针对布匹瑕疵检测算法中运算量大、自适应差的问题,利用布匹纹理周期性变化特性,自适应地构建结构元素,实现形态学运算;采用基于像素面积的阈值选择定位瑕疵位置。在不改变检测准确率的同时减少了运算时间。实验结果表明,该算法所确定的瑕疵位置与主观视觉吻合,相比经典算法,误检率、错误率均降低了4%。

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本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。

用几种方法进行边缘检测对比，其效果，通过比较可以很清楚的看出那种方法比较好。

行人检测是实现智能交通与客流监控的关键技术，深度学习方法训练模型已经在行人检测领域取得了良好的效果。但是当训练样本质量不佳时，训练的模型往往不能得到令人满意的效果。为了提高雾霾天气与曝光较强环境下的行人检测效果，提出了将暗通道去雾算法应用于深度学习的样本预处理中，并使用快速深度卷积神经网络训练行人检测模型。在实验中，首先对10000张样本图片采用暗通道去雾算法进行预处理，之后分别使用有无暗通道去雾算法预处理的样本图片训练模型，最后比较这两种模型在不同场景下的模型检测准确率。实验结果表明，使用暗通道去雾预处理后的样本训练得到的深度模型具有更好的检测效果，在多种场景下的检测率都得到提升。

MQ135空气质量检测传感器原理图

机器人大师 计划是由Da-Jiang Innovations（DJI）建立的机器人竞赛和学术交流平台，专门为全球技术爱好者设计。 在比赛中，两支团队的机器人通过在安装在机器人上的装甲板上射击小球，在竞技场上相互搏斗。 机器人上广泛使用计算机视觉来跟踪和检测对手机器人并执行自动瞄准和射击。 可以同时检测蓝色和红色装甲 该模型使用框架进行训练，并预先训练了微小的yolov4权重。

适用于深度学习，机器学习的目标检测。风能是现代社会最重要的可再生能源之一,风能的主要利用形式是风力发电,风机叶片是捕获风能并将其转化为电能的主要部件,由于大多数的风电机组工作环境复杂恶劣,且长期承受交变负荷作用,使得在役风机叶片容易出现故障,从而降低风机发电效率、造成安全生产隐患,因此对风机叶片表面故障进行检测和识别显得尤为重要。2003年中国风电进入开始快速发展阶段，2018年中国风电容量赶超美国，成为全球第一，然而，我国早期投建的风机已逐步进入中老年。风机叶片在运行过程中，受台风，雷电，冰雪，盐雾等恶劣天气影响，加上长期使用工程中受到的交变载荷的作用，容易出现裂纹，砂眼，分层，脱粘等损伤，所以需要长期的巡检，探测外表缺陷，损害，并进行长期的运营保养。为解决风机运维成本高，检测效率低，缺陷识别难等

【疲劳驾驶检测系统】 适用人群：本科或专科 技术路线：使用dlib、opencv和wx搭建 实现内容：头部角度，眨眼和打哈气的检测并在相应输出端进行输出提示。 实现语言：python3.7以上 编译器：pycharm2020以上 提示说明：最好直接放在d盘，这样导入好包之后可以直接运行

MATLAB车辆运动目标跟踪检测（各车速度，车流量，密度，GUI界面）