基于DSP的运动目标识别与跟踪系统基于DSP的运动目标识别与跟踪系统

（1）脑电信号进行带通滤波，滤波范围 3-40Hz。 （2）利用 FFT 或功率谱 periodogram 对每个试次每个通道的脑电信号进行频谱分析， 查看 7-15Hz 范围内最高峰值是多少，并与所给刺激频率比对，8 个通道投票最多的目标即为该试次所分类出来的目标结果。另外，也可考虑基倍频联合检测，从而提高目标识别准确率。 （3）对 20 个试次分别进行目标分类，根据频谱信息判断目标类别并与其真实标签 label 8进行比较，计算准确率。 （4）GUI 界面呈现滤波器的幅频响应；20 个试次一个通道的频谱图（可选一个识别率 高的通道），并标出峰值频率；呈现 20 个试次中每个导联目标分类类别，以及 8 导联联合目标识别结果。

该程序使用pyqt5进行界面设计，调用yolov5进行目标识别

该程序使用pyqt5进行界面设计，调用opencv人脸识别库进行目标识别

人脸检测样本库，可以用来训练分类器，拿去吧

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该数据集中所有的鱼的图片都是从水下拍摄的视频中截取的，包含23个种类，总共27370张图像，但是像素很低。数据非常不平衡，其中最常见的鱼图片大约是最不常见鱼的1000倍。所有鱼的种类都有海洋生物学家手动标记。

labelimg安装教程 （1）基于pytinstaller打包的labelimg软件，可视性目标检测（VOC与yolo）格式的对角框标注。 （2）支持tif影像格式 （3）点击文件夹内的labeling.exe可运行。 （4）支持window7系统

基于yolov5+大疆教育无人机Tello TT实现目标识别检测+追踪测距完整源码+数据集+训练好的模型+操作说明文档.7z 数据集目标是旗、圈识别 模型已经训练调优 请参考项目说明中的步骤来操作。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

需要提前配置torch