言用户指南，Ivar Jacobson 和 Grady Booch，James Rumbaugh，Pearson Education，2009 年。2. UML 2 工具包，Magnus Penker、Brian Lyons、David Fado 和 Hans-Erik Eriksson，Wiley-Dreamtech India Pvt.Ltd.，2004 年。参考文献：1. UML 中的面向对象设计基础，Meilir Page-Jones，Pearson Education，2000 年。2. 使用 UML2 建模软件系统，Pascal Roques，Wiley-Dreamtech India Pvt. Ltd.，2007 年。3. 面向对象分析和设计，Atul Kahate，第 1 版，McGraw-Hill Companies，2007 年。
对象：对...
地球望远镜研究计划国际呼吁表达感兴趣的伊斯蒂托尔·纳齐奥莱（Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia）（INGV）邀请研究人员表达他们对参与地球望远镜（ET）研究计划中的三个研究线之一的兴趣。这项跨学科倡议旨在通过提高我们从深地球到电离层仔细检查其内部的能力来解决有关地球动态的基本问题。地球望远镜研究计划概述地球望远镜（ET）计划是Ingv对基本研究的承诺的延续。ET程序的主要目的是了解地幔与地壳（软圈）在控制板动力学和岩浆产生中的脱钩区域的作用。动态圈代表的异质性显着影响地壳动力学和过程，从而影响水圈和大气。但是，这种影响的程度知之甚少。为了解决这个基本问题，该计划涵盖了三个关键研究行，每个研究线都通过跨学科方法和国际合作来应对关键的科学挑战（请参阅附录中的简短描述）：1。研究小圈作为了解板的动力学和岩浆起源（樱花）的关键：
小对象检测的实际性能
标题：小对象检测的现实性能演示者名称：Michel van Lier公司名称 /研究所：TNO项目名称：Mantis Vision Funding Group：PENTA / XECS / EURIPIDES / ECEL / ECSEL / KDT摘要可以在网站上发布：☒是的，no提供500个单词的摘要最多。使用字体Arial，尺寸11。如果使用了数字，则文本和数字必须留在此页面内。自动化对象检测在各种应用中变得越来越相关。这包括可见和IR视频中的人，无人机，船只和车辆的检测。对于可能与人类一起部署的自治系统，情境意识（SA）至关重要，因此可以尽早调整潜在的危险操作。挑战是在大量宽阔的视野摄像头系统中检测和跟踪大距离的人，这是无处不在的，因为这仅导致每人只有几个相机像素。最重要的是，光线和天气状况在对象检测性能中起作用，这是一个额外的挑战。基于学习的对象检测方法（例如Yolo）已证明在许多应用中为此目的有希望，但是当对象上的像素数量减少时，它们的性能会降低。最近的方法旨在通过考虑时间信息来改善对小物体的检测。这样的时空深度学习模型原则上可以检测到高达4个平方像素的移动人员。在如此小的规模下，性能可能受许多因素的影响。为了更好地了解这些效果，我们已经在朝向非结构化的地形的观测塔上安装了一个相机系统，以便在视野中可见200至400的区域。使用此设置，我们可以研究对象和背景之间的对比度，成像系统的分辨率以及深度学习模型对小人检测准确性的精确性。我们创建了一个数据集，该数据集由长时间记录并涵盖几个季节的简短剪辑组成。使用结果数据集，我们比较了不同模型的对象检测性能，但也评估了光和天气条件的效果，并在现实世界中证明了最新的自动化小对象检测的限制。
Yolov10：实时端到端对象检测
在过去的几年中，由于计算成本和检测性能之间的有效平衡，Yolos已成为实时对象检测领域的主要范式。研究人员探索了建筑设计，优化目标，数据增强策略以及其他方面的造型，取得了显着的进步。但是，对后处理的非最大抑制（NMS）的依赖阻碍了Yolos的端到端部署，并不利地影响了推断潜伏期。此外，Yolos中各个组件的设计缺乏全面而彻底的检查，从而导致了明显的计算冗余，并限制了模型的能力。它提高了次优效率，并具有相当大的提高性能。在这项工作中，我们旨在从后处理和模型体系结构中进一步提高Yolos的性能效率边界。为此，我们首先介绍了对Yolos的无NMS培训的一致双分配，这同时带来了竞争性能和较低的推理潜伏期。此外，我们介绍了Yolos的整体效率 - 准确性驱动模型设计策略。我们从效率和准确性的角度都全面优化了Yolos的各种组成部分，从而大大降低了计算开销并增强了功能。我们努力的结果是新一代的Yolo系列，用于实时端到端对象检测，称为Yolov10。广泛的实验表明，Yolov10在各种模型尺度上实现了最先进的性能和效率。