目錄

3.2 改進的CFAR目標檢測算法 

3.3 算法步驟描述 

3.4 實驗結果與分析 

基于VGG16-Net的毫米波雷達目標檢測算法 

4.1 VGG16-Net網絡模型 

4.2 改進VGG16-Net網絡的目標檢測算法 

4.3 算法步驟描述 

4.4 實驗結果與分析

知識拓展

基于毫米波雷達的多目標檢測：使用YOLOv8實現

技術框架

1. 數據采集與預處理

2. 數據融合

3. YOLOv8目標檢測

4. 后處理與優化

代碼實現

1. 環境準備

2. 數據加載與預處理

3. 數據融合 

4. YOLOv8目標檢測

5. 后處理與顯示

優化方向

1. 模型優化

2. 數據融合優化

3. 算法優化

4. 硬件優化

5. 應用場景優化

---

本文篇幅較長，分為上下兩篇，上篇詳見基于毫米波雷達的多目標檢測 

3.2 改進的CFAR目標檢測算法 

3.2.1 改進思路分析 
根據3.1節對均值類和有序類CFAR檢測算法分析，均值類CFAR檢測算法 適用于背景雜波均勻平穩的環境中，其中CA-CFAR、GO-CFAR、SO-C