运动目标检测方法总结报告

目标检测常用方法
1. 基于颜色的目标检测，这就像在茫茫人海中，你能一下子看到那个穿着红裙子特别显眼的人！比如说在一幅色彩斑斓的画中，我们能快速找出红色的苹果。

2. 形状识别的目标检测也超厉害呀！是不是就像你能从一堆奇形怪状的玩具中准确认出那个圆圆的皮球呢？像在建筑物中识别出圆形的窗户。

3. 纹理分析的目标检测，这就如同你可以通过摸一件衣服的纹理就知道它是什么材质一样神奇！比如从很多相似的木材中分辨出有着特殊纹理的那一块。

4. 深度学习的目标检测，哇哦，这可真是个厉害的家伙！就好像给机器装上了超级大脑，能够智能地找出目标，像从大量的车辆图片中准确识别出特定型号的汽车。

5. 运动检测的目标检测，这不就像是能察觉到风在吹动树叶一样敏锐！比如在视频中能迅速捕捉到快速移动的物体。

6. 多特征融合的目标检测，简直就是把各种绝招都合在一起呀！就像一个超级英雄，集合了各种能力来对付敌人，能更精确地检测目标，像在复杂的场景中准确找到目标人物。

总之，这些目标检测的常用方法各有各的厉害之处，在不同的领域都发挥着巨大的作用呢！。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告1.问题描述动态目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用范围涉及视频监控、智能交通、人机交互等领域。

然而，传统方法对于场景复杂、目标运动快速、遮挡等情况处理效果不佳，需要更高精度、更高效率的算法解决这些问题。

2.研究目标本研究拟使用OpenCV库，运用图像处理、计算机视觉、机器学习等方法，实现运动目标的检测与跟踪，达到以下目标：（1）快速准确地检测运动目标，识别目标的运动轨迹；（2）针对遮挡、光照变化等问题，采用定位、成像、跟踪等多种策略，提高目标检测的精度；（3）针对运动目标的运动速度、方向等多种属性，进行多角度、综合性的分析和研究，建立适用于实际应用的算法。

3.研究方法和技术路线（1）建立视频采集平台。

使用摄像机获取实时视频流，并对数据进行采集、预处理，并应用OpenCV库实现视频流后处理。

（2）建立运动目标检测算法。

运用图像处理算法进行前景/背景分类、形态学滤波等操作，采用一系列特征提取的方法刻画像素点的特征，采用分类器实现目标检测。

（3）针对复杂场景、遮挡等问题，采用多特征、多分类器等方法进行重新整合，进一步提高算法准确度。

（4）建立运动目标跟踪算法。

根据检测结果，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪方法对运动目标进行跟踪。

（5）建立性能评估体系，基于指标和实际应用场景对所研发算法进行综合性评估。

4.预期结果基于OpenCV库进行运动目标检测与跟踪，在实验室实现的基础上，进行测试、优化，结合现有开源算法，最终达到高精度、高效率的运动目标检测与跟踪效果，具体评估指标包括精度、召回率、信噪比等。

同时，根据实际应用场景，通过算法参数的调整，进一步将算法实现优化，使其适用于各种应用场景。

视频分割和运动目标提取方法研究的开题报告【开题报告】一、研究背景随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，对视频处理的要求逐渐提高。

视频处理领域的一些重要研究任务包括视频分割和运动目标提取。

视频分割是将一段视频切分为不同的场景，而运动目标提取是从视频中提取出具有运动特征的目标。

这两个任务是很多视频处理应用的基础，如视频压缩、视频监控等。

目前，视频分割和运动目标提取方法已经有了很多研究成果，其中包括了传统的基于特征的方法，如基于背景分离法和基于像素的帧差法。

但是这些传统算法的效果受到复杂背景、光照变化等因素的影响，效果有限。

现在，深度学习技术在视频处理领域得到了广泛的应用，如前景检测、物体跟踪等。

二、研究目的和意义本研究的主要目的是结合深度学习方法，提出一种更加准确、鲁棒的视频分割和运动目标提取方法，以提高现有算法的效果。

具体地说，本研究将运用卷积神经网络（CNN）对视频进行特征提取，利用循环神经网络（RNN）学习上下文关系，最终实现视频分割和运动目标提取。

本研究的意义在于：1. 对于视频处理领域，创新地结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术，提高视频分割和运动目标提取的效果。

