首先，针对基于深度学习的两阶检测检测网络在复杂交通场景中目标漏检的问题，本文提出了一种基于双通道的车载视频目标检测算法，该方法增加一条深度信息通道补充深度细节特征，充分利用两条通道的视觉信息来描述车辆特征，提高车辆检测的准确性并且降低目标的漏检率，此外还添加了难样本挖掘策略来训练深度网络模型，解决训练过程中正负样本不均衡的问题。仿真结果表明，该方法在算法车辆检测的准确性以及漏检率方面都有明显性能提升。 其次，在两阶检测网络基础上，为了提高车辆检测算法的实时性，减小算法占用内存，本文提出了一种基于深度网络压缩的快速车辆检测算法。该方法利用批归一化（Batch Normalization，BN）层中的缩放因子作为通道剪枝的衡量指标，提出了一种阈值自适应策略进行通道剪枝，该策略中引入了剪枝比例上限来避免过度剪枝引起的精度降低问题。仿真结果表明，该方法可以有效提高算法运行效率，达到视频实时检测效果，并且能够减小模型的大小，以达到在移动端设备上运行的目的。

整个系统划分为图像预处理、车道线检测、车道线跟踪以及偏离预警等四个功能模 块。为了削减干扰信息，缩小检测范围，从而提高系统计算的准确性和实时性，图像预处理模块将视频图像逐帧灰度化、选取感兴趣区域、二值化，最终输出截短的二值化图像给后续模块处理。车道线检测模块中，建立了车道线直线模型，使用 Hough 变换快速检测出车道标志线，输出车道线参数。车道线跟踪模块中，基于车道线线性连续运动假设，使用 Kalman 滤波器算法实现了车道线跟踪，用 Kalman 估计值代替检测值，减少噪声干扰，提高了车道线检测的稳定性。在偏离预警模块中，实现了一种基于横向距离的车道偏离预警模型。

基于汽车车辆模型来计算汽车的安全车速，具体我也不是很清楚。而且由于百度地图不开放道路数据获取，这点程序里面采用模拟方式解决的

景阳SN-T5人体测温仪软件V1.5版本（内附视频教程），无接触体温预警系统。2020最新版本V1.5

c#WPF读取excel文件超出预警信息发送邮件给指定人，邮件发送方和接收方信息都在json文件内，包含有离线.net frame3.5安装包，因为部分系统最高支持3.5所以使用的3.5版本

雷达海杂波统计建模和目标检测性能预测对于海面上弱小目标的检测、预警 机远程警戒雷达的研制和自动检测雷达系统的设计提供了重要的理论依据，在我 国的军事和民用领域具有广泛的应用前景。论文的主要工作如下： 基于 L 波段岸基雷达实测的海杂波数据，研究了三种半经验的海杂波均值散 射系数模型 GIT 模型、TSC 模型和 NRL 模型在近海地区的适用性，比较分析了半 经验的均值散射系数模型的差异，以及海杂波与波高的关系。 阐述了四种常用的幅度分布模型——瑞利分布、对数正态分布、威布尔分布 和 K 分布，以及它们的参数的估计方法和最佳分布模型的判定方法。研究了实测 海杂波数据所符合的最佳分布模型，分析了四种分布模型参数随擦地角和海况的 变化特性。 计算了 K 分布海杂波背景下不同数目脉冲累积检测时雷达的虚警概率，以及 检测不同 Swerling 目标时的检测概率，研究了基于三种半经验均值散射系数模型 和实测海杂波数据的雷达距离检测性能。 讨论了海杂波对虚警概率的影响，研究了 K 分布海杂波背景下均值类和有序 统计类恒虚警检测方法。对比分析了使用三种有序统计类恒虚警方法检测实测的 海杂波时间序列的检测性能。

防碰撞预警是主动安全中的一项重要技术。提出了一种基于毫米波雷达的防碰撞预警技术。首先在MHT模型下使用毫米波雷达检测出前方车辆，然后利用毫米波雷达获取的目标的速度和距离提出了以碰撞时间（Time to Collision, TTC）作为参数的防碰撞预警机制。通过实验分析，所提出的方法能够有效地将本车与前车保持在安全不碰撞的状态，可以应用到现有的主动安全系统中。

利用粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型进行优化，可以对数据进行仿真训练，可以对变形监测以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测精度以及在预测时间上也大大加快，代码是基于matlab语言自己写的。

通过应用用于车辆检测的局部特征和用于车辆验证的全局特征，提出了一种天气自适应的前方碰撞预警（FCW）系统。 在该系统中，分别计算了水平和垂直边缘图。 然后通过自适应阈值对边缘图进行阈值调整以适应亮度变化。 第三，将边缘点链接起来以生成可能的对象。 第四，根据边缘响应，位置和对称性来判断对象以生成候选车辆。 最后，提出了一种基于主成分分析（PCA）的方法来验证候选车辆。 所提出的FCW系统具有以下特性：1）边缘提取适应于各种照明条件； 2）局部特征相互处理，以提高车辆检测的可靠性； 3）车辆检测的分级方案增强了对各种天气条件的适应性； 4）基于PCA的验证可以严格消除没有车辆外观的候选区域。

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