配电网光伏储能双层优化配置模型(选址定容) 配电网光伏储能双层优化配置模型(选址定容)，还可以送matpower 关键词：选址定容 配电网 光伏储能 双层优化 粒子群算法 多目标粒子群算法 kmeans聚类 仿真平台：matlab 参考文档：《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》 主要内容：该程序主要方法复现《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》运行-规划联合双层配置模型，上层为光伏、储能选址定容模型，即优化配置，下层考虑弃光和储能出力，即优化调度，模型以IEEE33节点为例，采用粒子群算法求解，下层模型为运行成本和电压偏移量的多目标模型，并采用多目标粒子群算法得到pareto前沿解集，从中选择最佳结果带入到上层模型，最终实现上下层模型的各自求解和整个模型迭代优化。

YOLOv5的资源描述 YOLOv5是由Ultralytics公司开发和维护的一个先进的实时目标检测模型。它是YOLO（You Only Look Once）系列的第五个版本，相较于之前的版本，YOLOv5在速度和准确性上都有了显著的提升。 YOLOv5提供了10个不同版本的模型，这些模型在网络深度和宽度上有所不同，但整体结构相似。模型主要由以下几个部分组成： 输入端：使用了Mosaic数据增强方法，该方法通过随机裁剪、缩放和排列多张图片来丰富数据集，并增加小样本目标，提升网络训练速度。 Backbone：采用New CSP-Darknet53结构，用于提取图像特征。 Neck：使用FPN（特征金字塔网络）+PAN（路径聚合网络）的结构，融合不同尺度的特征，提升模型对多尺度目标的检测能力。 Head：采用YOLOv3的检测头，用于输出检测结果。 此外，YOLOv5还使用了多种训练策略，如CIoU loss（在DIoU loss的基础上增加了检测框尺度的损失）、多尺度训练、Warmup和Cosine学习率调度器、混合精度训练等，以进一步提升模型的训练速度和检测精度。 项目源码 ### YOLOv5概要介绍与分析 #### 一、YOLOv5概述 YOLOv5（You Only Look Once version 5）是由Ultralytics公司开发的一款高性能实时目标检测框架，它作为YOLO系列的最新迭代版本，在速度与准确度方面取得了显著的进步。相比于前几代YOLO模型，YOLOv5不仅提高了处理速度，同时也增强了检测精度，特别是在复杂场景下的多目标检测方面表现更为突出。 #### 二、YOLOv5的架构设计 ##### 2.1 输入端：Mosaic数据增强 YOLOv5在输入端采用了Mosaic数据增强技术，这是一种非常有效的增强方式，能够显著提升模型的泛化能力。Mosaic通过将四张图片按照随机的角度拼接在一起形成一张新的训练图片，这样既增加了训练数据的多样性，又保留了原始图片的信息。这种方式特别有助于改善模型对小目标的检测性能，因为小目标在拼接后的图像中可能会占据更大的比例。 ##### 2.2 Backbone：New CSP-Darknet53 YOLOv5的主干网络（Backbone）采用了改进版的CSP-Darknet53结构。CSP-Darknet53是在Darknet53的基础上引入了Cross Stage Partial Network (CSPNet)的概念，旨在减少计算量的同时保持足够的表达能力。这种结构通过分割主干网络为两个分支并重新连接的方式，有效地减少了网络参数数量，从而加速了训练过程。 ##### 2.3 Neck：FPN + PAN Neck层的作用在于融合不同层次的特征图，以提高模型对于不同尺寸目标的检测能力。YOLOv5采用了FPN（Feature Pyramid Networks）和PAN（Path Aggregation Network）相结合的设计。FPN通过自顶向下的路径添加横向连接来融合多尺度特征，而PAN则通过自底向上的路径加强低层次特征的信息传播，这两种结构结合可以更好地捕捉到不同尺度的目标特征。 ##### 2.4 Head：YOLOv3检测头 YOLOv5的检测头沿用了YOLOv3的设计，这是一个基于锚点（anchor boxes）的检测方法，通过在不同的尺度上设置多个不同大小的锚点来预测目标的位置和类别。这种方法能够很好地适应不同尺寸的目标，提高检测效率。 #### 三、YOLOv5的训练策略 YOLOv5除了在模型架构上有许多创新之外，在训练过程中也采用了多种优化策略来提升模型性能。 - **CIoU Loss**：在原有的IoU损失基础上加入了中心点距离和长宽比约束，使得模型更加关注检测框的几何形状，从而提高了检测框的回归精度。 - **多尺度训练**：为了使模型能够更好地适应不同尺寸的目标，YOLOv5采用了多尺度训练的方法，在不同的输入尺寸下进行训练，这有助于模型学习到更丰富的特征表示。 - **Warmup和Cosine学习率调度器**：Warmup策略是指在训练初期缓慢增加学习率，以避免模型在初始阶段更新过快导致梯度爆炸；Cosine学习率调度器则是在训练后期根据余弦函数逐渐减小学习率，帮助模型收敛到更好的解。 - **混合精度训练**：通过使用半精度浮点数（例如FP16）来进行计算，可以在不牺牲太多精度的情况下大幅加快训练速度，同时也能减少GPU内存占用。 #### 四、项目源码及使用 YOLOv5的源代码已经开源，并托管于GitHub平台（[https://github.com/ultralytics/YOLOv5](https://github.com/ultralytics/YOLOv5)）。该项目提供了完整的模型构建、训练、评估和部署流程。用户可以通过修改配置文件来调整训练参数，如学习率、批次大小等，以满足特定的需求。此外，项目中还包含了大量的文档和示例代码，这对于初学者来说是非常有帮助的，可以帮助他们快速上手并深入了解YOLOv5的工作原理和使用方法。 YOLOv5凭借其高效的速度和优秀的检测精度，在实时目标检测领域占据了重要的地位，成为了一个广泛使用的工具和技术栈。无论是对于学术研究还是实际应用，YOLOv5都展现出了巨大的潜力和价值。