2. 深入研究视频分割和运动目标提取的方法和实现机制，为进一步提高视频处理算法和技术打下基础。

3. 探索在视频处理领域中深度学习技术的应用，为深度学习发展提供新的研究方向和思路。

三、研究方法和步骤1. 数据集采集：采集适合本研究的大规模视频数据集。

2. 特征提取：结合卷积神经网络（CNN）对视频进行特征提取。

3. 上下文关系学习：利用循环神经网络（RNN）学习视频序列之间的时间依赖关系。

4. 视频分割和运动目标提取：利用上述算法对视频进行分割和提取运动目标，最终得到运动物体的位置和特征。

5. 实验验证和性能分析：对比实现的算法与传统方法进行性能测试和分析。

四、预期成果1. 提出基于深度学习的视频分割和运动目标提取方法，实现对运动物体的准确提取。

质量目标达成情况总结报告摘要本报告总结了公司在最近一季度内的质量目标达成情况。

通过对各项质量指标的分析和评估，我们得出了一些结论，并提出了改进建议，以进一步提高产品和服务的质量。

引言在当今竞争激烈的市场中，产品和服务的质量是一个企业取得成功的关键因素。

因此，确保公司的质量目标得以实现非常重要。

本报告旨在总结公司在最近一季度内的质量目标达成情况，以及对于达成目标所面临的挑战和改进机会的分析。

质量目标达成情况目标一：产品质量的改进为了提高产品的质量，我们在最近一季度内采取了一系列措施。

通过对生产过程的优化，我们成功地降低了产品缺陷率，并提高了客户满意度。

不仅如此，我们还引入了新的质量检测方法，为产品提供了更为全面的检验，进一步提升了产品质量。

目标二：服务质量的提升在服务质量方面，我们重视客户反馈，并迅速响应客户的需求和问题。

通过加强培训和提高员工的专业素质，我们提高了服务人员的素质和服务水平。

此外，我们还优化了服务流程，缩短了客户等待时间，使客户满意度得到了显著提升。

目标三：质量管理的完善为了实现质量目标，我们加强了质量管理体系的建设和完善。

我们引入了先进的质量管理工具和方法，建立了相应的质量指标和考核体系。

通过制定详细的工作流程和标准操作规范，我们提高了团队成员的工作效率和质量意识。

结论与建议经过对质量目标达成情况的分析和评估，我们得出以下结论：1. 在产品质量方面，通过优化生产过程和引入新的质量检测方法，产品缺陷率得到了有效控制，客户满意度也大幅提升。

2. 在服务质量方面，通过加强员工培训和优化服务流程，客户等待时间得到了缩短，客户满意度得到了显著提高。

3. 在质量管理方面，通过建立质量管理体系和制定工作流程，团队成员的工作效率和质量意识得到了明显提升。

基于以上结论，我们提出以下改进建议：1. 进一步注重质量控制和质量管理的持续改进，不断推动产品和服务质量的提升。

2. 加强与客户的沟通和反馈机制，及时解决客户的问题和需求，提高客户满意度。

目标检测和跟踪算法目标检测和跟踪算法是计算机视觉领域中的重要研究方向，其主要目标是从图像或视频中准确地检测和跟踪特定的目标。

通过这些算法，计算机可以自动识别出图像或视频中的目标，并对其进行跟踪，实现对目标的实时监测和分析。

目标检测算法是指通过计算机视觉技术，自动地从图像或视频中检测出目标的位置和大小。

目标检测算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。

基于特征的目标检测算法是早期的目标检测方法，其主要思想是通过提取图像中的特征，如边缘、纹理和颜色等，然后利用分类器对目标进行识别。

常用的特征提取方法包括Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。

这些方法在精度和效率方面有一定的优势，但对于复杂场景和多类别目标的检测效果有限。

基于深度学习的目标检测算法是近年来发展起来的一种新兴方法。

深度学习算法通过构建深层神经网络模型，实现对图像特征的端到端学习和自动提取。

其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，通过卷积层、池化层和全连接层等组成，可以有效地提取图像中的特征。

