内容概要：这篇文档详细介绍了基于单片机STC89C52的智能台灯设计与实现。设计目的在于通过对周围光线强度、人体位置和时间等参数的智能感应和反馈调节，帮助用户维持正确坐姿、保护视力并节省能源。文中阐述了各功能模块的工作原理和技术细节，并展示了硬件和软件的具体设计与调试过程。智能矫正坐姿的特性主要体现在通过超声波测距检测人的距离，配合光敏电阻控制灯光亮度，同时具备自动和手动模式供用户选择。在实际应用测试阶段，确认系统满足预期效果，并提出了未来优化方向。 适合人群：对物联网、智能家居感兴趣的工程师，单片机开发爱好者，从事电子产品硬件设计的专业人士，高等院校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要长期坐在桌子旁工作的个人或群体，如学生、办公室职员等，旨在减少错误姿势引起的视力下降和其他健康风险的同时节约电力。 其他说明：文中涉及的创新之处在于整合了多种类型的传感技术和显示技术，提高了日常生活中台灯使用的智能化水平。同时，也为后续产品迭代指出了方向，包括引入无线连接等功能增强用户体验的可能性。

基于STM32人体感应语音识别语音提示智能风扇（源码，原理图，实物图，论文，功能设计介绍）。 功能：设计一基于stm32的智能风扇系统，该系统能够根据语音识别开启或关闭风扇，能够根据环境的温度自动调节风扇的转速， 当检测到人时开始计时，当连续计时时间超过设定值，给出“久坐超时”的语音提示，15秒内没有检测到人，自动关闭风扇。 硬件：stm32f103c8t6最小系统板,0.96寸oled显示模块0.91 1.3 1.54，HC-SR505（人体感应模块），DS18b20温度传感器模块，轻触式开关 ，JQ8900-16P模块（语音播报模块），喇叭，LD3320语音识别模块。风扇，TB6612FNG电机驱动模块。面包板（用的面包板，无pcb设计）。 轻触式开关按键可以实现开启风扇的默认模式、一档、二档、三档和关闭。 风扇有三种转速，也能用语音进行控制。语音能够开启和关闭风扇。 首先，接通电源，风扇在初始状态下，风扇处于关闭状态。 按下默认模式的按键后，系统进入默认状态，风扇开始工作并根据环境温度自动调节转速。同时，系统通过人体检测模块实时监测周围是否有人。。。。。。。。

ESP32与LD2410结合的人体存在传感器小盒子是一种利用无线技术和人体感应原理的智能装置。ESP32是一种功能强大的低成本、低功耗的系统级芯片，集成了Wi-Fi和蓝牙功能，适用于各种物联网(IoT)应用。LD2410通常指的是一种微波雷达传感器，能够通过发射和接收微波来探测周围环境的变化，特别是在检测人体活动方面表现出色。 该传感器小盒子的设计可能采用了ESP32作为主控制单元，负责处理LD2410传感器捕获的数据，并将这些数据转换成有用的输出，例如发送无线信号或控制其他设备。LD2410传感器作为前端探测器，提供高精度和灵敏度的动态感应功能，使其能够检测到微小的运动变化，从而准确判断是否有人体存在。 小盒子的设计可能会涉及到多个方面，包括硬件设计、固件编程以及与之配套的应用软件开发。硬件方面，需要将ESP32和LD2410进行适当配置，确保它们的物理连接正确无误，并且为ESP32提供稳定的电源。固件编程方面，需要为ESP32编写控制代码，使其能够读取LD2410传感器数据，并根据需要执行相应的动作，如发送警报、开关灯或者记录数据等。 此外，小盒子的设计还可能涉及功耗优化，考虑到ESP32和LD2410都是低功耗的设备，整个小盒子可以被设计成低功耗模式，从而延长其使用寿命。在软件层面，用户可能通过配套的应用程序或者网页界面来配置传感器的各种参数，并获取实时的状态信息。 在智能家居系统中，人体存在传感器小盒子可以发挥重要的作用。它可以用于自动控制照明系统，当有人进入房间时自动开启灯光，人离开后自动关闭，从而节省能源。在安全领域，该装置可以作为入侵检测系统的一部分，当感应到人体活动时触发警报。此外，它还可以用于自动化控制空调、音响等其他家电设备，提高居住的舒适度。 ESP32和LD2410结合的人体存在传感器小盒子是一项集成了物联网技术、传感器技术和自动化控制技术的创新产品。它不仅能够高效准确地检测人体存在，还能够通过网络技术实现远程监控和控制，极大地拓展了智能家居和智能建筑的应用场景，为人们的生活带来了更多的便利和安全。

