matlab 六自由度机器人自干涉检测-圆柱体的旋转变换

景。通过不断优化算法，提高检测精度和效率，可以进一步提升机器人的自主性和安全性。 未来展望 未来，可以结合深度学习和智能算法，对大数据进行分析，进一步提高干涉检测的准确性。同时，采用更加复杂的几何模型，如多面体或曲面模型，来替代简单的圆柱体，将使得检测更加精细和精准。此外，研究

UKPGAN:一个通用的自监督的关键点检测器

com/qq456cvb/UKPGAN工作简介：关键点检测对于物体配准和场景对齐非常重要。在这项工作中，团队将关键点检测视为一种信息压缩，并强制模型通过重构提取物体的关键点。基于此，团队提出 UKPGAN，这是一种通用的 自监督 3D 关键点检测器。本文提出了两个模块：基于GAN的关键点稀

计算机视觉算法中的Harris角点检测（Harris Corner Detection）

问。 总结 Harris角点检测算法是计算机视觉领域中一种经典的角点检测方法，通过计算图像的自相关矩阵和角点响应函数，能够有效地检测图像中的角点。它在特征提取、目标跟踪、图像拼接等任务中有着广泛的应用，并且在实践中已经被证明是一种稳定、准确的角点检测算法。

运用AI训练模型对NSA与SA基站进行检测是否可行

NSA与SA基站的5G检测，能否作用AI训练模型对基站进行AI检测，上传和下载是否达标，是否能ping通百分之百，基站是否有告警等，减轻5G建设者网络优化工程师的负担，减少外出的风险等

HiLens Studio体验第二弹——基于华为HiLens的行人检测与跟踪 Demo（技能已发布）

com/x/page/t3117f2u2us.html这是基于华为HiLens的行人检测与跟踪，凭借NPU Ascend 310的16TOPS（INT8）的强大算力，轻松实现对视频中的行人的检测与跟踪。好了好了，知道大家更关心的是如何实现的，不要担心，下面就开始介绍了哦。对了，这个Demo是基于新近公测的HiLens

【atlas200dk产品】【人脸检测功能】环境准备和依赖安装问题

【功能模块】基础环境配置和依赖安装    Python环境准备和依赖安装        1.atlas200dk基础环境配置 https://gitee.com/ascend/samples/blob/master/python/environment/prepare_ENV/README_200DK

【哈工大-华为云ModelArts AI模型开发实战】-人车检测课程打卡

实践案例地址：https://gitee.com/ModelArts/ModelArts-Lab/tree/master/train_inference/Car_And_Person_Detection_Builtin_Algorithm请仔细阅读以下打卡说明，并严格按照给出的打

目标检测经典之作——YOLOv4的前世今生（三）再次相遇

4.YoloV4核心基础内容4.1 网络结构可视化Yolov4的网络结构也可以使用netron工具查看，大白也是对照其展示的可视化流程图绘制的下方网络结构图。netron可视化显示Yolov4网络结构可以参照大白的另一篇文章：《netron可视化网络结构详细安装流程》如果不想安装

hid_yrezd-7ar2k_y4t+安卓应用检测Demo

【Atlas 200 DK】【import出错】车道线图片检测样例，import出错

运行YOLOV4_coco_detection_car_picture样例，出现如下报错：于是添加路径export LD_PRELOAD=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1:$LD_PRELOAD，再次运行，出现如下报错：

ModelArts数据标注篇之如何提高模型精度 --- 基于口罩检测案例实践

题目来源ü  其他资料：n  口罩图片数据集：https://modelarts-labs-bj4.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case_zoo/mask_detect/datasets/mask_detect_datasets.zipn  

【技术辩论赛】AI反方：基于计算机视觉的钢筋条数检测

完成本实验贴任务视为支持 AI发展需要更多的前沿技术还是需要与更多的行业结合？反方观点√反方观点：与更多行业结合活动时间：2021年12月23日~2022年1月16日 参与方式：1、按照demo操作实验  》点击查看实验demo《2、按照要求生成实验结果截图，反馈到此活动贴 特别

华为图像内容审核中文本检测的词库是哪里的？

类似于对于输入的文本内容进行敏感词审核，想知道华为的敏感词库是怎么维护的？都有哪些敏感词，是不是会自学习？ 另外是否可以对这个词库进行扩充？

基于深度学习网络的人员吸烟行为检测算法matlab仿真

基于Faster R-CNN深度学习网络的人员吸烟行为检测算法是一种利用深度学习技术进行人员吸烟行为检测的方法。该算法主要基于Faster R-CNN网络结构，通过对视频或图像序列中的人员进行目标检测和特征提取，实现吸烟行为的检测。   算法原理 该算法的原理主要分为三个步骤：区域提议、特征提取和目标分类。

航天工业某重点企业

操作行为，同时还可以对来自外网的SQL注入攻击进行检测，保护数据库的安全。同时对数据库的内存使用、用户规模、响应速度等进行分析，及时发现性能隐患，提醒管理员进行优化。数据库透明加密，针对企业最核心的数据进行加密，确保机密信息的安全，即使遭到物理介质复制、数据文件丢失等风险，未经授

【Yii2】高级模板跨应用调用组件的最佳解决方案

在Yii2的高级模板中，可以创建多个应用。 目前有两个应用 网站 管理后台 其中网站使用pageCache作为缓存组件。 由于使用缓存组件，导致后台的内容没有及时更新，所以，需要在后台创建模块，手动刷新网站的缓存。 思路 使用网站配置文件在后台注册组件 也就是说，在缓存模块上，直接注册组件，再调用方法。

一文掌握C/C++内存泄漏，防止内存泄漏以及检测工具！

"<<*ptr<<endl; } 三、内存泄漏检测工具 1. Valgrind Valgrind 工具可以自动检测许多内存管理和线程错误，可以详细的分析程序。 Valgrind主要包括7个工具，一个内存错误检测器、两个线程错误检测器、一个缓存和分支预测分析器、一个调用图生成缓存

YoloV8改进策略：IoU改进|Unified-IoU用于高质量对象检测

IoU的设计使其能够轻松集成到现有的目标检测框架中。同时，UIoU的设计使其能够轻松集成到现有的目标检测框架中。 Unified-IoU的优点 提升检测精度： 在多个数据集上的实验结果表明，UIoU能够在高IoU阈值下显著提高检测精度。 在多个数据集上的实验结果表明

多主复制下处理写冲突(1)-同步与异步冲突检测及避免冲突

2.1 同步与异步冲突检测 若为主从复制数据库，第二个写请求将： 被阻塞直到第一个写完成 或被中止，强制用户必须重试 多主节点的复制模型下，这两个写都是成功的，且只能在稍后时间点才能异步检测到冲突，那时再要求用户解决冲突为时已晚。 理论上能做到同步冲突检测，即等待写请求完成对所