% trafficObj1 = mmreader('traffic.avi'); trafficObj1 = VideoReader('traffic.avi'); mplay('traffic.avi'); darkCarValue=70; darkCar=rgb2gray(read(trafficObj1,71)); %noDarkCar=imextendedmax(darkCar,darkCarValue); %imshow(darkCar); %figure,imshow(noDarkCar); sedisk=strel('disk',2); %noSmallStructures=imopen(noDarkCar,sedisk); %imshow(noSmallStructures); nframes=get(trafficObj1,'NumberOfFrames'); %帧数 I=read(trafficObj1,1); %读取第一帧 taggedCars=zeros([size(I,1) size(I,2) 3 nframes],class(I)); %定义一个4维数组存放每一帧 for k=1:nframes singleFrame = read(trafficObj1,k); %读取第k帧 I=rgb2gray(singleFrame); %转换为灰度图像

Python节拍检测器 实时检测音频节拍，计算 BPM 并随着音乐及时闪烁 LED 灯条。

本程序能实时监听并检测Android蓝牙的连接状态，无论是通过界面上的switch按钮打开/关闭手机蓝牙，还是手动打开/关闭手机蓝牙，程序都能监听当前的状态

目前，中国的城市化水平已超过50％，汽车保有量达到1.4亿辆。 随之而来的交通拥堵问题变得越来越突出。 如何实时，准确地获取车辆的基本信息越来越重要，以便交通部门及时管理特定路段和交叉路口的车辆。 目前，一些相关的方法和算法具有较高的实时性，但准确性不高或相反。 因此，本文提出了一种基于YOLOV2框架的车辆实时检测方法，该方法具有实时性和准确性。 该方法改进了YOLOv2框架模型，优化了模型中的重要参数，扩大了网格尺寸，并改进了模型中锚点的数量和大小，可以自动学习车辆的特征，实现实时，高精度的车辆自动检测和车辆类别识别。 对自制数据集的评估表明，与YOLOv2和Faster RCNN相比，准确率提高到91.80％，召回率提高到63.86％。

瑜伽姿势估计应用程序 表中的内容 概述：- 这是一个瑜伽姿势估计应用程序，它可以通过使用posenet和KNN分类器实时检测瑜伽姿势。 这里使用的数据集是自定义数据集，由 3 个视频组成，用于表示 3 种不同的姿势。 它部署在heroku中。 需要注意的一件事，即这将适用于所有移动和边缘设备。 动机：- 这个项目是我在 ShapeAI 实习的一部分，担任机器学习工程师实习生。 该项目可以扩展为完美的瑜伽教练，以使用 AI 跟踪姿势并保持健康。 技术方面：- 该项目主要分为前端，后端两部分。 让我们详细讨论它们中的每一个。 前端部分：-主要是从前摄像头采集姿态图像，用于姿态识别。 该图像被传递给在 ml5.js 中预训练的posenet模型并获取计数部分位置x和y并将它们保存以以json的形式获取数据。 我们将从图像中检测到 17 个姿势，其中有 2 个与之相关的值，总共 34 个

在监控视频图像中因拍摄角度的问题，导致图像中的车道线并不是竖直的。针对在此图像中选取对应块，实现车辆速度实时检测的问题，分析了车身的特征及图像中车道线的倾斜角度，选择车灯作为对应块，选取车灯存在的候选区域；然后根据车灯的对称性强度筛选车灯带，实现车灯的准确定位，并把车灯移动的距离通过摄像机标定转换到实际坐标中，从而实现车辆速度的实时检测。实验结果证明，该方法运行速度快、定位准确，因此可以广泛地应用于红绿灯路口环境中，实现视频图像的车速实时检测。

硬件监视器实时显示关键硬件信息;温度、利用率、时钟频率和电压。您可以在屏幕上显示所选信息, 以便在游戏中查看关键统计信息。可以在游戏屏幕上提供系统性能的实时信息显示, 因此您可以密切关注超频设置对游戏时的影响。可以随时看清显卡运行状态，包括核心/显存频率、核心占用率、核心温度、风扇转速，以及游戏帧率等等。其功能最主要的还是能够及时地查清帧率骤降的原因，看看是哪个地方出现了问题。 从事12年的IT运维工程师，在工作中发现有用的工具及问题并解决了的，分享给网友们。 希望能帮到您，有问题可以查看我用户名 Q我哦。记得点赞，收藏，关注我。谢谢支持。

为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助，设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术，实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据，通过支持向量机算法（SVM）对数据进行处理，输出特征数据并通过GPRS将数据上传至物联网云平台，同时将跌倒信息发送给监护人手机。并对各种跌倒状况进行各50次实验，其结果表明：跌倒判断的正确率为100%；并且通过手机APP或者物联网云平台监护人可以实时查看独居老人日常活动，同时能接收跌倒消息以便及时救助。该装置可以突破距离限制，远程实时有效监护独居老人。

电动装置-基于计算机视觉的飞行器输电线路实时检测跟踪方法.zip

建立了基于CCD摄像机的激光熔覆过程检测系统，得到熔池的动态变化过程。从动态视频中读取每祯数字图像，获得稳定的熔池区图像。对熔池图像处理的算法进行研究，得到清晰准确的熔池形貌边缘;提取熔池中心，得到单道熔覆层熔池的相对高度变化，能够近似表征沉积表面的起伏。在图像采集卡与计算机图像处理单元互相通信和采集软件模块的基础上进行连续视频图像实时处理程序的开发，在0.2 s内完成对图像的采集处理工作，为获得精确的熔池位置偏差和激光熔覆过程控制提供了检测基础。