主要从系统原理的简单描述，硬件、软件的设计和介绍，数据采集处理方式及创新点几个方面介绍了一种新型水位检测系统。该系统采用非接触式测量，针对接触式水位检测系统的测量电路测量速度慢、测量精度低、要与水接触、测高温液体时会产生误差等不足之处进行了改善，利用新型的压力传感器，能在传感器不接触到水的情况下对水位进行测量，延长了系统寿命。并且添加了温度补偿的功能来减小误差，提高了系统测量高温液体液位时的测量精度。该系统结构简单，成本较低，速度比接触式测温更快且使用寿命较长，适用于对液位测量精度要求较高的场合。
2022-06-21 16:03:04
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安全帽的佩戴对于很多场景非常重要，尤其是生产建筑工地。而且，建筑工地中被物体 撞击和坠落是最常见的致命事故类型，占总体的 68％以上。但是，在实际场景中，人员地域 分布广，环境复杂，操作量大，安全监督有限，难以实现实时全程的安全管理，因此有必要 开发自动的安全帽识别方法。 由于安全帽在实际场景中存在遮挡、尺度、数据集少、小对象识别、安全帽载体识别等 挑战问题，使得安全帽的自动识别非常困难；同时与人脸相比，行人有较大的遮挡和柔性的 变化，在密集人群时检测困难，而且没有人脸无法取证。 本项目的目的是基于检测的多人脸框信息，自动回归出安全帽组的候选区域，并进一步 将各个人脸作为取证，同时识别候选区域是否存在安全帽，本项目提供了解决上述问题的一 种基于人脸检测框回归安全帽位置的技术。
2022-06-17 12:05:03
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snort 是一个免费的基于 libpcap 的轻量级网络入侵检测系统。它能够跨系统平台操作，自带轻量级的入侵检测工具可以用于监视小型的 TCP/IP 网络，在进行网络监视时 snort 能够把网络数据和规则进行模式匹配，从而检测出可能的入侵企图，同时它也可以使用 SPADE插件， 使用统计学方法对网络数据进行异常检测，这些强大的检测功能为网络管理员对于入侵行为做出适当的反击提供了足够的信息。
2022-06-16 10:33:44
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基于深度学习的口罩识别检测系统源码，在yolov5目录下执行下列代码
python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt
执行完毕之后将会输出下列信息
image-20210610111308496
在runs目录下可以找到检测之后的结果
image-20210610111426144
按照官方给出的指令，这里的检测代码功能十分强大，是支持对多种图像和视频流进行检测的，具体的使用方法如下：
python detect.py --source 0 # webcam
file.jpg # image
file.mp4 # video
path/ # directory
path/*.jpg # glob
2022-06-15 09:11:35
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