"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。

电力电缆是现代电网中至关重要的组成部分，用于传输和分配电能。南方电网作为中国四大电网之一，对于电力设备的性能和安全有着极高的要求。"南方电网电力电缆故障定位监测装置送样检测技术规范与标准"是针对电力电缆故障检测设备进行质量控制的重要指导文件，确保装置能在实际运行中准确、快速地定位电缆故障，保障电网稳定运行。 这份压缩包文件可能包含了一系列的技术文档和标准，如检测方法、设备性能指标、试验程序、合格标准等。其中，"4-电力电缆故障定位监测装置"可能是具体的设备介绍或操作手册，详细阐述了装置的工作原理、功能特性、安装步骤、操作指南以及故障排查等内容。 电力电缆故障定位监测装置通常采用以下几种技术： 1. **脉冲反射法**：利用高压脉冲在电缆中的传播，当遇到故障点时，脉冲会反射回来。通过测量脉冲往返的时间和电缆的传播速度，可以计算出故障点的位置。 2. **感应法**：通过向电缆施加高频信号，利用故障点对信号的改变来确定位置。这种方法适用于接地、短路或断线故障。 3. **声波检测法**：故障点产生的热效应或机械效应会产生声波，通过传感器捕捉这些声波信号，分析后可确定故障位置。 4. **热像仪监测**：对电缆表面温度进行实时监控，异常升温可能预示着潜在故障，结合其他数据可定位问题。 5. **局部放电检测**：监测电缆内部因绝缘劣化产生的局部放电现象，提前发现并定位潜在故障。 送样检测技术规范将详细规定各项性能指标，如： - **精度要求**：装置应具备高精度，误差范围需在允许的范围内。 - **响应时间**：故障发生后，装置应能快速识别并报告故障位置。 - **稳定性与可靠性**：设备在各种环境条件下应能稳定工作，抗干扰能力强。 - **兼容性**：应能与现有电网系统无缝对接，支持多种通信协议。 - **安全性**：确保操作人员和设备的安全，符合电气安全标准。 此外，标准还会涵盖测试程序，包括实验室测试、现场模拟测试和实际运行验证，确保装置在不同条件下的表现都能达到预期。合格的电力电缆故障定位监测装置不仅能够提高维修效率，还能有效预防因故障引起的电网事故，保障电力系统的稳定运行。 总结来说，"南方电网电力电缆故障定位监测装置送样检测技术规范与标准"是确保电力设备质量的关键文件，涉及了故障检测设备的技术要求、测试方法和评估标准，对于电力行业的安全和效率具有重要意义。

数据集-目标检测系列- 豹子 猎豹 检测数据集 leopard - DataBall 标注文件格式：xml 解析脚本地址：https://gitcode.com/DataBall/DataBall-detections-100s/overview 脚本运行方式： * 设置脚本数据路径 path_data * 运行脚本：python demo.py 样本量： 150 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

内容概要：本文介绍了基于YOLOv11的人员溺水检测告警监控系统，详细描述了项目的实施背景、特点及相关参考资料等内容。具体实现上，通过使用YOLOv11模型对从摄像头获得的视频流实现实时的人类溺水监测，同时提供有友好的GUI用于交互操作，在出现异常情况后能够及时做出反应并通过音频或短信的方式发出警告提示。 适合人群：专注于水域安全的专业人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要实时监视溺水事故的各种场景，包括游泳池、湖滨及海岸线等等。 阅读建议：为了更好地掌握该技术的设计思路及其应用场景的具体细节，鼓励深入探讨与实践相关内容。

Hough 变换(Hough Transform)是一种常用的检测图形的算法。主要原理是通过在参数空间中的投票统计来检测图像中的基本形状。 它通过搜索特定形状(如直线,圆,椭圆等)在参数空间的累加器中的局部最大值来检测形状。Hough 变换主要用于检测图像中的基本形状,如直线,圆等。 用于图像处理领域的经典算法，Hough直线检测、圆检测、椭圆检测的c++算法实现

【DBVM驱动修改版CE7.5.1版本防检测】是针对游戏或软件反作弊系统的一种技术解决方案，主要用于提升CE的权限来绕过或屏蔽检测机制。在这个场景中，"DBVM"（指的是“Debugging Virtual Machine”）是一种特殊的虚拟机，被用于调试和分析程序，而CheatEngine（CE）7.5.1则是一个知名的内存修改工具，常被用于游戏修改，以获取竞争优势。 此版本优势： 1、加入DBVM调试可用 2、过滤掉CE方法关键字，防止游戏特征 3、重写CE签名，防特征 4、可过市面上大部分检测

