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    ADRC自抗扰控制,有手就行「建议收藏」

    关于ADRC的优点本人不会赘述,毕竟作为一个ADRC算法都推导不出来的应用工程师,最希望看到的就是有手就行的操作方法。ARC的缺点就显而易见,就是参数多,一环ADRC大概就有11个参数,但一个粗略的效果很快就出来。本文所有的言论仅以我最近的一次速度闭环控制经验之谈,并没有经过大量的实验验证其绝对正确性,慎用(注:文中公式来自于csdn用户:遥远的乌托邦,有稍作修改)。   ADRC说白了就是PID的升级版,保留了PID的优点,改良了PID的缺点,其结构和PID一样,ADRC可以被看作三个作用效果的结合,分别是TD(跟踪微分器)、ESO(扩张状态观测器)、NLSEF(非线性控制律)。TD是为了防止目标值突变而安排的过渡过程;ADRC的灵魂就在于ESO,其作用下文给客官细细道来;NLSEF是为了改良PID直接线性加权(输出=比例+积分+微分)的缺点而引进的非线性控制律,其更符合非线性系统。

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    校园安全Ai视频分析预警算法

    校园安全Ai视频分析预警算法通过yolov5+python深度学习算法网络模型,校园安全Ai视频分析预警算法对学生的行为进行智能监测和预警如识别学生打架斗殴、抽烟、翻墙、倒地以及异常聚集等行为,及时发出预警通知。校园安全Ai视频分析预警算法YOLO模型的结构非常简单,就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接,从网络结构上看,与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别,最大的差异是输出层用线性函数做激活函数,因为需要预测bounding box的位置(数值型),而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说,YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。

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    河道船舶识别检测系统

    河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术,河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测,若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。

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    人员拥挤检测系统

    人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术,人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集(出现拥挤情况)时,人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。在介绍Yolo算法之前,首先先介绍一下滑动窗口技术,这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例(宽高比)的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动,然后对这些窗口对应的区域做图像分类,这样就可以实现对整张图片的检测了。整体来看,Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,整个系统如图5所示:首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法,其是一个统一的框架,其速度更快,而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。

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    电子封条监控系统 yolov5

    电子封条监控系统算法模型利用yoloov5+python 深度学习训练模型技术,电子封条监控系统算法模型实现对画面内外的出入人员、人数变化及非煤矿山生产作业状态等情况的实时监测和分析,及时发现异常动态,减少了人为介入的过程。介绍电子封条监控系统算法模型Yolo算法之前,首先先介绍一下滑动窗口技术,这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。电子封条监控系统算法模型基本原理就是采用不同大小和比例(宽高比)的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动,然后对这些窗口对应的区域做图像分类,这样就可以实现对整张图片的检测了,如下图3所示,如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点,就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模,所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动,而且还要选取合适的步长。

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