常用的基于深度学习的目标检测算法包括RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN和YOLO等。

这些算法在目标检测的精度和效率上都取得了显著的突破，广泛应用于计算机视觉领域。

目标跟踪算法是指在目标检测的基础上，通过连续的图像或视频帧，实现对目标的连续追踪。

目标跟踪算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。

基于特征的目标跟踪算法主要通过提取目标在连续帧中的特征，如颜色、纹理和形状等，然后利用相似度度量或运动模型进行目标的匹配和跟踪。

常用的特征提取方法包括MeanShift、CamShift和MIL等。

这些方法在简单场景和目标运动较小的情况下效果较好，但对于目标形状变化大或遮挡较多的情况下效果有限。

基于深度学习的目标跟踪算法是近年来的研究热点，其主要思想是通过构建深度神经网络模型，实现对目标的连续追踪。

运动的目标识别与跟踪简述【摘要】本文主要对运动的目标识别与跟踪进行了简要介绍。

在我们讨论了研究的背景和意义。

在详细介绍了运动目标识别技术和运动目标跟踪方法，重点讨论了基于深度学习的运动目标识别与跟踪。

我们还对主流算法进行了比较，并探讨了在不同应用领域中的具体应用。

在总结了本研究的重点，并展望了未来的发展方向。

通过本文的阐述，读者将更深入地了解运动目标识别与跟踪的技术原理和应用前景。

【关键词】关键词：运动目标识别、运动目标跟踪、深度学习、算法比较、应用领域、研究总结、展望未来。

1. 引言1.1 研究背景运动的目标识别与跟踪是计算机视觉和人工智能领域的主要研究方向之一。

随着现代社会的快速发展，人们对于智能监控系统的需求越来越高，而运动目标识别与跟踪技术的应用范围也越来越广泛。

在过去的几年里，运动目标识别与跟踪技术取得了很大进展，从传统的基于特征提取和分类的方法，到现在基于深度学习的方法，都为该领域的发展提供了新的思路和解决方案。

尽管目前已经有了许多运动目标识别与跟踪的方法和算法，但在实际应用中仍然存在一些挑战和问题，比如复杂背景下的目标识别困难、目标运动速度快时的跟踪不稳定等。

对于运动目标识别与跟踪技术的研究具有重要意义，不仅可以提高智能监控系统的准确性和效率，还可以在社会安全、交通管理、无人驾驶等领域发挥重要作用。

中不仅包含了对该领域发展历程的回顾，还阐述了目前研究所面临的问题和挑战，为接下来的内容提供了理论基础。

1.2 研究意义运动的目标识别与跟踪在现代社会具有重要意义。

该技术可以广泛应用于视频监控、智能交通系统、无人驾驶、医学影像分析等领域，为提升社会安全、改善生活质量提供了强大支持。

通过运动目标的识别与跟踪，可以实现对目标的实时监测和分析，从而为决策制定、行为预测等提供有力依据。

运动目标识别与跟踪还可以为人们的健康管理提供帮助，如健身跟踪器可以实时监测用户的运动情况，帮助制定健康计划。

研究运动的目标识别与跟踪具有重要意义，在不断完善技术的基础上，将为社会发展和个人健康带来更多益处。

第1篇一、实验背景与目的随着雷达技术的不断发展，雷达数据在军事、气象、交通等领域扮演着越来越重要的角色。

雷达数据算法是雷达数据处理的核心，能够从原始雷达信号中提取有价值的信息，如目标的位置、速度、姿态等。

本实验旨在通过雷达数据算法的学习和实践，掌握雷达数据处理的基本流程，提高对雷达信号处理的理解和应用能力。

二、实验内容与方法1. 实验内容本实验主要包括以下内容：- 雷达信号预处理：对原始雷达信号进行滤波、去噪等处理。

- 雷达目标检测：利用雷达数据算法对目标进行检测。

- 雷达目标跟踪：对检测到的目标进行跟踪，分析目标运动轨迹。

- 雷达数据可视化：将处理后的雷达数据进行可视化展示。

2. 实验方法- 使用MATLAB软件进行实验，利用其强大的信号处理工具箱和可视化功能。

- 根据实验内容，编写相应的MATLAB代码，实现雷达数据算法。

- 对实验结果进行分析和讨论。

