里面有实验报告,ppt，以及演示视频。当使用YOLOv5s算法进行口罩佩戴检测时，该算法能够快速、准确地识别图像或视频中的人脸，并判断其是否佩戴口罩。YOLOv5s算法是一种基于深度学习的目标检测算法，具有较高的检测速度和准确性。在训练过程中，可以使用大量的口罩佩戴数据集进行模型训练，同时通过数据增强等技术提高检测的准确性和效率。通过YOLOv5s算法进行口罩佩戴检测，可以有效地应对当前疫情防控工作中的口罩佩戴需求。此外，该方法也具有较高的实用性，能够在人流密集的场所或监控系统中实现口罩佩戴状态的自动检测，提高防疫工作的效率和准确性。基于YOLOv5s算法的口罩佩戴检测具有重要的应用前景和社会意义。

压力检测系统的设计与实现通常涉及到硬件电路设计、信号处理、数据运算及结果显示等多个环节。51单片机由于其结构简单、成本低廉、编程方便等优点，经常被用于此类系统的设计中。在本设计中，首先利用压力传感器感应到的压力信号，这种传感器能够将外部施加的压力转换为相应的电信号。信号经过初步放大处理后，为了提高系统的测量精度和处理能力，接着使用高精度的模拟至数字（A/D）转换器将模拟信号转换为数字信号。 在数字信号处理阶段，51单片机发挥着核心作用，它负责运算处理数字信号并将其转换为LCD液晶显示屏能够识别的信息。这使得系统的输出结果可以直观地呈现在用户面前。LCD12864液晶显示屏的采用进一步提升了测量结果的准确性和读数的直观性，相比传统显示方式具有更高的精确度和更好的用户体验。 系统在初始化后还可以重设阈值，具备手动存储八个数据的能力，并支持历史数据的查询功能。此外，系统还能够对存储数据进行统计分析。在实时压力检测的过程中，预警电路持续监视系统运行状态，保证系统的稳定性和可靠性。为应对硬件本身稳定性带来的测量误差，本设计根据压力传感器的零点补偿与非线性补偿原理，设计了相应的测量硬件电路。 整体而言，这个压力检测系统具有以下特点：高精度、功能强大、成本低廉、易操作携带，以及系统电路简洁、使用寿命长、应用范围广泛等优点。该系统适合于多种需要实时压力监测和数据存储分析的场合，如工业压力监控、实验室测试、医疗器械等。 关键词包括：压力传感器、模拟/数字转换器（A/D转换器）、液晶显示（LCD12864）等，这些都构成了压力检测系统的关键技术与核心组件。

MATLAB软件的水果草莓检测系统【GUI界面版本】是一种基于MATLAB开发的图形用户界面应用程序，专为检测水果草莓而设计。该系统能够通过图像处理和模式识别技术，实现对草莓的自动检测和分类。它的开发背景可能源于农业生产中对于作物品质检测的需求，特别是在果园管理、收获和销售过程中对草莓质量进行快速准确评估的重要性。 在实际应用中，该系统需要完成以下几个核心功能：首先是图像采集，系统需要有一个接口用于获取草莓的图像数据；其次是图像预处理，包括去噪、增强对比度、调整大小等，以确保图像清晰，便于后续处理；第三是特征提取，系统会通过算法识别出草莓的关键特征，如形状、颜色、大小等；最后是分类与决策，系统根据提取的特征进行判断，识别出草莓是否符合特定的标准或等级。 该系统之所以采用GUI界面，是为了提高用户的操作便利性。通过图形化的操作界面，用户可以直观地看到处理过程和结果，并且可以容易地进行参数调整和设置。MATLAB作为一种高性能的数值计算和可视化软件，非常适合进行此类图像处理和算法开发。它提供了丰富的工具箱，如图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）、统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）等，这些工具箱为草莓检测系统提供了强有力的支持。 在技术细节上，该系统可能运用了多种图像处理算法，如边缘检测、区域生长、阈值分割等，以及机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络等，以提高识别的准确性。这些算法的实现需要编写相应的MATLAB代码，从而形成一个完整的草莓检测流程。 开发这样一个系统，对于提升农业生产效率和果实品质检测的自动化程度具有重要意义。它可以减少人工检测所需的时间和人力成本，同时提高检测的准确性和一致性。此外，该系统还可以通过进一步的研究和改进，扩展到其他类型水果的检测，增加其应用范围和市场价值。 从技术发展的角度看，MATLAB软件的水果草莓检测系统【GUI界面版本】的开发，体现了计算机视觉和人工智能技术在农业领域的深入应用。随着技术的不断进步和优化，未来类似系统有望在智能农业领域扮演更加重要的角色，推动整个产业向更高水平的自动化和智能化方向发展。 此外，该系统的名称中提到的“咖啡调调”，尽管与系统功能不直接相关，但可能是指系统的某种设计风格或者操作氛围，暗示着该系统的用户界面设计上具有一定的审美和操作舒适度，让使用者在进行草莓检测的同时，能够享受到一种轻松愉悦的操作体验。

基于MATLAB的裂缝检测系统GUI的设计与实现过程。系统通过对图像进行一系列处理步骤，包括直方均衡化、中值滤波去噪、亮化增强对比度、图像二值化、滤波处理、裂缝识别与判断、裂缝拼接与投影，最终用方框标记裂缝并显示相关参数。此外，系统还支持将裂缝参数数据保存至Excel文件，并保存处理后的裂缝图像。整个系统旨在提供高效、准确、便捷的裂缝检测解决方案。 适合人群：从事土木工程、建筑检测、材料科学等领域，需要进行裂缝检测的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于桥梁、隧道、建筑物等结构的安全监测，帮助用户快速、准确地检测和记录裂缝情况，确保结构安全。系统的目标是提升裂缝检测的效率和准确性，减少人工误差。 其他说明：该系统不仅展示了MATLAB在图像处理方面的强大能力，也为实际应用提供了实用工具。用户可以通过该系统直观地查看和分析裂缝信息，从而做出更合理的维护决策。

