Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Difference from Background: Limit of Detection01:05

Difference from Background: Limit of Detection

7.1K
The limit of detection (LOD) is the smallest amount of analyte that can be distinguished from the background noise. The LOD value corresponds to the concentration at which the analyte signal is three times larger than the standard deviation of the blank signal. Below this value, the analyte signal cannot be differentiated from the background noise. It is calculated by dividing the calibration slope by 3 times the standard deviation of the blank signals.
The LOD indicates the presence or absence...
7.1K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

An integrated hydrogel-V3 interneuron therapy promotes functional repair of spinal cord injury via neural circuit reconstruction and microenvironment remodeling.

Bioactive materials·2026
Same author

Anti-tumor Effect of Glycopeptides with Different Morphologies.

Polymer science & technology (Washington, D.C.)·2026
Same author

A unified spatiotemporal-geometry framework for target classification and localisation in dual-static passive radar.

PloS one·2026
Same author

Efficiency and immunogenicity of lipid nanoparticle-mediated cardiac mRNA delivery are lipid composition-dependent.

Molecular therapy. Nucleic acids·2026
Same author

Mechanism of platelet-rich plasma inhibiting inflammatory response, oxidative stress, and senescence in synovial fibroblasts of patients with knee osteoarthritis via UBE2C based on transcriptome sequencing analysis.

Journal of bioenergetics and biomembranes·2026
Same author

Photoporation enables non-viral delivery of prime editing RNP complexes into human iPSC-derived cardiomyocytes for cardiac genome correction.

Biomedicine & pharmacotherapy = Biomedecine & pharmacotherapie·2026
Same journal

RETRACTED: Zhang et al. A Novel Framework for Reconstruction and Imaging of Target Scattering Centers via Wide-Angle Incidence in Radar Networks. <i>Sensors</i> 2025, <i>25</i>, 6802.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Enhancing Unsupervised Multi-Source Domain Adaptation for Person Re-Identification via Mixture of Experts and Graph-Based Relation.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Development of an Instrumented Glove for Palmar Pressure Assessment in Kayakers.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Development and Experimental Validation of an Autonomous IoT-Based Monitoring System for Real-Time Water Quality Assessment in the Amazon River.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Semi-Supervised Adversarial Learning Framework for Controller Area Network Bus Intrusion Detection.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Smart Optimization Method for Safety Signs in Innovative Manufacturing Environments Integrating Industrial Field IoT Sensors and Knowledge Graphs.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Sep 9, 2025

Harmonic Radar Tags for Insect Tracking: Lightweight, Low-cost, and Accessible
14:44

Harmonic Radar Tags for Insect Tracking: Lightweight, Low-cost, and Accessible

Published on: May 13, 2025

1.1K

レーダー検出技術に基づくYOLOv8n-RFLを使用した小型UAV標的検出アルゴリズム

Zhijun Shi1, Zhiyong Lei1

  • 1School of Mechatronic Engineering, Xi'an Technological University, Xi'an 710021, China.

Sensors (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

この研究は,レーダー・レンジ・ドップラーデータを用いて無人航空機 (UAV) の検出を強化するための改良されたYOLOv8ネットワークを導入します. この新しいアプローチは,複雑な背景からUAVの標的を効果的に識別し,レーダー検出の精度を向上させます.

キーワード:
UAV についてYOLOv8 について注意力メカニズム検出レーダー

さらに関連する動画

Tracking Infiltration Front Depth Using Time-lapse Multi-offset Gathers Collected with Array Antenna Ground Penetrating Radar
07:14

Tracking Infiltration Front Depth Using Time-lapse Multi-offset Gathers Collected with Array Antenna Ground Penetrating Radar

Published on: May 1, 2018

7.9K
Electroantennography-based Bio-hybrid Odor-detecting Drone using Silkmoth Antennae for Odor Source Localization
06:00

Electroantennography-based Bio-hybrid Odor-detecting Drone using Silkmoth Antennae for Odor Source Localization

Published on: August 27, 2021

5.4K

関連する実験動画

Last Updated: Sep 9, 2025

Harmonic Radar Tags for Insect Tracking: Lightweight, Low-cost, and Accessible
14:44

Harmonic Radar Tags for Insect Tracking: Lightweight, Low-cost, and Accessible

Published on: May 13, 2025

1.1K
Tracking Infiltration Front Depth Using Time-lapse Multi-offset Gathers Collected with Array Antenna Ground Penetrating Radar
07:14

Tracking Infiltration Front Depth Using Time-lapse Multi-offset Gathers Collected with Array Antenna Ground Penetrating Radar

Published on: May 1, 2018

7.9K
Electroantennography-based Bio-hybrid Odor-detecting Drone using Silkmoth Antennae for Odor Source Localization
06:00

Electroantennography-based Bio-hybrid Odor-detecting Drone using Silkmoth Antennae for Odor Source Localization

Published on: August 27, 2021

5.4K

科学分野:

  • レーダー技術
  • 人工知能
  • シグナル処理

背景:

  • 無人航空機 (UAV) は,従来のレーダーシステムに検出の課題を投げかけています.
  • UAVの検出の正確性と信頼性の向上は,セキュリティと監視にとって極めて重要です.

研究 の 目的:

  • レーダー技術を用いたUAVの検出と認識の速度を向上させる.
  • UAVの標的識別のための改善されたYOLOv8ネットワークを開発する.

主な方法:

  • UAVのエコー信号から得られたレーダー距離ドップラー平面グラフを入力します.
  • 新しいC2f-RVB,C2f-RVBEモジュール,機能セマンティック・フュージョンモジュール (FSFM) を採用した改良されたYOLOv8n-RFLネットワーク.
  • 特徴認識のための軽量共有検出ヘッド (LWSD) を実装する.

主要な成果:

  • 改良されたYOLOv8ネットワークは,範囲ドップラー平面グラフを効果的に処理します.
  • 新しいモジュールは,複雑なバックグラウンドからマルチスケールUAVの特徴の抽出を強化します.
  • このシステムは,収集されたエコーデータでUAVの標的を効果的に検出することを実証しています.

結論:

  • 提案された改良されたYOLOv8アルゴリズムは,レーダーを使用したUAV検出能力を大幅に強化します.
  • この方法は,困難な環境でUAVの標的を特定するための堅実な解決策を提供します.