说明：基于模式化稀疏度的剪枝方法能够使深度神 经网络在图像识别任务中「看得」更清楚， 同时减小了模型尺寸，使模型在移动端「跑 得」更快，实现实时推理。

说明：基于深度学习目标检测yolov3算法的源码

说明：本资源运用Matlab中的计算机视觉技术对视频监控中的运动人体的一些异常行为进行研究分析，涉及到了运动目标检测以及跟踪和人体异常行为检测等几个方面。背景模型的建立则是分别利用了中值滤波法和二值化背景模版建模法，通过帧间差分 来实现不断更新背景模版。在检测运动人体异常行为中，本文在检测运动人体跌倒的异常行为时利用外接矩形来确定运动人体及其质心，并通过定义一些特征算子来把人体行为进行量化，从而判断是否行为异常。

说明：深度学习目标检测的yolov3,可以直接拿来作为目标检测的模型

说明：一、主要研究内容 1.基本内容 本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。包括lun文初稿撰写。 2.具体要求 本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。 二、算法原理 视频输入——预处理去除非人脸区域——人脸定位——人眼定位（灰度积分投影）——眼睛张合度——perclos技术统计——输出结果 三、GUI界面设计 [需要有一定编程功底]

说明：本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否异常，如果检测到异常的行为比如说摔倒、快跑等行为，在识别的过程这种实时监测。不同环境可能需要调试，要求有一定编程基础，小白慎入。

说明：One-Stage算法不需要Region Proposals阶段，可以直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果。

说明：基于深度学习的one-stage目标检测算法，代码为pytorch版本。

说明：利用混合高斯模型对固定背景的视频进行运动目标检测，根据KCF算法对检测到的多个目标进行跟踪，15帧后重新检测

说明：可以通过光流法来检测运动的目标，具有很好的效果，适合新手了解

说明：YOLO v3是YOLO和YOLO v2之后的YOLO系列的又一篇目标检测算法，是基于YOLO v2的一个改进，速度更快，精度更高！

说明：深度学习目标检测的编程实战。包含流行的深度学习框架介绍和检测算法介绍。

说明：智能驾驶传感器融合仿真程序，很好的传感器融合流程学习资料，可直接运行，仿真动画逼真展示融合目标检测效果。

说明：是一个源文件改装，需要从网上下载权重文件，亲测有效

说明：使用matlab编写的一个MOSSE小程序，可以用来跟踪视频目标，还有自己自动检测目标的能力，本人用来对手进行跟踪

说明：利用matlab实现基于帧间差分的运动目标检测

说明：红外小目标检测算法RIPI，基于红外块图像，张量加权，PCA

说明：基于Swerling目标模型的雷达信号检测

说明：基于粒子滤波的多雷达多目标检测前跟踪算法

说明：本书全面、深入地探讨了编译器设计方面的重要主题，包括词法分析、语法分析、语法制导定义和语法制导翻译、运行时刻环境、目标代码生成、代码优化技术、并行性检测以及过程间分析技术，并在相关章节中给出大量的实例。与上一版相比，本书进行了全面的修订，涵盖了编译器开发方面的最新进展。每章中都提供了大量的系统及参考文献。

说明：里面都是matlab程序，用于目标检测问题和解决速度模糊问题

说明：Ladon6.0 PowerShell版，含端口扫描、服务识别、网络资产、密码爆破、高危漏洞检测以及一键GetShell，支持批量A段/B段/C段以及跨网段扫描，支持URL、主机、域名列表扫描。6.5版本内置70个功能模块,外部模块17个,通过多种协议以及方法快速获取目标网络存活主机IP、计算机名、工作组、共享资源、网卡地址、操作系统版本、网站、子域名、中间件、开放服务、路由器、数据库等信息，漏洞检测包含MS17010、Weblogic、ActiveMQ、Tomcat、Struts2系列等，密码爆破12种含数据库(Mysql、Oracle、MSSQL)、FTP、SSH、VNC、Windows(LDAP、SMB/IPC、WMI、SmbHash、WmiHash、Winrm)

说明：满足互易性条件下的几种经典的极化检测算法的仿真，包括恒虚警仿真和ROC曲线 Pd_Pf是对两种目标的仿真（两种目标的极化散射矩阵不同）

说明：深度学习之目标检测训练，支持旋转、镜像等数据增强方式，训练阶段可改变学习率等

说明：对运动目标进行检测并给出累积数量，智能视频分析中比较好的学习例子。

说明：区域生长解决帧间差分中目标检测不完全的部分

说明：快速 目标检测，yolo v3 源码，高效率，高准确率

说明：采用SSD神经网络实现图像的目标检测分类识别

说明：利用粒子滤波器对目标进行状态的检测估计,并且展示了滤波后与实际值的误差曲线图