三、实验步骤1. 数据采集与预处理- 从公开数据集或实际雷达设备中获取雷达数据。

- 对雷达数据进行预处理，包括滤波、去噪等操作。

2. 雷达目标检测- 利用雷达数据算法对预处理后的雷达数据进行目标检测。

- 选取合适的检测算法，如CFAR（恒虚警率）检测、MUSIC（多重信号分类）等。

3. 雷达目标跟踪- 对检测到的目标进行跟踪，分析目标运动轨迹。

- 选取合适的跟踪算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。

4. 雷达数据可视化- 将处理后的雷达数据进行可视化展示，如目标轨迹图、雷达图像等。

四、实验结果与分析1. 雷达信号预处理- 通过滤波、去噪等操作，提高了雷达数据的信噪比，为后续的目标检测和跟踪提供了良好的数据基础。

2. 雷达目标检测- 选取CFAR检测算法对雷达数据进行目标检测，实验结果表明，CFAR检测算法能够有效地检测出雷达信号中的目标。

3. 雷达目标跟踪- 利用卡尔曼滤波算法对检测到的目标进行跟踪，实验结果表明，卡尔曼滤波算法能够较好地估计目标运动轨迹。

天基雷达运动目标检测技术研究的开题报告
一、选题背景
随着现代技术的发展，人们对雷达技术的应用越来越广泛，天基雷达技术已成为高空目标探测的主要手段之一。

在目标探测中，运动目标的检测是一个重要的研究方向，它涉及到天基雷达技术的关键问题。

因此，对天基雷达运动目标检测技术进行研究具有重要意义。

二、研究内容和目的
本研究以运动目标检测技术为研究内容，探讨天基雷达运动目标检测的方法和技术。

该研究旨在提出一种更加高效准确的天基雷达运动目标检测技术。

三、研究方法
1.了解天基雷达技术的基本原理，分析天基雷达检测运动目标的难点和瓶颈；
2.研究国内外现有的运动目标检测算法和技术，分析其优缺点；
3.根据天基雷达的实际情况，设计一种适应性较强的运动目标检测算法，提出改进方法，提高检测精度和效率；
4.使用MATLAB等工具，对设计的运动目标检测算法进行仿真和实验验证。

四、预期成果
本研究预计能够提出一种更加高效准确的天基雷达运动目标检测技术，为天基雷达技术的运用提供技术支持和保障。

同时，该研究的成果也可为其他雷达技术的运动目标检测提供参考。

五、研究意义
1.推动天基雷达技术的发展，提高运动目标检测的精度和效率；
2.为科研工作者和工程师提供更好的研究思路和方法，促进雷达技术的进步；
3.在国防安全、民用航空和空间探测等领域，提高目标探测的准确性和实用性。

[算法竞赛]⽬标检测常⽤技巧总结
以数智重庆.全球产业赋能创新⼤赛为例，⽬标检测的⼏种常见的做题技巧如下：
1. 针对数据集进⾏数据提升
a. 需要对数据进⾏了解，⽐如有哪些分类，每个分类下各有什么特点，每个分类下的图⽚尺⼨是怎样的，分布是怎样的(长尾分布，类
别不均衡)。

b. 数据出现了什么样的问题，应该怎么去解决这些问题。

(多样性，长尾分布、⼩⽬标)
c. 使⽤Pseudo Label提⾼长尾分布较严重类别
2. 针对算法模型的改进
a. baseline：如果为精度，则应当考虑到cascade rcnn rest50/101；如果为精度和模型⼤⼩，则考虑mobilenet-ssd和resnet50-yolo3,
训练epochs为12到36最佳。

b. 使⽤DCN和SEnet模块提升模型的鲁棒性。

c. 使⽤Small Feed Duck(增加⼩⽬标的采样率)和random crop等⽅法提⾼⼩⽬标检出率，额外设置ratio=1的anchor,增加⼩⽬标正样本
的匹配率。

d. Libra-RCNN，在样本层次，特征层次，⽬标层次上做均衡。

3. 针对数据以及模型共同调参
a. RPN IOU(0.7, 0.3) -> IOU(0.6, 0.2), RCNN阶段：IOU(0.7, 0.6, 0.5) -> IOU(0.6, 0.5, 0.4)
b. 调整anchor的⼤⼩，anchor_size=6, anchor_ratio=(0.1, 0.5, 1, 2, 5)。

