压缩包里包含:STM32F103程序和人脸识别检测代码； STM32F103包含了：舵机的控制代码、人脸追踪的pid算法代码以及主函数里面的逻辑控制代码； 实现了：当STM32F103接受到串口传来的人脸坐标后，对坐标进行pid计算；最后通过pid计算后得到的值，使用定时器8的通道1和通道2对两个舵机分别进行不同角度的控制； 人脸识别检测代码实现了：检测到镜头前的人脸后，通过串口3发送给STM32F103；

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼

1、资源内容：基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数源码+说明文档（高分项目）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

[精灵追踪]pixelradar-4.9.jar

在这里，我们研究了以下方面的海洋与大气耦合以及海表温度（SST）变化的贡献：1）巴西-马尔维纳斯汇合（BMC）地区，2）西南大西洋和3）巴西南部。 利用ECHAM5 / MPI-OM耦合海洋-大气模型的数值模拟，从物理机制的强化及其对未来情景的意义上，分析了温带气旋季节轨迹的变化。 未来方案的数值实验考虑了大气中的CO2浓度约为770 ppm，这表示比莫纳罗亚河参考站记录的当前值增加了350 ppm以上。 对于这种情况，结果表明风暴轨迹（ST）向南移动了5°纬度，并且显热的子午输运发生了变化，接近50°S。 SST的增加会引起ST的增强，从而导致温带气旋的发生增加。 总体而言，在BMC地区，我们发现了环生活动的发生方式发生了变化，事件发生的频率降低了，但强度却增加了。 在巴西南部地区，这项研究的结果表明，夏季降雨量增加，而冬季则出现频率降低和强度增加的现象。 我们建议这些变化可能会影响巴西南海岸的气候动态，但幅度尚不明确。

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

Delphi 水力计算曲线与绘图问题源码，2009年东北三省数学建模问题原型源码。展示运动界面追踪水力计算，内容包括基本数据、管线全景、Q、Q0、V曲线、连续充满水的各段水压、时间曲线、最高流量下各节点的流量曲线等。 程序运行方面部分释义： //创建编译类，成功返回编译类句柄，失败返回0; 不用时调用cm_CloseTCmHandle关闭句柄 //其它函数需要传递该值作为第一个参数 TfCreateTCompile = function: cm_Handle; stdcall; //关闭编译类句柄，释放空间 TfCloseTCompile = function(const hcm: cm_Handle): LongBool; stdcall; // 调用函数返回表达式的值(实参数值列表); //等价于 cm_SetFunctionParameter cm_GetValue TfGetFunctionValue = procedure(const hcm: cm_Handle; const PList: PExtended; const PResult: PExtended); stdcall; // (编译后才能调用) // 调用函数返回表达式的值; TfGetValue = procedure(const hcm: cm_Handle; const PResult: PExtended); stdcall; //(编译后才能调用) // 按当前设置的参数表传入参数值(实参数值列表) TfSetFunctionParameter = procedure(const hcm: cm_Handle; const PList: PExtended); stdcall; // (编译前后都能调用) // 设置需要编译的字符串(要编译的字符串,虚参数列表字符串,是否自动编译); ……

原理介绍: 本项目实现了基于STM32F4（STM 32F4全系列产品）平台的全向运动平台，并实现与手机交互。该平台充分运用了STM32F4 平台的强大性能与平台控制系统的便利性，实现了视觉追踪与控制逻辑生成。采用Android ADK框架进行板间通信，具有较强的兼容性。软件方面STM32平台使用了DCMI、FSMC、USBHost、串口等外设，LCD、摄像头、MOS驱动，整体运行于一个前后台系统；Android部分实现了一个前台交互GUI的Activity与蓝牙通信、传感器读取的后台Service。该项目在工业和民用领域具有较好的实用价值，如自然语言交互机器人、自主移动拍摄平台等。 作品展示 使用OV7725（OV7725数据手册）时的效果: 使用MT9M111（MT9M111数据手册），CS镜头时的效果: 演示视频 视觉追踪演示: 手机控制部分实验: 附件内容: 1.STM32F407IGT（STM 32F407IGT数据手册）开发板的原理图PDF档； 2.直流电机驱动器原理图PDF档； 3.源代码； 4.论文讲解； 注意:该项目设计仅供大家参考学习，不可用于商业用途。 你可能感兴趣的项目设计: 极品智能飞车 wifi和Android控制小车（获奖作品原创） 视频讲解:

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