目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达的多目标检测 （续）

目录

3.2 改进的CFAR目标检测算法 

3.3 算法步骤描述 

3.4 实验结果与分析 

基于VGG16-Net的毫米波雷达目标检测算法 

4.1 VGG16-Net网络模型 

4.2 改进VGG16-Net网络的目标检测算法 

4.3 算法步骤描述 

4.4 实验结果与分析

知识拓展

基于毫米波雷达的多目标检测：使用YOLOv8实现

技术框架

1. 数据采集与预处理

2. 数据融合

3. YOLOv8目标检测

4. 后处理与优化

代码实现

1. 环境准备

2. 数据加载与预处理

3. 数据融合 

4. YOLOv8目标检测

5. 后处理与显示

优化方向

1. 模型优化

2. 数据融合优化

3. 算法优化

4. 硬件优化

5. 应用场景优化

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本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见基于毫米波雷达的多目标检测 

3.2 改进的CFAR目标检测算法 

3.2.1 改进思路分析 
根据3.1节对均值类和有序类CFAR检测算法分析，均值类CFAR检测算法 适用于背景杂波均匀平稳的环境中，其中CA-CFAR、GO-CFAR、SO-C