论文范文：概述遥感技术图像之目标检测及运动目标跟踪第一章绪论本章分析了遥感图像目标检测以及运动目标跟踪问题的研究背景、意义，并总结了该领域国内外的发展动态和需要解决的问题，在此基础上，确立本文的研究目的、范围和研究方向，概括本文的结构与工作内容。

1.1 研究背景和意义20世纪60年代以来，随着计算机科学和空间技术的进步，遥感技术，包括传感器技术、航天航空平台技术以及数据通信技术都得到了飞跃式的发展。

作为大范围综合性的对地观测手段，遥感对地观测呈现出多平台、多传感器和多角度的发展趋势，所获得的遥感图像也表现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的特点。

遥感技术凭借其迅猛的发展以及在获取地面信息方面所特有的优势，广泛地应用到军事和国民经济的各个领域。

在国防和军事领域，世界各国都非常重视遥感技术在军事上的应用，这已经成为国家军事实力竞争的关键之一。

尤其是自从海湾战争以来，多时相、高分辨率的星载遥感成像技术和机载遥感对地观测技术被大量应用于战场动态分析、打击效果评估、军事目标检测、武器导航、导弹预警、目标跟踪等现代战争的各个方面。

在国民经济领域，研究者们通过各种技术手段分析遥感影像中颜色、纹理、规则度等特征及其变化，解译地物类型之间、目标与背景之间的映射关系，从中提取有用信息，以服务于交通、农林、环境监测、海洋研究、大气研究、气候变化监测、资源勘探以及地形测绘等方面的应用。

总之，遥感技术已经在国防军事建设、城市建设、自然科学研究中体现出重要的应用价值。

遥感图像目标检测就是通过一些技术手段，在遥感图像中搜索定位感兴趣的目标，并进行识别和确认的过程。

更高级别的目标检测是在保证处理结果可靠性的同时，还能获取关于目标的定量描述信息，包括轮廓尺寸、部件结果、置信度等。

运动目标跟踪则是在局部战场环境下，监视跟踪特定运动目标，获取其运动参数的过程。

作为众多的遥感具体应用中的一个重要方面，基于遥感图像的目标检测和运动目标跟踪技术无论是在军事领域还是在民用领域都有着广泛的应用和发展前景。

体育视频中运动员的检测和跟踪方法研究的开题报告一、研究背景和意义体育比赛的视频直播和回放已成为人们获取赛事信息的重要渠道之一。

随着视频技术的发展，运动员的检测和跟踪在体育视频中的应用不断增加，可以为培训教练、球迷观赛、数据分析等提供重要的帮助。

目前，运动员的检测和跟踪方法主要分为两大类：基于视觉的方法和基于惯性测量单元（Inertial Measurement Units，IMU）的方法。

基于视觉的方法是利用摄像机拍摄到的视频序列，进行运动目标检测、跟踪和识别；而基于IMU的方法则是通过搭载IMU 传感器的设备对运动员进行测量和跟踪。

两类方法各有优缺点，视觉方法具有操作简便、无需额外设备等优势，但容易受到光线、遮挡等因素的影响；IMU方法则较为精准，但需要运动员搭载设备，可能影响训练和比赛的正常进行。

在当前体育视频应用的背景下，本研究旨在对运动员的检测和跟踪方法进行探究和优化，提高技术的精准度和稳定性，为体育视频的发展提供支持。

二、研究内容和方法本研究主要包括两个方面的内容：基于视觉的运动员检测和跟踪方法研究、基于IMU的运动员检测和跟踪方法研究。

1. 基于视觉的运动员检测和跟踪方法研究利用深度学习等技术，在不同场景下训练目标感知模型，并结合运动员运动轨迹信息，构建运动员检测和跟踪模型。

具体研究内容包括：（1）收集不同体育项目的视频数据，并进行数据预处理；（2）选取合适的深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络等；（3）对训练数据进行标注和训练，优化模型精度和稳定性；（4）在运动场景下进行实时检测和跟踪，评估模型的准确性和实用性。

2. 基于IMU的运动员检测和跟踪方法研究采用多传感器融合技术，在运动员身上搭载IMU传感器，利用加速度计、陀螺仪、磁力计等传感器测量运动员运动轨迹和姿态信息。

具体研究内容包括：（1）研究IMU传感器的信号采集、处理、滤波等基础知识，并进行实验验证；（2）开发IMU传感器与视频数据的融合算法，提高运动员运动轨迹和姿态信息的准确性和实时性；（3）在运动场景下对IMU传感器和视频数据进行实时处理，评估方法的有效性和准确性。

