包含烟雾、火焰检测识别的综述性文章

MATLAB裂缝检测识别[GUI,BP],本课题对于图像的预处理，首先对图像进行灰度校正，再对校正之后的图像滤波，本文提出了一种改进的中值滤波方法，对图像进行去噪，之后用基于模糊理论的图像增强原理对图像做进一步增强， 有效提高了路面裂缝图像的对比度。针对路面裂缝图像分割，本文分别用了阈值分割和基于形态学多尺度的思想，对于形状规则的裂缝采用的是阈值分割，对于 裂缝形状不规则的图像，本文设计了一种多结构元素的抗噪型边缘检测算子，且依据不同形状的结构元素对裂缝边缘填充的几率不同，确定了自适应权重，使得 算子检测到了各种类型的裂缝边缘，有效地提高了检测的精度。对于经过分割后的路面裂缝图像中存在噪声和裂缝断裂的问题，本文对于断裂较窄的图像用形态 学中的闭运算和开运算去处理，对于断裂较宽的图像，提出了一种基于生长的断裂裂缝块的连接方法。提高了连接的效率和准确率，使整个检测结果清晰完整。 最终，从识别结果图中提取裂缝信息。根据得到的识别结果图，设定一系列判定条件，提取出裂缝的连通域，对裂缝的类型进行判断，最后计算出网状裂缝的面积及线性裂缝的长宽信息。

路面破损的识别。基于密度因子的。有方向密度因子，基本密度因子和混合密度因子

MATLAB公路裂缝检测系统。可以识别横纵方向裂缝，带GUI界面，步步紧逼，分步运算，思路清晰。方法为神经网络或者几何形状法。

本课题是基于MATLAB颜色的植物虫害检测识别，可以辨析植物叶子属于是轻度虫害，中度虫害，严重虫害，正常等四个级别。算法流程：每种等级叶子分别放在同一个文件夹，训练得到每个文件夹每个叶子的颜色分量，得到训练值color.mat，测试某片叶子，进行亮度调节，色彩空间转换，计算颜色分量，识别，得到结果。不懂的地方可以咨询作者，提供全站式解答。

摄像头人体姿态检测 opencv 人体姿态检测 Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514

本系统为人体异常行为检测系统 本文件夹下共包含12个文件 其中matlab代码文件9个，视频源文件夹1个（内含4个视频），指导视频一个，说明文档一个 其中仅需要打开Main_Test.fig文件，点击运行即可使用

yolo3，目标检测、识别、跟踪， 人和车 都已经实现 程序入口是app.py 已在python 3.7 tensorflow 1.12.0上测试通过 详细说明请参照代码 里面有详细注释

--Tensorflow+SSD+Yolo（目标检测）文章11.视频检测 该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图，以防参考帖子失效。

基于matlab的路面裂缝检测识别系统设计，路面裂缝检测从视觉上来看是典型的线状目标检测，因此路面裂缝图像的增强与定位属于线状目标检测的研究领域，代码亲测可用，有很高的参考价值