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基于ARM7微处理器的智能型甲烷检测器及其低功耗设计
基于ARM7微处理器的智能型甲烷检测器及其低功耗设计,部凡,夏继强,本文介绍了一种以AT91M55800 ARM为核心构成的高精度、低功耗、智能型甲烷检测器。在设计中,作者将低功耗的一些设计思想和手段应用于�
2024-03-22 17:17:53
254KB
首发论文
1
SAC型液压支架控制器检测平台的设计
为提高SAC型液压支架控制器的产品质量及检验效率,针对其电气特性及接口形式,根据煤矿井下的安全标志要求,设计了一套自动化检测平台。重点介绍支架控制单元组成,检测平台的硬件电路等软件程序设计;硬件部分采用ARM7芯片LPC2294为CPU设计,软件部分基于嵌入式实时操作系统uC/OS-II设计实现。该检测平台经投入实际使用,能够快速、可靠地完成控制器的检测,检测效率提高6倍以上。
2024-03-22 16:46:25
354KB
接口
嵌入式实时操作系统uC/OS-II
1
【车辆检测】基于背景差分法实现道路行驶车辆检测附matlab代码.zip
擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。
2024-03-22 11:34:01
450KB
matlab
1
【目标检测】基于背景差分法实现车辆检测附matlab代码.zip
擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。
2024-03-22 11:33:43
921KB
matlab
1
opencv+tensorflow实时手势识别+图片特效
这个项目是一个基于OpenCV和TensorFlow的实时手势识别与图片特效。通过结合这两个强大的开源库,我们成功地打造了一套多功能的解决方案,旨在为用户提供沉浸式的交互体验。 首先,通过OpenCV实现了实时手势识别,使得系统能够捕捉用户手势的细微动作。这使得用户无需任何物理设备,只需简单地使用摄像头,就能够与系统进行直观、自然的交互。TensorFlow的强大深度学习功能在背后支持,确保手势识别的准确性和稳定性。不仅仅是基本的手势,系统还支持更复杂的手势序列,从而拓展了用户与系统交互的可能性。 但这仅仅是开始,项目进一步加入了图片特效的元素。通过在识别到的手势上应用图像处理技术,用户可以享受到更加有趣和独特的视觉效果。这包括但不限于实时滤镜、图像变形和特殊效果的叠加。这种创新的设计不仅提升了用户体验,也为拓展项目的创意性和趣味性提供了更多可能性。
2024-03-21 19:15:11
142.51MB
tensorflow
opencv
计算机视觉
实时检测
1
吸烟(抽烟)检测和识别2:Pytorch实现吸烟(抽烟)检测和识别(含吸烟(抽烟)数据集和训练代码).txt
吸烟(抽烟)检测和识别1:吸烟(抽烟)数据集说明(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130337263 吸烟(抽烟)检测和识别2:Pytorch实现吸烟(抽烟)检测和识别(含吸烟(抽烟)数据集和训练代码):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131521338
2024-03-21 17:31:24
181B
Pytorch
吸烟识别
吸烟检测
1
python yolov5 训练数据集 无人机航拍数据集合 人工智能 深度学习 目标检测 目标识别
python yolov5 训练数据集 无人机航拍数据集合 人工智能 深度学习 目标检测 目标识别
2024-03-21 14:47:47
313.82MB
人工智能
python
数据集
深度学习
1
C#winform利用seetaface6实现C#人脸检测活体检测口罩检测年龄预测性别判断眼睛状态检测源码
测试环境 vs2019 netframework4.7.2或者netframework4.8 ViewFaceCore 博客地址: blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135437180 视频演示: bilibili.com/video/BV1eK411x7wo/
2024-03-20 15:12:54
316.85MB
AI-Challenger-Keypoints-pytorch:AI Challenger关键点检测(https
介绍 再现代码 结果 内容 src:源代码,包括模型,数据读取器和实用程序 工具:用于运行测试或可视化的主要功能 脚本:用于运行测试或可视化的脚本 其他目录是不言自明的 要求 Python2.7 OpenCV pytorch v0.3.0 联合会 麻木 指示 预训练模型可。 将模型包括在./checkpoints目录中,或在./scripts/test.sh修改变量CHECKPOINT 。 跑步 ./scripts/init_dir.sh 制作必要的目录。 跑步 ./scripts/test.sh 在media目录中的图像上测试模型。 或者,您可以更改./scripts/test.sh的变量IMAGES_DIR以在您自己的图像上进行测试。 以相同的方式运行 ./scripts/visualize.sh 可视化结果。 渲染的图像将保存在./results/imgs 输出格式 采用J
2024-03-20 12:49:48
998KB
Python
1
计算机视觉实验:图像处理综合-路沿检测
计算机视觉实验:图像处理综合-路沿检测
2024-03-20 10:50:27
6KB
计算机视觉
1
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