计算机视觉与深度学习作为人工智能领域中最为活跃的分支之一，近年来得到了迅速的发展。特别是在图像处理和目标检测方面，研究者们不断推出新的算法和技术，旨在实现更高效、更准确的图像理解和分析。本文所涉及的正是这样一个综合性课题，即基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）这一流行的目标检测算法的改进算法开发出的高精度实时多目标检测与跟踪系统。 YOLOv5算法是一种端到端的深度学习方法，它以速度快、准确率高而著称，非常适合用于处理需要实时反馈的场景，如智能监控、自动驾驶和工业自动化等。通过使用卷积神经网络（CNN），YOLOv5能够在单次前向传播过程中直接从图像中预测边界框和概率，相较于传统的目标检测方法，它显著降低了延迟，提高了处理速度。 该系统在原有YOLOv5算法的基础上，引入了多方面改进。在算法层面，可能采用了更先进的网络结构或优化策略，以提升模型对于不同场景下目标检测的适应性和准确性。系统可能整合了更多的数据增强技术，使得模型能更好地泛化到新的数据集上。此外，为了提升多目标跟踪的性能，系统可能还集成了高级的追踪算法，这些算法能够保持目标在连续帧中的稳定性，即使在目标之间发生交叉、遮挡等复杂情况下也能实现准确跟踪。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是计算机视觉领域的一个重要工具库，它提供了一系列的图像处理函数和机器学习算法，能够帮助开发者快速实现各种视觉任务。而TensorFlow和PyTorch作为当下流行的深度学习框架，为算法的实现提供了强大的支持，它们丰富的API和灵活的计算图机制使得构建复杂模型变得更加简单和高效。 智能监控系统通过实时图像处理和目标检测技术，可以自动识别和跟踪视频中的异常行为和特定物体，从而提高安全性。在自动驾驶领域，多目标检测与跟踪系统对于车辆行驶环境中的行人、车辆、路标等进行精准识别，是实现高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术的关键。工业自动化中，对于生产线上的零件进行实时监控和识别，能够提高生产效率和质量控制的精确度。 从压缩包内的文件名称“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”推测，该压缩包可能还包含了一份详细的使用说明文档和附加资源文件。这些文档可能提供了系统的安装部署、配置指南、使用教程等，对于用户来说，是十分宝贵的参考资料。而“EvolutionNeuralNetwork-master”文件夹可能包含了与目标检测算法相关的源代码和训练好的模型文件，这对于理解和复现该系统具有重要的参考价值。 在技术不断进步的今天，深度学习和计算机视觉技术的应用领域正变得越来越广泛。YOLOv5算法的改进和应用只是冰山一角，未来，我们有理由相信，随着技术的不断成熟和优化，基于深度学习的图像处理和目标检测技术将在更多领域发挥其重要作用，从而推动社会的进步和发展。

JK0006-3智能监控仪V2.1.doc

基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时监测温湿度、气体及土壤状态，智能调节环境与设备，手机APP远程控制，高效管理农业生产。,Arduino驱动的温室大棚智能监控与联动控制系统：实时监测温湿度、气体与土壤状态，智能调节环境与优化种植条件。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物

内容概要：本文介绍了如何通过TensorRT加速YOLOv5模型推理，并结合QT框架搭建一个高效的智能监控平台。具体来说，YOLOv5模型被转换为ONNX格式并通过TensorRT进行优化，最终封装成DLL以支持多线程多任务并行处理。QT框架则用于实现视频监控、录像回放、电子地图、日志记录和系统设置等功能。此外，文章还详细讲解了如何在QT平台上实现16路视频的同时加载和并行检测，展示了具体的代码实现。 适合人群：对智能监控系统感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是有一定深度学习和QT开发经验的人群。 使用场景及目标：适用于需要高效、智能监控系统的应用场景，如安防、交通监控等领域。目标是提高监控系统的实时性和准确性，同时降低硬件成本和功耗。 其他说明：文章不仅提供了理论介绍，还包括详细的代码示例，帮助读者更好地理解和应用相关技术。

本文提出采用两级环形总线网络拓扑、主从通信方式的消防指示灯智能监控系统。设计了用电池提供应急电源的通信网关的总体结构。采用单片机自带的双串口构成两个独立光电隔离的RS-485 接口作为下级环形总线主站，实现与智能应急标志灯之间交换数据。利用单片机的SPI 接口功能和另一个单片机扩展第三个独立的光电隔离RS-485 接口，作为上级环形总线网络的从站， 实现与监控主机之间状态和命令信息交换。

从我国煤矿安全生产情况出发,提出了利用Zigbee技术来构建无线传感器网络。在矿井的底部安装许多无线传感器节点,使这些节点分布在矿井的各个角落而且彼此很密集,这些节点就好像构成了一张网,可以检测到矿井下的各个角落的信息,实现煤矿瓦斯的无线监测。主要从节点的硬件设计方案和软件流程图2个方面来做介绍。

视频监控系统在交通、边防、公共安全等领域得到普遍的应用，智能化、网络化、高清化是其必然的发展趋势。通过在监控系统中集成智能视频分析算法，可以变被动监控为主动监控，变事后分析为事中分析，甚至事前预警，以达到及时处理应对紧急状况的目的。本论文基于开源计算机视觉库OpenCV开发了一款嵌入式智能监控系统。 本系统的硬件平台基于ARM CortexTM-A8处理器S5PV210，同时具备远程视频监控功能和人脸检测智慧功能。系统人机操作界面使用Qt图形库开发；系统视频采集模块基于V4L2驱动框架设计，并实现监控视频的本地显示；远程监控部分通过S5PV210芯片内置的MFC视频硬编码器实现对监控视频的H.264硬压缩，然后依照RTP/RTCP协议将压缩后的H.264码流发送到Internet，使用VLC软件验证监控视频网络传输的有效性。人脸检测部分使用Adaboost算法，基于开源计算机视觉库OpenCV开发。 经过测试，系统达到预期的设计目标。本文的重要意义还在于搭建了一种基于OpenCV的嵌入式智能监控系统开发平台，基于该平台可以根据不同的需求开发出更多的智能监控系统。

阐述了以单片机为核心，RS-485总线构成的数据采集系统，对列车行车时的气缸压力、车轴温度进行实时监控。同时对列车刹车压力检测电路、车轴温度检测电路、A／D转换电路、单片机接口电路、 RS-485串行数据通信电路及系统软件作了较详细的论述。为列车安全行车提供了一套全新的智能测控系统设计方案。

农作物播种、施肥自动化作业智能监控系统的设计.pdf

随着监控拾音器的快速发展现在已经在众多方面有所运用，并且带动了监控行业的快速发展，那么下面我们就来通过监控拾音器电路图来简单的了解一下监控拾音器。