论文基于色谱分离技术,叙述了一种新型传感器阵列组成的有机挥发物检测系统。利用气相色谱的分离效果对混合物质进行检测,具有抗干扰、便携等特点。通过传感器之间响应互补特性,可对多种物质进行测量。有效地解决了便携、选择性、快速等技术难题。通过对多种混合气体进行实验检测,证明了本系统的实用性。

内容概要：本文详细介绍了基于Jenkins、SonarQube和SVN的代码质量扫描系统搭建与配置流程，涵盖从环境准备、工具集成到自动化任务执行的完整过程。重点包括Jenkins的安装与插件配置、SonarQube服务器的部署与令牌生成、Jenkins中SonarQube和SVN的集成设置，以及通过Pipeline脚本实现每周全量和每日增量代码扫描的自动化任务。同时，系统还支持邮件通知与日志附件发送，便于团队及时发现和处理代码质量问题。; 适合人群：具备一定DevOps基础，熟悉持续集成与代码质量管理的开发人员、测试人员及运维工程师，尤其适合1-3年经验的技术人员； 使用场景及目标：①构建自动化代码质量检测流水线；②实现代码提交后自动触发扫描并生成分析报告；③通过邮件告警提升团队对代码缺陷的响应效率； 阅读建议：建议读者按照文档步骤依次搭建环境，重点关注Jenkins与SonarQube的集成配置及Pipeline脚本的定时策略，结合实际项目进行调试与优化，以实现高效稳定的代码质量监控体系。

1、设计内容 多路远程温度检测系统采用分布式检测结构，由一台主机系统和2台从机 系统构成，从机根据主机的指令对各点温度进行实时或定时采集，测量结果不 仅能在本地存储、显示，而且可以通过串行总线将采集数据传送至主机。主机 的功能是发送控制指令，控制各个从机进行温度采集，收集从机测量数据，并 对测量结果进行分析、处理、显示和打印。主机部分采用PC，从机的微处理器 采用嵌入式系统，从机的信号输入通道由温度传感器、信号调理电路以及 A/D 转换器等构成。主机与从机之间采用串行总线通信。 2、系统功能 （1） 检测温度范围为0～400℃； （2） 温度分辨率达到0.1℃； （3） 使用串行总线进行数据传输； （4） 可由主机分别设置各从机的温度报警上、下限值，主机、从机均具有 报警功能； （5） 主机可实时、定时收集各从机的数据，并具有保存数据、分析24小 时数据的功能（显示实时波形和历史波形）。 3、设计任务 （1）完成硬件设计； （2）完成软件设计，包括：主机程序、主从机通信程序、从机温度检测程 序、显示程序、温度越线报警程序。 （3）完成仿真和系统模型实物制作

内容概要：本文介绍了一种基于YOLO V8算法的金属表面缺陷检测系统，旨在解决传统人工检测效率低、易受主观因素影响的问题。系统采用深度学习技术，通过Python源码、Pyqt5界面、数据集和训练代码的集成，实现了金属表面缺陷的自动化检测和识别。文中详细描述了数据集的构建、模型训练（包括迁移学习）、界面开发（如参数调节、实时反馈）以及视频流处理的技术细节。此外，还介绍了模型的优化方法，如卷积层和BN层的融合、数据增强、异步处理等，以提高检测精度和速度。最后，提到了模型的实际应用案例及其带来的显著改进。 适合人群：从事机器学习、计算机视觉领域的研究人员和技术人员，尤其是对工业质检感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于金属制造行业的质量检测环节，目标是提高产品质量和生产效率，降低生产成本和安全风险。具体应用场景包括图像和视频的缺陷检测、摄像头实时监测等。 其他说明：项目还包括一些额外功能，如热力图可视化，用于解释模型决策逻辑，增加系统的可信度。未来计划进行模型轻量化，以便在边缘设备上运行。

内容概要：本文介绍了一种基于STM32F103C8单片机的电流电压检测系统，用于电网参数的实时监测、显示以及远程控制。系统能够监测电流和电压参数并进行显示，支持通过按键设置报警阈值，并提供声光报警功能。此外，还集成了ESP8266通信模块实现远程通信，允许平台远程监视与控制。文中提供了详细的硬件设计说明，包括电流互感器、分压电阻网络等关键组件的选择与配置，以及ADC采样的核心代码和有效值计算方法。针对可能出现的问题如ADC采样毛刺进行了优化处理，并介绍了Modbus RTU协议的应用。最后，文档附带了Proteus仿真图、程序代码、详细说明文档和讲解视频。 适合人群：从事电力电子、自动化控制领域的工程师和技术人员，特别是对单片机应用感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要对电网参数进行精确监测和控制的场合，如工业控制系统、智能家居设备等。目标是帮助读者掌握单片机在电流电压检测方面的应用，提高系统的可靠性和安全性。 其他说明：文档不仅提供了理论指导，还包括实际操作步骤和常见问题解决方法，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

YOLOv11目标检测实战项目 本项目是一个基于深度学习的实时异常行为检测系统，专注于人体摔倒检测。系统使用YOLOv11姿态估计模型进行人体关键点检测，并结合BYTETrack多目标跟踪算法实现对多个目标的持续跟踪和状态判断。