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CASIA-SURF人脸活体检测数据集百度网盘下载链接，可供学习、训练模型使用，永久有效。请勿用于商业途径或用于其他非法途径。

随着社会的不断发展，人民生活水平提高，民众更加注重生活品质的提升，对自身健康水平的关注度也日益提高。心率和血氧是人体健康状态的两个关键指标，通过监测这两项指标，能为身体健康带来有力的保障。 血氧仪是一种用于检测人体血氧饱和度的重要设备，随着新冠疫情的爆发和肺部疾病患者数量的增加，血氧仪变得越来越重要。血氧仪可以监测患者的呼吸和心跳。在疫情期间，许多患者需要在家中进行自我隔离，远程监控变得非常重要。对于家里有老人的人群来说，外出工作时，家人身体健康状况是他们关注的问题。 现今市场上的家用血氧仪无法进行远程监测，为了满足对身体状况及一些基础的生理指标的实时远程监控。本文采用STM32单片机、MAX30102心率血氧传感器、ESP8266无线通讯模块设计了一种可以远程监控的新型血氧仪控制系统，实现数据采集、数据处理、数据显示、危险报警和远程数据传输等功能。可以随时随地检查自己的身体状况，一旦发现生理指标异常，会自动报警，迅速警示，出现问题就能及时就医。

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深度学习烟叶检测/分割数据集，包含五百六十张不同场景下的烟草叶片图像数据，可用于人工智能（深度学习）的学习和研究

tensorflow检测物体实例:TensorFlow.js是Tensorflow的JavaScript版本。你可能听说过Tensorflow，因为它是世界上最受欢迎的机器学习工具。 TensorFlow.js充分吸取了机器学习的优点，并将应用于支持JavaScript 的node.js和浏览器中。更好的是，TensorFlow.js中包含几个主要的TensorFlow模型库中用于计算机视觉的预构建模型。本文会介绍其中两个模型。

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

网上大部分cityscapes转VOC的代码都不完整，所以写了这个完整转换VOC格式的脚本 注意事项： cityscapes_root需要自行修改，应设为leftImg8bit_trainvaltest和gtFine_trainvaltest所在的目录。 由于cityscapes的中并不包含VOC中的truncated和difficult信息，所以将所有object中truncated和difficult的值都设为0。 cityscapes数据集，通常将val作为test集用于验证性能，因为官方没有放出test集的标注，目的是防止有人用test集训练，在网站上刷分。

研究旨在通过理论和实践相结合的方式，以眼睑闭合持续时间百分比，即PERCLOS算法为核心，收集包括眼睛、嘴部和头部在内的多个部位的疲劳信息，深入探讨驾驶人在驾驶过程中的身体状态，从而构建出一种检测疲劳的新途径。为了检测图像中的人脸位置，这里使用DLIB库提供的人脸68个关键点DAT模型进行分析。然后提取驾驶人面部的68个特征点和坐标，再利用特征点中储存的信息进行眼部张合程度比(EAR)、眼睑闭合持续时间百分比、嘴部张合程度比(MAR)和俯仰角(PITCH)的运算，按照所设条件阈值，对驾驶人的疲劳状态进行评判。该方法能在车辆行驶过程中，无直接接触的情况下，实时地对驾驶人所处的疲劳状态进行准确检测与提示。

通过了解集装箱制造企业电焊工作业岗位职业病危害控制情况,对青岛市某集装箱制造公司15个电焊工作业岗位进行职业病危害因素检测与评价。结果表明,电焊作业时,电焊岗位噪声全部超标;电焊烟尘、锰及其化合物、臭氧、一氧化氮、二氧化氮、一氧化碳、二氧化碳全部合格,该公司电焊工作业岗位职业病危害较重。