方程式445批量检测工具(MS17-010) 全自动极速版。仅限于检测，请勿非法使用。

本文详细介绍了基于K210平台的人脸68关键点检测技术及其在疲劳检测中的应用。通过分析人脸关键点，特别是眼睛和嘴巴的状态，实现了对闭眼、打瞌睡等疲劳状态的检测。文章首先介绍了人脸68关键点检测的基本原理和步骤，包括人脸检测、关键点提取和分类。随后，重点阐述了如何通过计算眼睛关键点的纵向位置差值来判断眼睛的闭合程度，并设置了阈值进行实时监测。此外，还探讨了通过上下眼皮重合程度判断闭眼状态的方法。对于嘴巴状态的检测，文章详细说明了如何提取嘴唇上下轮廓的关键点，计算距离并设定阈值判断嘴巴是否闭合。最后，结合K210平台的代码示例，展示了如何将这些技术应用于实际的疲劳检测系统中，为相关领域的开发提供了实用的参考。 本文详细介绍了基于K210平台的人脸68关键点检测技术及其在疲劳检测中的应用。在人脸68关键点检测部分，首先介绍了技术的基本原理和实施步骤。人脸检测是通过捕捉人脸图像并识别出人脸的位置，然后进行关键点提取，这一过程主要是通过特定算法来定位人脸上的68个关键点，包括眼周、鼻翼、唇周等位置的关键点。这些关键点为后续的分类和分析提供了基础数据。 在对闭眼、打瞌睡等疲劳状态进行检测时，主要分析了眼睛和嘴巴的状态。文章详细说明了通过分析眼睛关键点的纵向位置差值来判断眼睛闭合程度的方法，并设置了阈值进行实时监测。当检测到眼睛关键点纵向位置差值达到或超过设定阈值时，系统会判断为疲劳状态。此外，文章还探讨了通过计算上下眼皮重合程度来判断闭眼状态的另一种方法。通过这种方式，可以更准确地监测到驾驶员或操作人员是否出现疲劳现象，从而采取相应的预防措施。 在嘴巴状态检测方面，文章阐述了提取嘴唇上下轮廓关键点的方法，通过计算这些关键点间的距离，并设定阈值来判断嘴巴是否闭合。闭合程度的判断有助于识别出打哈欠等疲劳迹象。结合K210平台提供的代码示例，本文展示了如何将这些技术应用于实际疲劳检测系统中。这对于开发者来说，不仅提供了技术实现的参考，还具有较高的实践价值。 K210是一颗专为机器视觉和人工智能设计的芯片，它集成了KPU神经网络处理器和多种外设接口。利用K210平台实现的疲劳检测系统具备较高的实时性和准确性。系统的开发涉及到机器视觉算法与嵌入式编程技术的结合，这对于开发人员来说是一种挑战，同时也是一种提升个人能力的机会。 在实际应用中，该系统能够实时监测驾驶员或者操作人员的面部状态，当检测到疲劳迹象时，系统可以发出警告，提醒相关人员注意休息，从而有效预防因疲劳驾驶或操作引发的安全事故。对于在公共交通、工业生产及智能监控等领域，这种疲劳检测技术的应用具有重要的社会意义和经济价值。 在软件开发领域，此类技术的实现和优化是持续进行的过程。随着技术的发展，未来可以期待更加高效和智能的疲劳检测算法出现。例如，通过深度学习算法对人脸关键点进行更精确的提取和分析，提高疲劳判断的准确率；或者利用更多的生理特征来进行综合判断，如头部姿势、眨眼频率等，从而使检测系统更加全面和准确。 此外，随着AI技术在各个行业的普及，对于开发人员来说，掌握如何将算法应用到具体硬件平台上是一项必备的技能。通过将这些技术应用于实际项目中，开发人员不仅能够验证算法的有效性，还能够积累宝贵的经验，为未来的职业发展打下坚实的基础。最终，这一技术的普及和应用将极大地提高人们工作和生活的安全性。

内容概要：本文介绍了如何利用Sentinel-2遥感影像和Google Earth Engine（GEE）平台，结合多种光谱指数与随机森林（Random Forest, RF）机器学习模型，检测沿海和半咸水湖泊中的有害藻华（HABs）。通过计算MNDWI、NDCI、AFAI、MCI和ABDI等光谱指数，构建水体与藻华特征，并基于NDCI阈值生成训练标签，采用分层采样方法提取样本并划分训练集与测试集。使用100棵决策树的随机森林分类器进行模型训练与验证，评估指标包括总体精度、Kappa系数、生产者/消费者精度及F1分数。最终生成藻华危险分布图，并统计有害藻华占水体总面积的百分比，结果可导出至Google Drive。; 适合人群：具备遥感基础知识和GEE平台操作经验的科研人员或环境监测相关领域的技术人员，熟悉Python编程及基本机器学习概念的学习者； 使用场景及目标：①实现对有害藻华的自动化遥感监测；②掌握光谱指数构建、样本采集、模型训练与精度评估的完整流程；③应用于湖泊、河口等水域生态环境管理与预警系统； 阅读建议：建议结合代码实践，理解每一步的数据处理逻辑，重点关注指数选择依据、标签生成方式及模型性能分析，注意调整参数以适应不同区域的水体特征。