【分类数据集】大豆叶子病害分类数据集1290张3类别.zip 【分类数据集】棉花叶片病害分类数据集1709张4类别.zip 【分类数据集】明虾病害分类数据集889张7类别.zip 【分类数据集】皮肤癌病变分类数据集2357张9类别.zip 【分类数据集】皮肤病识别分类数据集23000张26类别.zip 【分类数据集】皮肤疾病分类数据集925张.rar 【分类数据集】水稻叶穗病害分类数据集4078张4种类别.7z 【分类数据集】土豆叶病害分类数据集2152张3种类别.7z 【分类数据集】小麦叶子病害分类数据集2942张3种类别.7z 【分类数据集】新冠肺炎CT胸透识别分类数据集4035张3类别.zip 【分类数据集】胸部ct扫描左下叶腺癌图像分类数据集.zip 【分类数据集】眼疾分类数据集1800张6类别.zip 【分类数据集】医学OCT视网膜疾病识别分类数据集14600张4类别.zip 【分类数据集】玉米叶病害分类数据集3852张4种类别.7z 【目标检测】肠道息肉检测数据集612张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测】稻谷叶子虫害检测VOC+YOLO格式1500张9类别.zip 【

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 下载VS2015或者2017（1）下载cuda和cudnn （2）下载openpose （3）下载安装openpose安装过程中所需安装包 在解压的openpose文件夹中的getModels.bat、getCaffe.bat getCaffe3rdparty.bat getOpenCV.bat四个包 （4）下载cmake软件（5）cmake开始编译 （6）打开将Debug改为Release。点击重新生成解决方案 即可完成

"基于智能手机的人体跌倒检测系统" 智能手机的人体跌倒检测系统是一种基于信号向量模和特征量W相结合的跌倒检测算法，利用加速度传感器和陀螺仪监测人体姿态变化，有效减少了跌倒检测结果的假阳性和假阴性。该系统可以实时监测人体活动，结合GPS确定用户的跌倒位置，同时降低系统成本。 该系统的检测算法设计基于智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪，分别测量三轴方向运动加速度和角速度大小信息。通过使用信号向量模(magnitude of signal vector, SVM)阈值法来识别区分低强度日常生活活动(activities of daily living, ADL)与跌倒，对于阈值法不能识别的较高强度ADL，则通过对角速度信号向量模数据进一步处理得到的新特征量来判别。 信号数据人体活动主要分为以下几种：躺下、步行、坐下—起立、上楼梯、下楼梯、慢跑、蹲下—起立以及跌倒等。智能手机的加速度传感器和陀螺仪输出的信号数据可以反映出人体日常运动姿态变化。 信号向量模(SVM)是跌倒发生时的加速度及角速度变化的主要特征量，可以将空间的加速度或角速度变化集合为一矢量。加速度信号向量模(SVMA)及角速度信号向量模(SVMW)的定义分别如式(1)和式(2)所示。 跌倒检测方法设计中，通过对人体摔倒过程及其它日常生活行为过程中实验结果数据SVMA和SVMW进行分析，识别跌倒的加速度信号向量模阈值取SVMAT =20m/s2 和角速度信号向量模阈值取SVMWT =4rad/s。 然而，慢跑等动作也具有大加速度和角速度峰值的特征，单独的SVM 特征量并不能区分摔倒过程与慢跑或手机日用等较高强度运动过程。因此，本文对角速度信号向量模数据作进一步处理，来寻找新的特征量。定义一个人体跌倒时躯干倾斜的合角度θ，它是通过对角速度信号向量模数据进行积分得到的。 该系统可以实时监测人体活动，结合GPS确定用户的跌倒位置，同时降低系统成本。该系统的检测算法设计基于智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪，能够有效减少跌倒检测结果的假阳性和假阴性。

这是人体关键点检测(人体姿态估计)Android Demo App，更多项目请参考： 人体关键点检测1：人体姿势估计数据集(含下载链接) https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134703548 人体关键点检测2：Pytorch实现人体关键点检测(人体姿势估计)含训练代码和数据集 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134837816 人体关键点检测3：Android实现人体关键点检测(人体姿势估计)含源码 可实时检测 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797 人体关键点检测4：C/C++实现人体关键点检测(人体姿势估计)含源码 可实时检测 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797

人体CT扫描段层DCM格式，可用于机器学习/人工智能，练习参考。

人体感应模块，用于探测人是否在周围。当有人时输出高电平，没人时输出低电平。

1、STM32F103通过设置GPIO口与HC-SR501人体红外模块进行通讯，读取红外状态。 2、代码使用KEIL开发，当前在STM32F103C8T6运行，如果是STM32F103其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。软件下载时，请注意keil选择项是jlink还是stlink. 3、技术：wulianjishu666