Cesium预警效果---动态扩散圆圈。用户可在界面动态调整扩散范围、扩散速度、波纹数量以及扩散效果的颜色。附带框架的完整源码，一键部署运行。

当今家居生活中面临各种环境与健康安全问题，如空气湿度过低，容易让人患上呼吸系统的疾病；CO、甲醛等有害气体危害人体健康；天燃气泄漏引起的爆炸事故频发等。人们对高品质生活环境的追求越来越强烈，所以居住环境的各种参数得到了大家的广泛重视。随着智能化与信息化的快速发展，我们可以利用现代科技对家居环境进行监测及调整，使我们的居住体验更加美好。 本设计完成一个可以监测温湿度、有害气体以及非法入侵的智能家居监控系统，包括主控模块、传感器模块、显示模块、报警驱动模块等。 系统的控制核心是STC89C52单片机，通过DHT11传感器来监测室内温湿度，烟雾传感器MQ-2监测有害气体烟雾浓度，HC-SR501传感器用来监测人体信号，按键电路可以设置监测数据上下限阈值及人体红外监测布防状态，当超过阈值时，蜂鸣器和LED灯声光报警，同时通过继电器驱动相应电器，实时对家居环境进行调控。此外，通过LCD1602液晶屏显示实时温湿度、烟雾浓度等信息供人们实时了解家庭环境状况，从而保证家庭生活环境的安全与舒适。

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主控STM32f103c8t6 。利用 DHT11 和烟雾传感器，进行温湿度检测和烟雾值检测，并实时在LCD屏幕上进行数值显示，同时通过串口通信将数据信息传至上位机显示。当检测到温湿度高出设定阈值，将打开排风扇进行通风；当检测到有烟雾时，将关闭通风风扇防止火灾蔓延，开启蜂鸣器警报并持续向上位机发送警报信息。

包含: 1、simulink/stateflow基础操作，模块介绍 2、仿真测试方法 3、FCW碰撞预警系统模型搭建，包含系统需求分析，从大到小，细致入微； 4、系统模型的测试，验证。 5、代码生成

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Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势： 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性： Python具有很好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源： Python是开源的，任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持： Python拥有庞大而活跃的开发社区，这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验，并参与到Python的发展中。 适用于多个领域： Python在各种领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域，Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程： Python支持面向对象编程，允许开发者使用类和对象的概念，提高了代码的重用性和可维护性。

开发环境： Pycharm + Python3.6 + 卷积神经网络算法 基于人脸表面特征的疲劳检测，主要分为三个部分，打哈欠、眨眼、点头。本实验从人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据入手，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度，分析驾驶员是否疲劳驾驶和及时作出安全提示。 视觉疲劳检测原理：因为人在疲倦时大概会产生两种状态： 眨眼：正常人的眼睛每分钟大约要眨动10-15次，每次眨眼大概0.2-0.4秒，如果疲倦时眨眼次数会增多，速度也会变慢。打哈欠：此时嘴会长大而且会保持一定的状态。因此检测人是否疲劳可以从眼睛的开合度，眨眼频率，以及嘴巴张合程度来判断一个人是否疲劳。 检测工具 dlib ：一个很经典的用于图像处理的开源库，shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸68个关键点检测的dat模型库，使用这个模型库可以很方便地进行人脸检测，并进行简单的应用。 眨眼计算原理： （1） 计算眼睛的宽高比 基本原理：计算 眼睛长宽比 Eye Aspect Ratio，EAR.当人眼睁开时，EAR

针对当前瓦斯实时监测工作存在的被动局面,结合当前的无线传输技术,提出一种基于CAN+ZigBee的瓦斯实时监测系统。系统中,以ZigBee+CC2530作为采集节点,完成巷道内空气湿度、风速、瓦斯浓度等的采集,并通过ZigBee路由节点将数据传输给后台监控主机。最后通过多源信息融合技术和GA-SVM完成对瓦斯浓度的预测。以某煤矿巷道作为研究对象,对其瓦斯浓度的实际值与测量值进行对比,得到其两者变化趋势大致吻合,验证了方案的可行性。

[有界面]：MATLAB的车道线检测（GUI界面，偏离车道线会进行声音预警，视频检测）.zip