YOLOv5是一个先进的目标检测算法，它在实时性和准确性方面表现卓越。在交通道路目标检测领域中，YOLOv5的应用能够极大地提高道路监控系统的效率和性能。本文介绍的软件系统将这一算法应用于交通场景，实现了对道路上的各种目标（如行人、车辆等）的快速准确检测，同时提供了数据分析功能。 YOLOv5的架构设计使得它能够在多个尺度上进行目标检测，这在道路监控中尤为重要，因为目标的大小可能会因为距离的不同而有较大变化。它的深度学习模型通过训练来识别不同类别的对象，即使在车辆高速移动或光照条件不佳的情况下也能保持较高的检测准确率。 在本软件系统中，开发者为YOLOv5算法提供了一个用户友好的界面，使得用户可以轻松地上传视频或图片，进行实时的或离线的目标检测。检测结果将以可视化的方式呈现，包括目标的边界框、类别标签等信息，便于用户理解和分析交通场景。 软件还具备数据分析的功能，通过记录检测到的目标数据，可以对交通流量、速度、车辆类型比例等进行统计和分析。这对于交通规划、道路安全评估和交通规则制定都具有重要的参考价值。此外，数据分析结果可以导出为各种格式的报告，方便专业人员进行深入的研究和决策支持。 软件系统的设计考虑到了不同用户的需求，因此它不仅支持基本的检测与分析功能，还允许用户进行参数配置和模型训练。这意味着用户可以根据自己的应用场景，调整检测模型的精度和速度，甚至使用自定义的数据集进行模型训练，以达到更好的检测效果。 此外，该软件系统还具有良好的扩展性和兼容性。开发者可能已经设计了API接口，使得该系统可以轻松地与其他软件或平台集成，例如交通管理系统或智能交通灯控制。同时，软件运行的硬件要求不高，可以在普通的计算机上流畅运行，这对于资源有限的用户尤其友好。 基于YOLOv5的交通道路目标检测与数据分析软件系统是一项具有广泛应用前景的技术产品。它不仅能够提高交通监控的自动化水平，减少人力成本，还能够为交通管理提供强有力的数据支持，从而在提高道路安全性和效率方面发挥重要作用。

内容概要：本文档为Koh Young公司AOIGUI编程软件的用户手册（版本2.7.4），详细介绍了其自动化光学检测（AOI）系统ZENITH的程式编程流程、核心软件模块（ePM-AOI、AOI GUI、维修站）的功能与操作界面，以及程式文件的生成、检测条件设置、高级功能 《AOIGUI 编程用户手册》是Koh Young技术股份公司发布的专业指导文件，专门针对ZENITH系列3D自动光学检测(AOI)系统的编程使用。该手册提供了版本2.7.4的详细操作指南，涵盖了从基本的软件功能、操作界面到复杂编程步骤的方方面面。其中核心软件模块包括ePM-AOI、AOI GUI以及维修站模块，每个模块都有其独特的功能和操作界面设计，便于用户快速上手和高效工作。手册的编写遵循严格的版权保护原则，任何未经许可的出版、复制或翻译都将被禁止。 手册详细介绍了如何进行程式文件的生成，包括加载、打开及编辑的操作流程，为用户提供了直观的操作指导。用户在编程过程中可以设置各种检测条件，以满足不同AOI检测任务的要求，手册对此也有具体的指导和说明。除了基础操作外，手册还涉及了系统的高级功能，帮助用户充分利用ZENITH系列3D AOI系统的潜力。 Koh Young技术股份公司作为一家在全球范围内享有盛誉的企业，一直致力于自动光学检测技术的研究与开发。其发布的这款手册不仅体现了公司的技术实力，也为全球用户提供了强有力的技术支持。从修订记录中可以看出，从2012年到2019年，Koh Young技术股份公司持续对AOIGUI编程软件进行更新和改进，使之更好地适应快速发展的技术需求。在产品的改版过程中，公司保有对内容变更的权利，这一点在用户手册中得到了明确的说明。 整篇用户手册的编写遵循严格的技术标准和版权规定，确保了内容的准确性和权威性。手册的目录结构清晰，便于用户查找相关信息，而详尽的修订记录则为用户提供了版本更新的明确轨迹。通过阅读这份手册，用户能够全面了解ZENITH系列3D AOI系统的编程使用，从而在自动化光学检测领域中获得更高的检测效率和更精确的检测结果。