数据集-目标检测系列- 沙发 检测数据集 sofa ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

内容概要：本文档详细介绍了基于YOLO8算法的计算机视觉目标检测系统的快速搭建和使用指南。从环境配置到代码实现，逐步引导用户通过Python实现目标检测功能。 适合人群：对目标检测技术感兴趣，具备基础Python编程能力的开发者。 能学到什么： ①如何配置和安装所需的Python环境和依赖包； ②使用YOLO8算法进行目标检测的核心代码逻辑； ③通过gradio和opencv2实现的前端界面交互。 阅读建议：此资源不仅提供了代码实现，还涉及了项目结构和功能模块的介绍，建议用户在阅读时结合实际代码进行实践，以深入理解目标检测系统的工作原理和应用场景。 当前版本相较于原版本https://download.csdn.net/download/weixin_44063529/89522762，新增了检测框、检测文字的显示定制化

多目标白鲸优化算法MOBWO：在多目标测试函数中的实证与应用分析,多目标白鲸优化算法MOBWO的实证研究：在九个测试函数中的表现与评估,多目标白鲸优化算法MOBWO 在9个多目标测试函数中测试 Matlab语言 程序已调试好，可直接运行，算法新颖 1将蛇优化算法的优良策略与多目标优化算法框架（网格法）结合形成多目标蛇优化算法(MOSO)，为了验证所提的MOSO的有效性，将其在9个多目标测试函数 (ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、Kursawe、Poloni,Viennet2、Viennet3) 上实验，并采用IGD、GD、HV、SP四种评价指标进行评价，部分效果如图1所示，可完全满足您的需求～ 2源文件夹包含MOBWO所有代码(含9个多目标测试函数)以及原始白鲸优化算法文献 3代码适合新手小白学习，一键运行main文件即可轻松出图 4仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行～ ,多目标白鲸优化算法(MOBWO); 测试函数; Matlab语言; 程序调试; 算法新颖; 多目标蛇优化算法(MOSO); IGD、GD、HV、SP评价指标; 代码学习; 轻松出图。,基于