时间序列是一类重要的时间数据对象，可以很容易地从科学和金融应用中获得，并且时间序列的异常检测已成为当前的热门研究课题。 这项调查旨在提供有关异常检测研究的结构化和全面的概述。 在本文中，我们讨论了异常的定义，并根据每种技术采用的基本方法将现有技术分为不同的类别。 对于每个类别，我们都会确定该类别中该技术的优缺点。 然后，我们简要介绍一下最近的代表性方法。 此外，我们还指出了有关多元时间序列异常的一些关键问题。 最后，讨论了有关异常检测的一些建议，并总结了未来的研究趋势，有望对时间序列和其他相关领域的研究者有所帮助。

天阗入侵检测与管理系统是启明星辰公司推出的一款专业级网络安全设备，主要用于保护网络环境免受恶意攻击和非法入侵。这款系统集成了先进的入侵检测技术，能够实时监控网络流量，识别并阻止潜在的威胁，确保企业或组织的信息安全。 在V7.0版本中，天阗入侵检测与管理系统具备了多项关键功能。它提供了全面的网络流量分析能力，通过深度包检测（DPI）技术，可以解析网络数据包，识别出隐藏在正常流量中的异常行为。系统内建了丰富的规则库，涵盖各种已知的攻击模式，如拒绝服务攻击（DoS）、缓冲区溢出、SQL注入等，这些规则可以自动更新，以应对不断演变的网络安全威胁。此外，天阗系统还支持自定义规则，用户可以根据自身的网络环境和安全需求定制检测策略。 在管理方面，天阗入侵检测与管理系统提供了直观的用户界面，便于管理员配置和监控系统。通过该界面，管理员可以设置阈值、调整检测级别、查看实时报警信息以及生成详细的审计报告。系统还支持远程管理和集中管控，适用于大型网络环境，可以有效地减轻管理员的工作负担。 在合规性方面，考虑到GPL协议的应用，启明星辰公司在天阗系统中使用了一些开源软件，如Linux操作系统、Zebra路由软件和OpenLDAP目录服务。对于购买了产品的客户，如果他们愿意遵守GPL协议，启明星辰公司将提供这些软件的源代码。客户需要提供产品序列号、接收GPL软件的详细联系信息以及100元人民币的光盘和快递费用，即可获取相关软件。 总体而言，天阗入侵检测与管理系统V7.0是一款强大的网络安全工具，它结合了先进的检测技术和便捷的管理功能，为企业和组织构建了一道坚实的防线，保护其在网络空间中的资产安全。用户手册详细介绍了系统的各项功能和操作指南，帮助用户更好地理解和使用这款产品，确保网络安全防护的有效性。

标题中的“基于VFNet＆Varifocal-Loss改进YOLOv5的番茄成熟度检测系统”揭示了这个项目的核心：它是一种使用深度学习技术来识别和评估番茄成熟度的系统。YOLOv5是一个非常流行的实时目标检测模型，而VFNet（Variational Feature Network）和Varifocal Loss则是为了提升其在特定任务上的性能而引入的优化方法。在这个系统中，VFNet可能用于提取更具有区分性的特征，而Varifocal Loss则可能是为了解决传统二分类损失函数在处理不平衡数据时的不足。 YOLOv5是You Only Look Once（YOLO）系列的最新版本，以其快速的检测速度和较高的准确性而受到赞誉。YOLO模型的工作原理是将图像分割成多个网格，并预测每个网格中是否存在目标，以及目标的类别和边界框。YOLOv5相较于早期版本进行了多方面的优化，包括使用更先进的网络架构和训练技巧，使其在保持高效的同时提高了精度。 VFNet是一种针对目标检测任务的特征学习框架，旨在增强模型对目标特征的理解和表示能力。通过引入变分方法，VFNet可以学习到更具多样性和鲁棒性的特征，从而在复杂的视觉任务中提高检测性能。在番茄成熟度检测这样的任务中，能够准确地捕获番茄的颜色、形状等关键特征至关重要。 Varifocal Loss是一种专门为解决目标检测中的多类别不平衡问题而设计的损失函数。在传统的二分类问题中，如前景/背景，容易出现类别不平衡，使得模型过于关注占多数的类。而在目标检测中，这种情况更为复杂，因为除了前景和背景，还有多个不同的目标类别。Varifocal Loss通过引入渐进式权重分配，更好地处理了这一问题，使得模型能够更加均衡地关注各类别的预测。 这个压缩包内的"readme.txt"文件很可能包含了项目的详细说明，包括如何构建和运行这个系统，以及可能的数据集和训练过程的描述。"VFNet-Varifocal-Loss-Enhanced-YOLOv5-Tomato-Ripeness-Detection-System-main"目录可能包含了源代码、预训练模型、配置文件和其他相关资源。 这个系统利用了深度学习的强大功能，特别是YOLOv5的高效目标检测能力，结合VFNet的特征增强和Varifocal Loss的类别平衡优化，实现了对番茄成熟度的准确判断。这对于农业自动化、产品质量控制等领域具有很高的应用价值。

主机名称与IP地址检测软件，可以自动的显示当前的主机名（windows操作系统）和此时的IP地址。需要注意的是，前提是必须安装了Java开发环境，否则是无法运行滴。