基于随机矩阵理论的双基地MIMO雷达盲多目标检测

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基于RNN(循环神经网络)空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明及注释 程序为使用循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

基于LSTM循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelLSTM()用于实现最基本的循环神经网络模型，只是神经元类型为基础的LSTM。

基于GRU循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序为使用GRU循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

基于改进GRU(添加注意力机制)循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelAttentionAfterGRU()用于实现在GRU层之后添加Attention层的模型。 modelAttentionBiLSTM()用于实现在双向GRU层之后添加Attention层的模型。 全局变量INPUT_DIM表示输入特征的维度；TIME_STEPS = 500 表示输入到神经网络层序列的长度。 主函数中给出了一个示例：读取数据，划分训练集和测试集，多次训练神经网络模型进行交叉验证，计算加权错误率Weighted Error Rate和训练模型所用时间， 最后将

【优化求解】基于多元宇宙MVO算法求解最优目标matlab源码.zip

深入研究了流行的目标识别方法YOLOv3，将Inception模块融入其特征提取网络darknet-53中，从而得到新网络darknet-139。相比YOLOv3特征提取网络，新网络具有更好的特征提取能力。采集并制作算法所需的数据集，分别在YOLOv3和本文算法上进行训练并测试。实验结果表明，相比YOLOv3，本文算法的平均识别率提升了约2%。

用于voc数据集的清洗，自动对应文件夹中的xml和jpg文件，并绘制目标检测框，将xml文件和图片放入一个命名为train的文件夹，程序放入和train同级的目录，运行程序，得到整理好的xml文件夹和img文件夹，同时取出部分图片绘制目标检测框

电单车入梯检测数据集（课程作业、设计、比赛、实际项目所用） 【实际项目应用】： 电单车入梯控梯系统、电单车入梯检测告警系统、电动车进电梯抓拍告警系统等 【数据集说明】： 电单车入梯检测数据集，一共3216张，该数据集是博主做“电单车入梯告警并控梯系统”项目所用，绝大部分照片为电梯内监控抓拍，类别为2类，[“电单车”，“电梯内人形”]，手工标注精准，目标分布均匀，背景多样化，算法拟合较好，适合科研实验、实际项目用。 数据集标签包含voc（xml）、yolo（txt）、json三种格式。多种目标检测算法可直接使用。 【备注】所有上传数据都是博主实际项目使用或者实验demo使用，只传高质量数据，拒绝劣质数据，请放心下载使用，有问题可以留言私信于我。