文件太大放服务器下载，请务必先到资源详情查看然后下载 样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/143981057 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：148 标注数量(xml文件个数)：148 标注数量(txt文件个数)：148 标注类别数：1 标注类别名称:["ice"] 每个类别标注的框数： ice 框数 = 214 总框数：214 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

电力输电线覆冰检测技术是一项确保电力系统安全稳定运行的关键技术。在恶劣的天气条件下，输电线路上的覆冰可能会导致电线的机械强度下降，甚至引起输电线路断裂，造成大面积停电。为了有效地预防和处理这些问题，科研人员和工程师们开发了多种覆冰检测技术，并且这些技术不断向着自动化、智能化发展。 数据集是人工智能、特别是机器学习领域中不可或缺的部分。一个高质量、大规模的数据集对于训练有效的模型至关重要。这次提供的“电力场景输电线覆冰检测数据集VOC+YOLO格式1983张3类别.zip”，涵盖了1983张标注有详细信息的图片，这些图片包含三个不同的类别，分别是正常输电线、轻度覆冰输电线和严重覆冰输电线。这些数据为研究者提供了丰富的原始资料，可以用于训练和验证各种图像识别算法。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统。该系统的特点是快速和准确性，能够在单个网络中直接对图片进行处理，从而检测出图片中的多个目标。VOC（Visual Object Classes）数据集格式是一个常用的数据集格式，它为每张图片提供详细的类别和位置标注信息，使得研究者能够更方便地进行机器学习模型的训练和评估。 为了更好地使用这个数据集，首先需要对数据进行预处理，包括图像的缩放、增强等步骤，以适应不同检测模型的输入要求。数据集应该被分为训练集、验证集和测试集三个部分，分别用于模型的训练、参数的调整和模型性能的评估。对于电力行业的专业场景，由于检测对象的复杂性及多样性，数据集中的图片需要经过精细的标注工作，以确保标注的边界框和类别标签准确无误。 该数据集所包含的图像来自不同的拍摄环境和条件，这为模型提供了丰富的场景覆盖，有助于提高模型的泛化能力。同时，基于YOLO格式的标注，研究者们可以使用YOLO系列的算法进行训练和检测，这将极大地提高检测的速度和准确性。而且，这些数据集的使用不仅仅局限于覆冰检测，还可以扩展到电力设施的其他视觉检测任务，如电线断裂、绝缘子污秽检测等。 在模型训练完成后，评估模型的性能是必不可少的环节。通常使用准确率、召回率、F1分数等评价指标来衡量模型的性能。此外，模型的实时性能也非常重要，尤其是在电力行业，实时的检测结果对于及时采取预防措施具有决定性意义。因此，模型的运行效率和准确性都应受到同等重视。 随着人工智能技术的不断发展，尤其是深度学习在图像处理领域的应用越来越广泛，电力输电线覆冰检测技术也在朝着更加智能、高效的方向发展。而高质量的标注数据集，如本数据集，为深度学习模型提供了坚实的基础，有力地推动了电力设施安全运行的智能化管理。

作者:李志博32 概述:据了解，每年全世界各地都会发生很多在车内中暑、被熏晕或窒息死亡的案例，2019年7月27日，纽约一位父亲不小心将不到1岁的一对龙凤胎婴儿忘记车内8小时，发现时候，孩子已经死亡，解决车内安全隐患问题刻不容缓！ 本系统实时监测车内二氧化碳浓度，当二氧化碳浓度高于设定阈值，立刻通过4G Cat1模块报警，用户通过微信收到报警信息。 开发环境硬件: 小熊派STM32开发板 扩展板:中移ML302 4G模块，二氧化碳模块，人体红外传感器 RT-Thread版本:RT-Thread Nano 3.1.3 开发工具及版本:MDK 5.27 RT-Thread使用情况概述内核部分:调度器，信号量，消息队列。 调度器:创建多个线程来实现不同的工作。 信号量:用来同步线程。 消息队列:用来实现线程之间传递的数据。 软件包部分: CJson:解析云端下发的Json格式命令 FinSH: 通过串口命令调试系统 硬件框架软件框架说明 演示效果 小程序主页: 小程序控制页面: 本项目主要实现车内二氧化碳检测，并将检测的二氧化碳浓度及时上报给腾讯云平台。首先STM32上电之后完成外设初始化，驱动二氧化碳模块检测实时浓度信息，然后控制ESP8266连接腾讯云，接着实时检测二氧化碳浓度，当数据变化时候，立刻到云平台，可以通过小程序远程查看，当二氧化碳浓度超高时候，可以通过微信公众号提醒用户。 比赛感悟RT-Thread系统是国产的一款优秀的RTOS，奉行小而美的哲学，已经有很多优秀产品在使用，完全不用担心稳定性，此外RT-Thread含有丰富的物联网组件包，在如今这个互联互通的时代，选择RT-Thread这款国产系统进行项目开发，绝对是一个极好的选择。 我之前也用过RT-Thread系统，不过都是基于WIFI模块二次开发，本次是第一次使用RT-Thread开发STM32,项目，RT-Thread丰富的文档视频资料是我学习过程中的极大助力，通过RT-Thread + CubMX极大的提高了开发效率，由衷的感谢开源社区大佬们的贡献。 最后感谢主办方提供了这么好的一个平台，不仅能展示自我，也能学到很多知识，还要感谢论坛上那些解决我问题以及制作软件包的大佬，希望有朝一日我也能给开源社区贡献一份自己力量。

