司机疲劳驾驶容易引起严重的交通事故，疲劳状态检测系统的研究成为计算机应用研究的重要领域。为了满足疲劳状态检测系统实时性要求，选择实时性较好的Adaboost算法来识别人眼，采用单位时间内眼睛闭合时间所占的百分率来判断疲劳状态，应用该算法后进行疲劳驾驶训练和识别研究。选择DSP移植方案并将疲劳状态检测算法移植到DSP中。经过实时检测实现的系统基本能满足实时检测疲劳驾驶的要求。

单片机原理

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一、首先围绕烟雾检测问题，对其基本内容、理论研究与系统开发进行综述；接着对深度卷积神经网络，以及深度目标检测网络进行了详细介绍。二、研究基于改进 Mobile Net V2-SSD 的烟雾视频检测算法：首先提出新型重构金字塔结构，以提升小型烟雾目标的检测精度；然后提出基于烟雾先验特征的候选框参量设定方法，以快速准确的定位烟雾目标；接着引入了基于 SE-Net 模块的特征增强抑制机制，以有效提高特征表达能力；最后通过在雾检的准确率。三、研究基于改进 3D 残差稠密网络的烟雾视频检测算法：首先提出基于先验评分算法的疑似烟雾区域定位，以实现烟雾目标的实时定位；然后提出轻量化 3D 实现烟雾目标的精准检测；接着提出基于烟雾时变特征的动态检测策略，以实现实时性和精准性的最佳折中；最后通过实验对比，本文算法在检测率和准确率等方面都有提升。四、开发并实现了基于深度神经网络的烟雾视频检测系统：首先阐述了系统的需求和架构，然后介绍了系统开发的软件环境与硬件资源，阐明了该系统的具体实现流程；最后展示了对烟雾视频检测的实际运行效果。

HTY 全封闭无菌检测系统

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使用单片机采集当前环境的烟雾浓度、光照强度、温度、湿度。并将数据上传至物联网云平台OneNet 资料包含程序、电路图