目标检测方法简要综述

目标检测是计算机视觉领域中的重要问题,是人脸识别、车辆检测、路网提取等领域的理论基础。随着深度学习的快速发展,与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检测算法相比,基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上还是在时间复杂度上都大大超过了传统算法,本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。

基于航拍影像的车辆检测简要综述

航拍影像为远距离对地目标观测提供了丰富的数据信息,尤其是随着无人机的发展,越来越多的航拍影像数据可被获取,为该场景下的目标检测与识别提供了坚实的数据基础。车辆识别作为航拍影像场景下的目标检测研究的重要方向之一,是智能交通系统中的重要一环,为路况实时获取、事故监测、违章停车监控等应用场景提供技术支撑。该方向的研究在军事、民用等领域发挥重要作用,在计算机视觉、遥感观测等领域成为重要的研究方向。近年来,随着机器学习的持续发展,特别是深度学习在计算机视觉及模式识别领域的大放异彩,与车辆目标检测相关的方法也推陈出新。本文将基于有关车辆目标检测的方法做一个综述,以期能够快速了解这个领域,并为后续工作做出一定指导。

基于二维地图的可视化授权门禁系统

随着科技的不断进步和发展,门禁从早期单纯的出入口管理系统,逐渐发展到集考勤、车辆管理等一系列功能于一体的综合管理系统。然而,虽然门禁系统的功能在不断变化增多,但是在授权方式上却大同小异,发展相对缓慢。据此,本文提出一种基于二维地图的可视化授权方式,在方便用户操作的同时,也可大幅度降低用户的学习成本,提升系统的可用性。

基于Spring的门禁系统架构设计与实现

针对当前门禁系统普遍存在的扩展性差、实时性弱、系统冗余的特点,论文参考了TCP/IP分层设计的思路,提出了一种基于Spring的门禁系统架构,并就系统的实时性、可扩展性和稳定性进行了简要说明,为智能门禁系统的设计提供了一种新的系统架构。