SG3525是一款广泛应用在开关电源控制领域的集成电路，它是一种脉宽调制(PWM)控制器，能够实现高效能的电源转换。在电力电子技术中，对于交流侧电压Us的精确检测是至关重要的，因为这直接影响到电源系统的稳定性和效率。本文将详细探讨基于SG3525的交流侧电压检测电路的设计与工作原理。 SG3525芯片内部集成了PWM发生器、误差放大器、振荡器和保护功能等，它通过控制开关管的通断时间来调节输出电压。在交流侧电压检测过程中，我们通常会利用同步变压器来获取交流电压的信息。同步变压器的原边连接到电网，副边则用于传输电压信号至检测电路。 检测电路中的核心部分是一个全波精密整流电路，这里采用运算放大器来增强信号处理能力。全波整流电路可以确保在交流电压的正负半周期内都能提供有效的信号，从而提高了检测的精度。运算放大器在电路中起到隔离和放大作用，避免了共地问题可能导致的干扰。具体工作流程如下： 1. 交流侧电压Us通过同步变压器的副边感应出一个与输入电压成比例的电压信号。 2. 这个交流信号经过运算放大器的同相比例放大，以提升信号幅度并减小噪声影响。 3. 接着，该信号进入全波整流电路，由二极管或模拟开关实现。在正半周，二极管导通，信号被传递；在负半周，二极管截止，信号通过反向偏置的二极管或模拟开关的低阻抗路径继续传递。 4. 整流后的直流信号经过滤波器（通常为RC滤波）平滑处理，去除高频噪声和毛刺，得到更为稳定的直流电压。 5. 这个直流电压被送入DSP（数字信号处理器）的A/D转换口，转换为数字信号，供后续的控制算法使用。 了解这种检测电路的工作原理对于设计和调试基于SG3525的电源系统至关重要。通过精确检测交流侧电压，可以实时监控系统的运行状态，进行精确的反馈控制，确保输出电压的稳定，并有效提高系统的动态响应和效率。同时，合理的电路设计还能防止过压、欠压等故障情况，保障设备安全运行。 基于SG3525的交流侧电压Us检测电路图涉及了电源变换、信号检测、放大、整流、滤波以及数字信号处理等多个环节，是电力电子系统中不可或缺的一部分。理解并掌握这一电路的工作原理和设计方法，对于提升电源系统性能和可靠性具有重要意义。

MATLAB草莓检测系统是一个基于MATLAB环境的图像处理系统，用于自动检测和识别草莓图像中的草莓对象。该系统可以实现草莓的定位、分割、特征提取和分类等功能。 系统的主要流程如下： 1. 图像预处理：对输入的草莓图像进行预处理，包括去噪、增强和图像修复等操作，以提高后续处理的准确性。 2. 草莓定位：使用图像处理技术，如阈值分割、边缘检测和形态学操作等，定位草莓在图像中的位置。 3. 草莓分割：根据草莓的特征，如颜色、形状和纹理等，将草莓从图像中分割出来，生成草莓的二值图像。 4. 特征提取：从草莓的二值图像中提取草莓的特征，如尺寸、形状、颜色直方图等，以描述草莓的特性。 5. 分类识别：使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或深度学习方法，对提取的草莓特征进行分类识别，判断草莓是否合格或是否存在病虫害等问题。 6. 结果显示：将检测结果以图像或文字形式显示出来，可以标注出检测到的草莓位置，或输出检测到的草莓的数量和质量评估等信息。 MATLAB草莓检测系统可以应用于农业领域，用于草莓产量的统计、质量控制和病虫害的监测等。同时，该系统也可以扩展到其他水果和蔬菜的检测和识别中。