在计算机视觉领域，OBB（Oriented Bounding Box，定向边界框）是一种用于表示目标位置的边界框，区别于传统的轴对齐边界框（AABB，Axis-Aligned Bounding Box），OBB 可以任意旋转以更紧密地包围目标物体。这种表示方式在某些应用场景中具有显著优势，例如当目标物体呈现出明显的方向性或不规则形状时，通过下载预训练模型可以实现该功能。

目标定位是具有众多应用的多输入多输出（MIMO）雷达系统的一项基本任务。 在本文中，我们研究了带有电磁矢量传感器（EMVS）的双基地MIMO雷达中的定位问题。 与传统的定标器传感器不同，EMVS能够提供二维（2D）方向搜索，并且可以提供光源的附加偏振特性。 因此，双基地EMVS-MIMO雷达系统中的目标定位涉及2D离开方向（2D-DOD）和2D到达方向（2D-DOA）估计。 此外，我们可以获得目标的发射偏振特性以及偏振特性。 为了利用匹配滤波器之后的阵列测量的张量性质，开发了张量子空间算法，该算法通过叉积技术从张量子空间估计目标参数。 所提出的算法获得了用于参数估计的封闭形式的解决方案，与现有算法相比，它表现出更准确的性能。 数值仿真验证了所提算法的有效性和改进性。

精确定位你所要查找地点的经纬度，方便您对本代码的二次开发

针对单站外辐射源条件下的目标定位问题，提出了一种基于最大似然的时差-频差联合定位算法。首先根据时差和频差的观测方程，构建目标位置和速度的最大似然估计模型。然后采用牛顿迭代算法对最大似然估计模型求解，得到目标位置和速度估计。最后，推导了算法的克拉美罗界和理论误差，并证明了二者相等。仿真结果表明，算法定位精度高于两步加权最小二乘算法和约束总体最小二乘算法，在测量误差较高时仍能达到克拉美罗界。通过对系统几何精度因子图的分析，确定目标及外辐射源数量和位置也是影响定位精度的重要因素。

基于机器视觉的害虫多目标定位与识别，沈驭风，周慧玲，基于机器视觉的储粮害虫种类识别能够为粮食保管人员对粮食进行害虫防治提供科学依据。本文基于一套储粮害虫诱捕装置与图像采集系

设计了一种利用超宽带（UWB）技术的室内移动目标定位系统。通过在室内特定位置安装的基站和移动目标携带的标签，由改进的标准到达时间差(TDOA)定位算法，得到移动目标的实时位置信息，完成对室内移动目标的准确定位。采用Qt开发了一款上位机应用软件，可实时显示定位目标的位置及移动轨迹。最后搭建实验测试平台，对系统进行测试，将得到的位置信息与实际数据进行比对，结果表明系统整体通信稳定，满足定位需求。

为了给出水下目标的精确大地坐标,设计了以浮筒作为载体的水下目标定位标校系统,具有灵活方便的优点。研究了影响系统定位误差的相关因素,并分析了系统综合定位精度,编写了标校系统显控软件,将差分GPS数据和方位姿态数据进行数据处理,解算出水下基准位置坐标。对标校系统进行了陆上验证试验,结果表明作为模拟目标的水下位置基准定位误差小于1m,可为水声定位系统提供海上定位校验的位置标准。

基于ZYNQ7010实现的帧差法运动目检测 开发环境是VIVADO2018.3和SDK 可以定位出所在的目标，并框出来，具体效果参考博客。

在这里，我们只考虑单个目标的基于距离的定位。 系统中有N个锚节点和一个移动节点，我们使用测得的距离找到移动节点的位置多边。

深度学习图像标注工具支持目标定位、图像分割，四点、多点标注，本文件是直接可运行的文件，不需要安装，支持XML、Json格式