上分层检测

图像分割：应用算法将图像分割成不同的区域，以便对感兴趣的部分进行单独检测。常用的方法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。

特征提取：识别和提取图像中的关键特征，如边缘、角点或纹理，并利用这些特征进行后续的检测和分类。

深度学习：使用深度神经网络（如卷积神经网络）进行自动特征学习和分类，能处理复杂的图像特征，适用于大型数据集。

多尺度检测：在不同的尺度下进行检测，以捕捉不同大小的目标，通常使用金字塔结构来生成多层次图像。

滑动窗口：通过在图像上应用滑动窗口技术，逐步移动窗口并在每个窗口中进行目标检测，以找到不同位置的目标。

图像金字塔：构建图像金字塔来逐层检测，提供多分辨率的视图，使得检测算法能够适应对象的不同尺寸。

模型集成：结合多个模型的检测结果，以提高检测的准确性和鲁棒性，常用方法包括投票机制或加权平均。

后处理：对检测结果进行后处理，诸如非极大值抑制，以清除冗余的检测框，保留最优检测结果。

物体跟踪：在视频流中使用跟踪算法识别和跟踪目标，允许对动态场景中的目标进行持续监测与检测。

光学显微镜：用于观察样品的微观结构，能够放大样品的细节，便于分析其成分和形态。

扫描电子显微镜（SEM）：通过电子束扫描样品表面，提供高分辨率的表面形态和组成信息，适用于表面结构的观察。

紫外可见分光光度计：用于测定样品在紫外或可见光范围内的吸收特性，帮助分析物质的浓度和特性。

红外光谱仪：通过红外辐射分析样品的分子振动和结合状态，有助于确定化合物的功能团和分子结构。

X射线衍射仪（XRD）：通过分析样品对X射线的衍射模式，提供样品的晶体结构和相信息。

粒度分析仪：用于测量颗粒的大小分布，能够分析粉末或悬浮液的颗粒特性，广泛应用于材料和制药领域。

电子探针显微分析仪（EPMA）：结合电子显微镜和X射线分析，通过电子束激发样品，测定其成分和元素分布。

原子力显微镜（AFM）：通过探针扫描样品表面，获得其三维形貌信息，适用于纳米级的表面特性分析。

热分析仪：用于测量材料在加热或冷却过程中物理和化学性质的变化，评估材料的热稳定性和相变特性。

气相色谱仪（GC）：用于分离和分析气体或挥发性物质，适合检测复杂混合物中的成分。

液相色谱仪（HPLC）：适用于分离和测定液体样品中的复杂组分，应用于药物、食品和环境等多个领域。