目录 1.引言 2.算法测试效果 3.算法涉及理论知识概要 3.1 确定T-S模糊模型结构 3.2 FCM聚类辨识前件参数 3.3 LS法辨识后件参数 4.MATLAB核心程序 5.完整算法代码文件获得 1.引言 T-S模糊模型通过“前件模糊划分后件线性拟合”实现非线性系统建模，其参数辨识…

目录前言一、音视频业务的本质（先把“是什么”讲清楚）二、音视频业务的完整生命周期（核心主线）1、采集（Capture）2、预处理（Processing）3、编码（Encoding）4、传…

YOLOFuse：轻量级多模态目标检测的工程实践之路 在夜间监控视频中，一个模糊的身影悄然穿过街角——RGB摄像头几乎无法捕捉其轮廓，但红外传感器却清晰记录下它的热信号。如何让AI同时“看见”可见光与热成像信息，做出准确判断&#…

YOLOFuse Faststone Capture 图片批注添加文字说明 在夜间监控视频中，一个模糊的热源轮廓缓缓移动——是人？是动物？还是设备误报？传统基于可见光的目标检测系统常常在这种场景下“失明”。而与此同时，红外图像虽能感知…

简介 前置知识：凸包以及如何求凸包。 考虑线性动态规划的一类转移，可以整理为以下形式： \[dp_i=\min/\max\{f_1(i)+f_2(j)+g(i) \cdot h(j)\}, j<i \]其中，\(f_1(i)\) 为仅关于 \(i\) 的某些信息的多项式，\(f_…

YOLOFuse推理结果在哪看&#xff1f;/runs/predict/exp路径全解析 在智能安防、自动驾驶和工业质检等实际场景中&#xff0c;单靠可见光图像进行目标检测往往力不从心。夜晚的低光照、火灾现场的浓烟、强反光环境下的遮挡……这些问题让传统RGB摄像头频频“失明”。而红外&…

YOLOFuse JavaScript Base64 编码图像上传至服务器 在智能安防、工业巡检和夜间监控等实际场景中&#xff0c;单一可见光摄像头常常面临低光照、烟雾遮挡或恶劣天气带来的挑战。红外&#xff08;IR&#xff09;成像虽能穿透黑暗与部分障碍物&#xff0c;但缺乏纹理细节。如何将…

YOLOFuse PID算法优化&#xff1a;基于检测延迟的动态参数自适应策略 在智能安防、自动驾驶和工业巡检等实时控制场景中&#xff0c;目标检测系统不仅要“看得清”&#xff0c;更要“控得稳”。尤其是在夜间或低光照环境下&#xff0c;传统RGB摄像头性能急剧下降&#xff0c;迫…