基于yolo网络的目标识别检测方法，及训练说明。YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection），是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测系统。在2017年CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi又发表的YOLO 2，进一步提高了检测的精度和速度。

车道线 车辆 人脸 动作 骨架 识别 检测.zip

一、课题介绍 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否异常，如果检测到异常的行为比如说摔倒、快跑等行为，在识别的过程这种实时监测。

此课题在MATLAB基于颜色进行火焰或者烟雾的检测

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envi丢失dll，最近使用ENVI 5.3 64bit ，打开时候弹出对话框 丢失idl.dll, 提示重新安装可以解决此问题。由于重新安装过于复杂，所以这里找了一下丢失原因：原来是由于win10 安全中心将idl.dll 当作病毒误删除，这里采用以下方法，可以恢复ENVI的正常使用

基于深度学习的不规则特征识别检测技术.pdf

AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，模糊系统，机器人控制等领域。

python车辆识别检测源代码

针对近年来频发的在高温天气下儿童误锁于车内导致身亡的事故,设计了一款基于STM32F103型单片机的新型车载护童报警装置。该装置以STM32F103型单片机为主控制器,用于控制太阳能蓄电系统、检测系统与反馈系统。当汽车门锁死时,该装置可吸收光能蓄电,其次进行温度监测。当车内温度达到第一设定值时,热释电红外检测模块开始工作。当有儿童存在时,语音识别检测模块启动工作。若语音检测识别成功,则触发GSM系统向用户手机发送信息。若语音检测未识别成功,则装置将继续进行温度监测,当温度达到第二设定值时,该装置直接报警,以保证车内儿童的生命安全。