TLD目标跟踪算法是一种用于视频监控和计算机视觉中的智能目标跟踪技术。其核心思想是结合长期跟踪(Long-term tracking)、检测(Detection)和学习(Learning)三个部分，旨在实现在复杂场景下对目标对象的稳定追踪。 在TLD算法中，长期跟踪部件负责实时更新目标的位置，它是算法的主体部分，需要快速并且准确地反映目标的移动。然而，在长序列的视频中，由于光照变化、遮挡、目标外观变化等因素，长期跟踪很容易失效。因此，TLD算法引入了检测模块，当跟踪器失灵时，可以利用检测器来恢复目标的位置。检测器通常采用成熟的机器学习方法，例如基于深度学习的卷积神经网络，以处理不同外观的目标。 学习模块是TLD算法中最具特色的一环，它负责对跟踪和检测过程中发生的错误进行学习，并对策略进行实时调整。当检测器成功找到目标而跟踪器失败时，学习模块将利用这一信息来更新跟踪器的参数，减少未来的错误。这样，TLD算法不断在错误中学习，从而提高了在长时间序列跟踪中的鲁棒性。 TLD算法的matlab版本和C++版本的源码为研究者和开发者提供了便捷的途径，他们可以直接利用这些源码进行实验和开发，对目标跟踪算法进行测试和改进。matlab版本的源码适用于快速原型开发和算法验证，而C++版本则更适用于性能要求高，需要在实际项目中部署的场景。 TLD算法的应用场景非常广泛，包括但不限于智能视频监控、自动驾驶汽车、人机交互、机器人导航等领域。在这些应用中，目标跟踪的准确性和稳定性是至关重要的。通过TLD算法，可以实现对单个或多个目标的持续追踪，并在复杂的动态环境中保持高准确率。 随着技术的发展，TLD算法也在不断地进化。研究者们正在通过增加更多的学习机制，比如强化学习和迁移学习，来进一步增强算法对不同场景的适应能力。此外，为了应对大规模数据集和实时处理的要求，TLD算法也在不断地优化其算法效率和准确性。 TLD目标跟踪算法作为一种结合了传统跟踪技术与现代机器学习方法的复合型算法，其源码的公开为学术界和工业界提供了宝贵的研究资源，对推动目标跟踪技术的发展起到了积极作用。

标签类别：names: ['bubble', 'petrol'] 资源文件内包含：资源图片数据集，YOLO格式的标注文件，data.yaml是数据集配置文件。 训练集和验证集已经完成划分！！！ 道路油污识别是城市交通管理和环境保护中的重要任务。油污不仅影响道路的清洁度和美观度，还可能对车辆行驶安全构成威胁。然而，传统的油污检测方法主要依赖人工视觉检查，这种方法不仅耗时、成本高，而且结果的准确性和可重复性差。因此，开发一种自动化、智能化的油污识别系统显得尤为重要。 使用方法： 下载YOLO项目，在data目录下创建子文件夹：Annotations、images、imageSets、labels，将VOC格式的XML文件手动导入到Annotations文件夹中，将JPG格式的图像数据导入到images文件夹中。

# 基于Python的双碳目标及路径规划研究 ## 项目简介 本项目是一个关于双碳目标（即碳达峰和碳中和）及其实现路径的研究项目。它使用Python语言，通过数据分析、可视化、机器学习等方法，对碳排放量、能源消耗量、人口、GDP等数据进行深入分析，旨在找出影响碳排放的关键因素，并探索实现双碳目标的最佳路径。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据分析项目使用Python的pandas库，对从Excel文件中读取的数据进行处理和分析，提取出对碳排放量有重要影响的关键因素。 2. 数据可视化通过matplotlib库，绘制出碳排放量、能源消耗量、人口、GDP等数据的折线图、柱状图、扇形图等，以便直观地展示和分析数据趋势。 3. 机器学习利用XGBoost和GBDT等机器学习模型，对碳排放量进行预测，并评估各指标对碳排放量的贡献。 4. 季节性STL分析使用statsmodels库对碳排放总量进行季节性分析，以便了解碳排放量的季节性变化规律。

[数据集][目标检测]抽烟检测数据集VOC+YOLO格式22559张2类别.docx

数据集-目标检测系列- 坦克 检测数据集 tank ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml 解析脚本地址： gitcode: https://gitcode.com/DataBall/DataBall-detections-100s/overview or github: https://github.com/TechLinkX/DataBall-detections-100s 脚本运行方式： * 设置脚本数据路径 path_data * 运行脚本：python demo.py 样本量： 105 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501