基于小波变换模极大值与奇异点的短时电压变动实时检测.pdf

YOLOv5框架，将源码进行封装，并利用pyqt实现了训练+检测2个部分的界面功能。训练部分，从图片爬虫下载、数据标注、数据集配置到最后的训练；检测部分，从检测参数设置（支持实时设置置信度和IOU等）、数据选择（支持图片、视频和多种摄像头）到结果显示。全部实现界面开发和多线程调度处理。

这个项目是一个基于OpenCV和TensorFlow的实时手势识别与图片特效。通过结合这两个强大的开源库，我们成功地打造了一套多功能的解决方案，旨在为用户提供沉浸式的交互体验。 首先，通过OpenCV实现了实时手势识别，使得系统能够捕捉用户手势的细微动作。这使得用户无需任何物理设备，只需简单地使用摄像头，就能够与系统进行直观、自然的交互。TensorFlow的强大深度学习功能在背后支持，确保手势识别的准确性和稳定性。不仅仅是基本的手势，系统还支持更复杂的手势序列，从而拓展了用户与系统交互的可能性。 但这仅仅是开始，项目进一步加入了图片特效的元素。通过在识别到的手势上应用图像处理技术，用户可以享受到更加有趣和独特的视觉效果。这包括但不限于实时滤镜、图像变形和特殊效果的叠加。这种创新的设计不仅提升了用户体验，也为拓展项目的创意性和趣味性提供了更多可能性。

RK3588 RK3568 RK3566 Linux QT Opencv NPU YoloV5 摄像头实时检测 系统使用debian11

介绍了传统的基于瞬时无功功率理论的ip-iq谐波电流检测算法;针对谐波检测环节产生的时延问题,提出了一种基于传统的瞬时无功功率理论、通过增加预置补偿角来消除时延的谐波电流实时检测新算法。Matlab动态仿真结果表明,利用增加预置补偿角的新算法进行谐波检测补偿效果较好,补偿后的电流波形接近正弦波,实现了谐波的实时检测,验证了该算法的可行性和有效性。

用位置敏感器作为传感器研制成一种性能优良的运动分析系统。它可以精确地确定多个动点的位置并实时给出其轨迹。文中介绍了传感器的工作原理、测试系统的构成及改善精度的技术关键，并以棍图形式给出多点位置的二维、三维实验结果。此项研究成果已于１９９０年７月通过鉴定。

APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 更多项目《面部表情识别》系列文章请参考： 1.面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129428657 2.面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129505205 3.面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467015 4.面部表情识别4：C++实现表情识别(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467023

针对功率单元串联式无功发生器对单相无功电流的检测需要,依据无功功率理论及电流在两相静止坐标系与旋转坐标系中的变换关系,提出了新的单相无功电流检测方法,相对传统的ip-iq法,此方法减少了计算量,提高了检测方法的实时性,且适用于单相和三相四线制电路。并在Matlab/Simulink环境下对提出的单相电路无功电流检测方法进行了建模,通过仿真验证了本控制方案的有效性。

MSᴛʀᴇᴀᴍ 实施 。 Siddharth Bhatia，Arjit Jain，潘丽，Ritesh Kumar，Bryan Hooi。 网络会议（以前称为WWW），2021年。 MSᴛʀᴇᴀᴍ从恒定时间和内存中的多方面数据流中检测组异常。 我们为每个记录输出一个异常分数。 MSᴛʀᴇᴀᴍ建立在之上，可在多方面设置中工作，例如事件日志数据，多属性图形等。 演示版 运行bash run.sh KDD来编译代码并在KDD数据集上运行它。 运行bash run.sh DOS来编译代码并在DOS数据集上运行它。 运行bash run.sh UNSW来编译代码并在UNSW数据集上运行它。 MSᴛʀᴇᴀᴍ 将目录更改为MSᴛʀᴇᴀᴍ文件夹cd mstream 运行make来编译代码并创建二进制文件 运行./mstream -n numericalfile -c categoricalfil

动态无功电流的实时检测方法研究，文中主要分析了三种检测方法并附有仿真结果及结果分析等。