OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 车辆检测器 这是一个交通监控系统的项目。 使用OpenCV和YOLOv8实现如下功能,实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速检测,以及检测车辆是否超速。 跟踪代码如下,赋予每个目标唯一ID,避免重复计算。 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆
2024-07-02 21:10:40 87.91MB opencv 深度学习 计算机视觉 车辆检测
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优化内容 1,取消易支付限制,可自由配置易支付参数 2,修复VIP掉线问题 3,新增编辑用户设置VIP时间 4,新增添加用户设置VIP时间 部署流程 1,PHP必须7.1以上才行 2,网站根目录指向public 3,后台登录地址 /admin.php/auth/login 4,默认账号密码 admin / admin
2024-07-02 20:09:09 27.52MB 源码 网盘源码
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【基于单片机的舵机控制装置设计】的本科毕业论文主要探讨了如何利用单片机来设计和实现舵机控制装置,特别是针对无人机制导系统中的舵机控制。舵机是操纵无人机飞行的关键执行机构,它根据控制信号改变舵面角度,确保无人机的稳定飞行。论文中详细介绍了舵机的基本概念、结构、控制原理以及单片机在其中的应用。 一、舵机概述 舵机起源于航模运动,主要任务是通过控制舵面来调整飞行器的运动状态,如发动机推力、飞机的横滚、俯仰和偏航角。在遥控模型中,舵机通过连杆驱动舵面转动,实现操作动作。舵机通常包括舵盘、减速齿轮组、位置反馈电位计、直流电机和控制电路板,通过电机转动、齿轮减速和位置反馈实现角度控制。 二、舵机的结构与控制 舵机内部包含直流电机、减速齿轮和位置反馈电位计,电机的转动通过齿轮减速传递给舵盘,同时电位计根据舵盘位置输出反馈电压。控制电路板接收控制信号,通过比较信号与基准信号来决定电机的转动方向和速度,从而使舵机保持在设定的角度。 三、单片机控制原理 在无人机舵机控制系统中,使用PLC单片机作为控制核心,这是因为PLC单片机具有体积小、功耗低、抗干扰性强、指令集精简和模拟接口丰富等特点。它接收20ms周期的脉宽调制(PWM)信号,根据脉冲宽度控制舵机角度,实现位置伺服。单片机内部的比较器处理输入信号,产生电机转动控制信号。 四、系统软件设计 1. 位置环设计:软件设计需要构建位置控制环,确保舵机能够准确到达并保持设定的位置。 2. 速度反馈:通过检测电机速度来调整控制信号,确保舵机动作快速且平滑。 3. 电流反馈:监控电机电流,以防止过载并优化扭矩控制。 4. 试验结果:论文中应该包含了实际测试数据和结果分析,验证设计的有效性和性能。 五、结语 论文总结了基于PLC单片机的舵机控制系统设计过程,并展示了调试结果。这种设计满足了无人机舵机对体积小、响应快、精度高的要求,证明了单片机在舵机控制中的实用性。 该毕业论文深入探讨了舵机的工作原理,结合单片机技术详细阐述了舵机控制装置的设计方法,对于理解无人机导航系统中的舵机控制有重要的参考价值。此外,论文还提到了不同类型的舵机和常见舵机制造商,如Futaba、JR和SANWA,提供了舵机选择的参考依据。
2024-07-02 20:06:07 999KB
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系统。本文首先介绍了基于JSP的学科竞赛系统的开发背景和意义,系统主要服务于研究所和高校,旨在提升竞赛管理的效率和规范性。通过使用B/S(Browser/Server)架构,用户可以便捷地通过Web浏览器进行操作,降低了系统的使用门槛。 在需求分析部分,系统需具备人员档案管理,包括对参赛人员的基本信息、资格和经历的记录。机构设置模块允许管理员配置不同级别的组织结构,以便于权限分配和任务管理。竞赛申报功能让参赛者能在线提交申请材料,同时系统需支持审核流程,确保竞赛的公正性。竞赛评估模块则用于对参赛项目进行评审和打分,便于决策者做出决策。成果管理功能则记录并展示竞赛的成果,如获奖情况、研究报告等。 在技术选型上,系统采用了JSP作为后端开发语言,这是一款广泛应用于Web应用开发的Java技术,能够方便地处理动态网页内容。同时,数据库选用MySQL,它是一款开源、免费的关系型数据库管理系统,具有高效、稳定和易于维护的特点,适合中小规模的数据存储和处理。 系统设计阶段,主要包括用户登录模块,确保只有授权用户可以访问系统;公告管理模块用于发布和更新竞赛相关通知;站内信功能则提供了内部通信的渠道;用户管理模块允许管理员添加、删除和修改用户信息;竞赛申请和审核模块是系统的核心,涵盖了从申报到审批的全过程;竞赛结果模块展示比赛的最终成绩和排名。 在测试阶段,系统表现出良好的稳定性、可靠性和实用性,能够满足实际操作中的各种需求,证明了基于JSP的学科竞赛系统在实际应用中的价值。总结部分,强调了系统在提高竞赛管理水平、简化工作流程、提升决策效率等方面的作用,并对未来可能的优化和扩展方向进行了展望。 该毕业论文详细探讨了基于JSP的学科竞赛管理系统的设计与实现,涵盖了从需求分析、系统设计、技术选型、功能实现到测试验证的全过程,为类似项目的开发提供了参考。关键词:基于JSP的学科竞赛系统、B/S架构、MySQL数据库。
