该程序从实时音频信号中消除静音。该程序还检测是男声还是女声。

利用Pytorch，opencv进行人脸口罩佩戴检测，并且在视频流中显示出来。 里面包含代码文件(.py)，数据集文件和训练好的模型文件。如果感觉检测效果不是很好，可以自己重新训练。

本设计为基于MATLAB的HMM语音信号识别，可以识别0-9十个阿拉伯数字，带有一个丰富的人机交互GUI界面。算法流程为：显示原始波形图……显示语音结束处放大波形图……显示短时能量……设置门限……开始端点检测……，也可以通过添加噪声，对比加噪后的识别准确率。后续可二次开发，做成九宫格形式，做一个电话拨号音识别。

基于matlab平台的：水果分级系统（颜色，形状，大小，缺陷，方法bp，分级标准设置，带界面GUI，步骤详细）

APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 更多项目《面部表情识别》系列文章请参考： 1.面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129428657 2.面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129505205 3.面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467015 4.面部表情识别4：C++实现表情识别(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467023

由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性 主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括： 1.python环境下通过export.py导出.onnx模型 2.C++环境下通过opencv的DNN模块进行模型导入和调用 部署完成后的检测效果如下图所示（CPU下运行，无加速！） 适合刚开始转战C++的算法小白

由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性 本文主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括： 1.python环境下通过export.py导出.onnx模型 2.C++环境下通过tensorrt进行模型导入和调用，过程中实现int8量化加速 适合刚开始部署模型的小白或者研究者，内附教程

vb代码:把彩色图转为灰度直方图均衡，软化为二值黑白图，进膨胀运算和腐蚀运算，检测边界，检测直线和圆。每个功能用一个command实现。

设计主要是基于MATLAB的疲劳驾驶视觉性检测，其研究方案总体处理框架一般包括以下五个阶段： （1） 视频输入阶段：通过摄像头或者其他视频设备获取司机的面部图像数据。 （2） 预处理阶段：对采集到的图像数据进行预处理，去除噪声、调整亮度、对比度等，以提高后续处理的效果。 （3）特征提取阶段：采用图像特征提取算法，从预处理后的图像中提取与疲劳状态相关的特征信息。一般用来检测眼睛状态。可以使用灰度积分投影技术进行眼睛定位。 （4）特征分类阶段：将特征信息与已知模型进行比较和分析，判断司机是否处于疲劳状态。可以使用神经网络、perclos技术进行分类判别。 （5）结果输出阶段：根据特征分类结果，输出报警信号或其他措施，提醒司机注意安全行车。

新型传感器的检测rar,为了减少机械接触磨损，提高传感器的使用寿命和输出信号的准确性，新的技术和材料不断在汽车电子控制系统上的应用。本文主要结合现代电喷汽车电信号的分类和特性，了解仪器的功能，进行故障的判断。