经济的快速发展对煤炭生产量提出了更高的要求。但在实际煤矿生产中不断发生的矿难事故使国家和社会不得不将更多的注意力放到煤矿生产的安全方面。由于瓦斯爆炸而引起的矿难占了相当大的一部分,因此,对瓦斯参数进行及时检测和报警以及对其进行相应地控制措施已经是势在必行。提出了一种利用PIC单片机来实现矿井瓦斯监测和报警功能的系统。在介绍整体结构和实现的基础上,对瓦斯传感元件的原理和采样方法进行了重点分析和介绍。

车牌定位完整程序，可直接运行，在此基础上还可做识别。

颜色分类leetcode 实时交通标志检测和分类 使用 SSD 的新版本将于今年夏天发布，供任何需要更高精度检测方法的人使用。 请继续关注新的更新！ 1. 说明 该项目是一个使用 OpenCV 的视频交通标志检测和分类系统。 检测阶段使用图像处理技术在每个视频帧上创建轮廓并在这些轮廓中找到所有椭圆或圆。 它们被标记为交通标志的候选对象。 检测策略： 增加视频帧的对比度和动态范围 使用 HSV 颜色范围去除不必要的颜色，如绿色 使用 Laplacian of Gaussian 显示对象的边界 通过二值化制作轮廓。 检测椭圆形和圆形轮廓 在下一阶段 - 分类阶段，通过基于候选坐标从原始帧中裁剪来创建图像列表。 预训练的 SVM 模型将对这些图像进行分类，以找出它们是哪种类型的交通标志。 当前支持的交通标志（每个标志文件的名称与其在 SVM 中的类相对应）： 注意： 所有属于 8 级及以上的标志都被标记为OTHERS，因为比赛需要这样做。 还有一个 0 类被标记为非交通标志 仅对当前帧中最大的标志进行裁剪和分类 每次main.py调用时都会训练 SVM 模型，在检测阶段之前，但我仍然保存模型

在化工原料、服装、食品原料等的出货检验中，需要检测正常产品中的缺陷和杂质，但很难收集到足够的异常图像用于深度学习。 该演示展示了如何使用 CAE 检测和定位异常。 这种只使用正常图像进行训练的方法可能使您能够检测到从未见过的异常​​，通过自定义SegNet模型，您可以轻松地获得此任务的网络结构。 [日本人]在这个演示中，您可以使用深度学习来检测和定位出现在正常图像中的异常。这种仅使用正常图像训练模型的方法可能会检测到您以前从未见过的异常​​情况。我正在自定义 SegNet 模型以轻松获取模型结构。 【Keyward】图像处理、图像分类、深度学习、深度学习、IPCV演示・ SegNet ・ 异常检测 ・ 视觉检测 ・ 语义分割 ・ 自动编码器 ・ 卷积

基于C均值算法的车辆检测与跟踪，可以检测静态图像中车辆或物体的人数！

基于MATLAB的遥感图像变化检测.pdf

图像检测代码

利用单片机智能控制技术并集成了瓦斯传感器等功能电路设计了一种便携式矿用瓦斯检测系统。该系统小巧、轻便，可自动检测矿井中瓦斯浓度并报警。重点介绍了系统的硬件设计和软件设计。

本文针对传统基于机器视觉的司机疲劳检测模型对硬件系统要求较高、检测准确率和效率较低等问题，提出了一种基于MTCNN-PFLD-LSTM深度学习的司机疲劳驾驶检测方法。该方法利用深度学习技术对驾驶员的面部特征进行提取和分析，通过LSTM模型对驾驶员的疲劳状态进行判断和预测。实验结果表明，该方法具有较高的检测准确率和效率，能够有效地检测司机的疲劳驾驶状态，具有一定的实用性和推广价值。

基于opencv的边缘检测 在我电脑上可以运行 效果还比较理想 希望可以帮到大家