2024-07-02 19:07:55 221KB 论文 毕业论文 计算机毕业论文
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BERT+BiLSTM+CRF是一种用于中文命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)的模型,结合了BERT模型、双向长短时记忆网络(Bidirectional LSTM)和条件随机场(CRF)。 BERT是一种预训练的深度双向变换器模型,具有强大的自然语言处理能力。它能够学习上下文相关的语义表示,对于NLP任务非常有用。 BiLSTM是一种循环神经网络,能够捕捉上下文之间的依赖关系。通过同时考虑前向和后向上下文,BiLSTM能够更好地理解句子中实体的边界和内部结构。 CRF是一种概率图模型,常用于序列标注任务。它能够基于输入序列和概率分布进行标签推断,使得预测的标签序列具有全局一致性。 在BERT+BiLSTM+CRF模型中,首先使用BERT模型提取句子中的特征表示。然后,将这些特征输入到BiLSTM中,通过双向上下文的学习,得到更丰富的句子表示。最后,使用CRF层对各个词的标签进行推断,并输出最终的实体识别结果。 这种模型的优势在于能够充分利用BERT的语义信息和BiLSTM的上下文依赖性,同时通过CRF层对标签进行约束,提高了实体识别的
2024-07-02 15:37:12 801KB python 毕业设计 bert 自然语言处理
labview实训时程序,编写了一个labview自动售货机程序仿真,使用的版本为2017,有需要的可以自取labview实训时程序,编写了一个labview自动售货机程序仿真,使用的版本为2017,有需要的可以自取labview实训时程序,编写了一个labview自动售货机程序仿真,使用的版本为2017,有需要的可以自取labview实训时程序,编写了一个labview自动售货机程序仿真,使用的版本为2017,有需要的可以自取labview实训时程序,编写了一个labview自动售货机程序仿真,使用的版本为2017,有需要的可以自取labview实训时程序,编写了一个labview自动售货机程序仿真,使用的版本为2017,有需要的可以自取labview实训时程序,编写了一个labview自动售货机程序仿真,使用的版本为2017,有需要的可以自取labview实训时程序,编写了一个labview自动售货机程序仿真,使用的版本为2017,有需要的可以自取labview实训时程序,编写了一个labview自动售货机程序仿真,使用的版本为2017,有需要的可以自取labview实训时程序,编
2024-07-02 14:51:22 590KB 源码软件 labview
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微信小程序项目实战,微信小程序课程设计,基于微信小程序开发的,含有简单代码注册,下载下来简单部署即可使用。 包含:项目源码、数据库脚本、部署说明等,该项目可以作为课程设计使用,前后端代码都在里面。 一. 技术组成 前端:微信小程序 开发环境:微信开发者工具 数据库:MySql 后台框架:SpringBoot/SSM (如果有的话) 二. 部署说明 1. 如果含有服务端的话,一定要先部署好服务端,然后再用微信开发者工具导入,否则,小程序可能会报错 2. 微信小程序,用微信开发者工具导入或者 HBuilder x 工具 3. 数据库可视化软件,推荐使用它 Navicat,MySql 建议使用 5.7 版本
2024-07-02 14:51:00 628KB 微信小程序 课程设计 期末大作业
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单窗口单IP源码(Socks5指定进程代理)。@ands11。
2024-07-02 14:07:12 346B SanYe
