目标检测项目的主要功能是识别图像或视频中的特定物体，并确定它们的位置和边界框。目标检测是计算机视觉领域的重要任务，其应用广泛，包括但不限于自动驾驶、安防监控、医学影像分析、工业生产等领域。为了实现这一功能，项目通常涉及使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来提取图像特征并进行目标分类和定位。最常见的目标检测方法包括基于区域的卷积神经网络（R-CNN）、快速的区域卷积神

一。限幅滤波方法：确定数据偏差的最大值MAX；求每次采样数据与上一次数据之差，若<=MAX则有效，若无效，则用上一次数据代替此次数据。适用：有脉冲干扰的情形，无法抑制周期性干扰，平滑度差。代码：二。限幅平均滤波方法：每次通过的数据先限幅滤波后再使用；取平均值。适用：消除脉冲干扰，随机干扰，占用RAM资源较多。代码：三。中位值滤波方法：连续采样N次，按大小排列；取中间值。适用：克服波动干扰，对