第1篇一、前言随着社会经济的快速发展，人们的生活水平不断提高，生活方式和饮食习惯也发生了巨大变化。

然而，随之而来的是肥胖、糖尿病等慢性疾病的增加，严重影响了人们的健康和生活质量。

为了提高公众对健康体重的认识，倡导科学、健康的饮食习惯和生活方式，我们于[活动时间]开展了健康体重宣传活动。

现将本次活动总结如下：二、活动背景近年来，我国肥胖人数逐年增加，已成为全球肥胖大国之一。

肥胖不仅影响美观，更重要的是会增加多种慢性疾病的风险，如心血管疾病、糖尿病、高血压等。

因此，开展健康体重宣传活动，提高公众对肥胖危害的认识，引导人们养成健康的生活方式，对于提高国民健康水平具有重要意义。

三、活动目标1. 提高公众对健康体重重要性的认识；2. 倡导科学、健康的饮食习惯；3. 引导人们养成良好的生活方式，预防肥胖及相关慢性疾病；4. 增强公众的健康意识，促进全民健康。

四、活动内容1. 宣传活动前期准备（1）制定活动方案：明确活动主题、目标、时间、地点、参与人员、宣传方式等。

（2）设计宣传材料：制作宣传海报、宣传册、宣传单等，内容涵盖健康体重、科学饮食、合理运动等方面。

（3）招募志愿者：组织志愿者团队，负责活动现场的组织、引导、咨询等工作。

2. 宣传活动实施（1）线上线下同步宣传：利用微信公众号、微博、抖音等新媒体平台，发布健康体重相关知识和活动信息，扩大宣传覆盖面。

（2）开展主题讲座：邀请专家学者开展健康体重主题讲座，普及健康体重知识，解答公众疑问。

（3）举办健康体重知识竞赛：通过知识竞赛形式，激发公众参与热情，提高健康体重知识普及率。

（4）开展义诊活动：组织医疗志愿者为市民提供免费健康体检，评估体重指数，指导健康饮食和运动。

（5）走进社区、学校、企业：开展针对性的宣传活动，针对不同人群的特点，提供个性化的健康指导。

3. 宣传活动总结（1）总结活动成果：统计活动参与人数、宣传材料发放数量、媒体报道情况等，评估活动效果。

Tests for Linear Axes up to 2000mm行程小于2000mm的线性轴线检验在行程小于2000mm的线性轴线上，每米至少选择5个目标位置，并且在全程上至少也有5个目标位置。

应按照标准检验循环在所有目标位置上进行测量。

每个目标位置在每个方向上应测量5次。

选择改变方向的位置时应考虑机床的正常运行（达到规定的进给速度）。

Tests for Linear Axes exceeding 2000mm 行程大于2000mm的线性轴线检验在轴线行程大于2000mm时，整个轴线测量行程都应被检测到，通过在每个方向对目标位置进行一次单向趋近，平均间隔长度P取值250mm。

在测量传感器包含多段量程的情况下，必须选择附加的目标位置来确保每段量程至少有一个目标位置。

Tests for Rotary Axes up to 360°行程小于360°的回转轴检验按照如下最少目标位置数进行检验，主要位置应包括在内：0°、90°、180°、270°。

每个目标位置在每个方向上测量5次。

- 测量行程≤90°，最少3个目标位置- 90° < 测量行程 ≤180°，最少5个目标位置- 测量行程 >180°，最少8个目标位置Tests for Rotary Axes Exceeding 360°行程大于360°的回转轴检验回转轴线行程超过360°至1800°（5R）时，在总测量行程上，可通过在每个方向对每转最少8个目标位置进行一次单向趋近检验。

Standard Test Cycle 标准检验循环方式Step Cycle 阶梯循环方式在检验中使用阶梯循环与使用标准检验循环所得到的结构可能不同。

在标准检验循环中，从相反方向趋近两端点目标位置的时间间隔长，而阶梯循环中从任一方向趋近每个目标位置的时间间隔短，但起点和终点目标位置的测量时间间隔较长。