在计算机网络中,IP地址和MAC地址是两个关键的概念,它们在数据通信中扮演着重要角色。本篇文章将深入探讨这两个概念以及如何在VC++6.0和Visual Studio环境下通过源码获取它们。 首先,IP地址(Internet Protocol Address)是互联网上的设备独一无二的标识符,它分为IPv4和IPv6两种类型。IPv4由32位二进制数组成,通常以点分十进制的形式表示,如192.168.1.1;而IPv6则是128位二进制,以冒号十六进制表示,如2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334。 MAC地址(Media Access Control Address)是物理网络接口控制器(如网卡)的硬件地址,用于局域网内的数据传输。它是一个48位的二进制数,通常以冒号或破折号分隔的12个十六进制数字表示,如00:11:22:33:44:55。 在VC++6.0和Visual Studio中获取本机IP地址,可以使用Winsock库,这是一个提供套接字编程接口的Windows API。以下是一个简单的示例: ```cpp #include #include #pragma comment(lib, "ws2_32.lib") void GetLocalIPAddress() { WSADATA wsaData; if (WSAStartup(MAKEWORD(2, 2), &wsaData) != 0) return; ADDRINFO hints = {0}; hints.ai_family = AF_UNSPEC; // 接受IPv4或IPv6 hints.ai_socktype = SOCK_STREAM; hints.ai_protocol = IPPROTO_TCP; ADDRINFO* result = NULL; if (getaddrinfo(NULL, "http", &hints, &result) != 0) return; for (ADDRINFO* ptr = result; ptr != NULL; ptr = ptr->ai_next) { char ipStringBuffer[46]; getnameinfo(ptr->ai_addr, ptr->ai_addrlen, ipStringBuffer, sizeof(ipStringBuffer), NULL, 0, NI_NUMERICHOST); std::cout << "IP Address: " << ipStringBuffer << std::endl; } freeaddrinfo(result); WSACleanup(); } ``` 获取MAC地址则需要用到Windows API函数,如`GetAdaptersInfo`或`GetAdaptersAddresses`。下面是一个基本的示例: ```cpp #include #pragma comment(lib, "iphlpapi.lib") void GetLocalMACAddress() { PIP_ADAPTER_INFO adapterInfo = NULL; DWORD bufferLength = 0; GetAdaptersInfo(adapterInfo, &bufferLength); // 获取所需缓冲区大小 adapterInfo = (IP_ADAPTER_INFO*)malloc(bufferLength); if (GetAdaptersInfo(adapterInfo, &bufferLength) == ERROR_SUCCESS) { for (PIP_ADAPTER_INFO adapter = adapterInfo; adapter; adapter = adapter->Next) std::cout << "MAC Address: " << adapter->Address << std::endl; } free(adapterInfo); } ``` 通过上述代码,我们可以分别获取到本机的IP地址和MAC地址,并在控制台进行输出。这为网络编程和设备识别提供了基础支持。同时,这些源码可以在不同的开发环境中进行编译和运行,方便学习和研究。 注意,实际应用中可能需要处理异常情况,例如网络未启用、API调用失败等,确保程序的健壮性。此外,由于网络配置和环境差异,可能需要根据具体情况进行适当的调整。对于更复杂的网络编程任务,还可以探索其他高级特性,如多播、端口绑定、套接字选项等。
2024-07-02 10:12:28 8KB IP地址 MAC地址 源码
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非结构化网格中辐射传热的数值计算,张敏,John C. Chai,用基元有限体积法和非结构化网格求解吸收/散射介质空间的辐射传热问题。空间离散采用三角形非结构化网格,方向角离散采用四边形�
2024-07-01 22:36:30 328KB 首发论文
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