摘要:本文采用虚拟仪器的原理,综合计算机的结构特点,提出了一种以计算机为平台,基于LabVIEW的视频远程监控系统,介绍利用TCP/IP协议进行数据远程监测和控制。利用LOCD技术和TCP/IP协议组以及LabVIEW中的网络传输模块,提出了一种更廉价的监控系统设计方案,具有通用性强,实用价值高以及性能稳定等特点。   1.引言   随着科学技术的迅猛发展,现在网络已经走进千家万户,成为生活、工作和学习不可缺少的条件。远程监控已逐渐被应用到政府、教育、医疗、生产以及治安等众多的领域。   在远程视频测控系统的构建中,视频采集是一个必不可少的模块。通过视频,客户端可以随时很方便的观察到现场
2023-03-16 14:38:14 110KB 基于labview的视频远程控制系统
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CAM350 10.5视频教程.共计12节。基础知识、菜单、输入格式、图层定义,编辑,光圈、设计规则检查及可生产性分析、钻铣编辑器、飞针和钉床测试等
2023-03-15 16:55:25 242.64MB CAM350 电路设计 生产流程
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本课程讲述如何使用OC 实现1V1 Android端实时音视频通信包括如何使用nodejs开发WebSocket信令服务器理解WebRTC媒体的交互流程coturn服务器搭建Android音视频客户端开发
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2023-03-14 16:44:31 8.83MB 视频行为人姿势识别 姿势识别
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本设计将基于OpenCV,采用“关键点提取并归一化”与“分类器”相结合的方式,实现多人正常和异常姿态识别的设计。关键词 OpenCV 人体姿态估计 多分类 行为识别;主要功能是通过MoveNet对前期用于训练的视频内容进行人体骨骼关键点信息的提取,MoveNet将在每帧上将人体骨骼关键点的x和y坐标提取出来,通过一定的算法进行归一化,并保存数据。首先,通过OpenCV将视频读取,通过OpenCV进行简单的视频预处理,进行BGR转RGB的操作,然后加载MoveNet的关键点模型将人体骨骼关键点信息提取出来,对每帧的x和y的坐标进行归一化,将不同大小的骨骼标准化,按帧存入数据库中,这个过程将按WALK、STAND、FALL、FIGHT这四类动作分别进行提取与处理。主要功能对前期数据库内容进行数据分割,生成4个LSTM模型,对分割好的数据进行导入,并和导入对应标签进行迭代训练,最后生成Loss值最低的模型。主要功能对前期数据库内容进行数据分割,生成4个LSTM模型,对分割好的数据进行导入,并和导入对应标签进行迭代训练,最后生成Loss值最低的模型。
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