从人流统计的实际工程出发,实现了基于计算机视觉的人体运动检测及跟踪系统,采用“差影法”滤掉静止帧,使用自适应的一阶递归滤波及帧差法提取运动区域,并通过数学形态滤波的开运算和闭运算改善运动区域提取效果。实验结果证明本运动跟踪方案处理简单高效 、抗噪能力强,可以完成复杂背景下运动目标的实时性检测与跟踪。
上传时间： 2014-11-29
上传用户：梧桐
<1> 优化了部分代码及一些BUG.提高了浏览速度 <2> 可以通过会员助手自由管理各种信息 <3> 修正了反馈信息及询价订单错误 <4> 增加了自助建站系统(16种模板可选) <5> 增加在线管理开通域名主机邮局系统 <6> 强大的备份功能,可以轻松备份压缩恢复数据 <7> 后台增加验证码和日志功能 <8> 分类管理更详细.更安全 <9> 其它功能开发中... <10> 详细说明文档请索取... <11> 发现什么错误请与我联系!多谢啦!
上传时间： 2017-01-03
上传用户：dongbaobao
实现http的多项功能，post功能，多线程功能，错误检测机制等等。实现Ftp上传下载数据的功能 能够与FTP服务器建立连接 商量通信端口 上传和下载数据 权限的控制
标签： http
上传时间： 2013-12-17
上传用户：l254587896
查找孤立点 JAVA代码，简单易用，孤立点，即数据中不同于数据一般模型的数据对象，可能由度量或执行错误导致，也可能是固有数据变异性的结果，预示着重要的信息。与一般热门研究课题不同，目前没有任何一款国际认可的软件可以直接对对孤立点进行检测与分析，孤立点检测与分析的算法研究是近年来数据挖掘领域新兴的复杂困难而有意义的课题。在诈骗检测、贷款申请处理、网络入侵检测、时间序列检测、网路性能监视、故障诊断、图像中检测噪声点等方面都有广泛的应用。
上传时间： 2014-12-19
上传用户：youke111
红外图像检测技术因具有非接触、快速等优点，被广泛应用于电力设备的监测与诊断 中，而对设备快速精确地检测定位是实现自动检测与诊断的前提。与普通目标的可见光图像相比， 电力设备的红外图像可能存在背景复杂、对比度低、目标特征相近、长宽比偏大等特征，采用原 始的 YOLOv3 模型难以精确定位到目标。针对此问题，该文对 YOLOv3 模型进行改进：在其骨干 网络中引入跨阶段局部模块；将路径聚合网络融合到原模型的特征金字塔结构中；加入马赛克 （Mosaic）数据增强技术和 Complete-IoU（CIoU）损失函数。将改进后的模型在四类具有相似波纹 外观结构的电力设备红外图像数据集上进行训练测试，每类的检测精度均能达到 92%以上。最后， 将该文方法的测试结果与其他三个主流目标检测模型进行对比评估。结果表明：不同阈值下，该 文提出的改进模型获得的平均精度均值优于 Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 模型。改进后的 YOLOv3 模型尽管在检测速度上相比原 YOLOv3 模型有所牺牲，但仍明显高于其他两种模型。对 比结果进一步验证了所提模型的有效性。
上传时间： 2021-10-30
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随着杜会和经济的发展，环境水污染现象也日趋严重，迫切需要环境水质多参数监测与智能分析系统，以为环境监测、管理和控制提供科学的手段。水质多组分检测涉及到多传感器数据融合、计算机技术、电化学分析和人工智能等多学科的交叉，在众多领域有着广泛的应用。本论文研究环境水质检测与智能分析系统，论文的主要工作包括1）基于最小二乘支持向量机的在线自适应加权数据融合算法多传感器数据融合由于能够利用互补和冗余的信息，显著提高系统的可靠性而得到了广泛应用，而数据融合的关键问题是融合算法。本文深入研究了多传感器数据融合理论的基础上，针对传统融合算法研究存在的问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机的在线自适应加权数据融合算法，并应用到水质在线检测过程中，不仅缩短了训练的时间，而且提高了融合的可靠性和灵活性2）提出了一种离子传感器的基于最小二乘支持向量机的自校正方法：由于离子传感器的非线性、漂移和交叉敏感性等影响了其检测精度和可靠性，难以进行连续在线检测。以硝酸根离子传感器为例，研究其自校正方法，以适应动态环境的连续监测根据实验数据，详细分析了硝酸根离子传感器的响应特性，并考虑了零点和时间漂移，提出了一种基于最小二乘支持向量机硝酸根离子传感器的自校正方法，给出了详细描述和分析。3）离子传感器故障检测的小波支持向量机特征提取和支持向量机分类方法在线连续检测的应用要求离子传感器必须具有很高的可靠性，即能够及时准确地判断出离子传感器的故障。本文采用小波支持向量机提取各传感器故障特征，再用支持向量机对故障进行分类，实现对各离子传感器的故障诊断。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-18
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本手册介绍了 32 位基于 ARM 微控制器 STM32F101xx 与 STM32F103xx 的固件函数库。该函数库是一个固件函数包，它由程序、数据结构和宏组成，包括了微控制器所有外设的性能特征。该函数库还包括每一个外设的驱动描述和应用实例。通过使用本固件函数库，无需深入掌握细节，用户也可以轻松应用每一个外设。因此，使用本固态函数库可以大大减少用户的程序编写时间，进而降低开发成本。每个外设驱动都由一组函数组成，这组函数覆盖了该外设所有功能。每个器件的开发都由一个通用 API(application programming interface 应用编程界面)驱动， API 对该驱动程序的结构，函数和参数名称都进行了标准化。 所有的驱动源代码都符合“Strict ANSI-C”标准（项目于范例文件符合扩充 ANSI-C 标准）。我们已经把驱动源代码文档化，他们同时兼容 MISRA-C 2004 标准（根据需要，我们可以提供兼容矩阵）。由于整个固态函数库按照“Strict ANSI-C”标准编写，它不受不同开发环境的影响。仅对话启动文件取决于开发环境。该固态函数库通过校验所有库函数的输入值来实现实时错误检测。该动态校验提高了软件的鲁棒性。实时检测适合于用户应用程序的开发和调试。但这会增加了成本，可以在最终应用程序代码中移去，以优化代码大小和执行速度。想要了解更多细节，请参阅 Section 2.5。 因为该固件库是通用的，并且包括了所有外设的功能，所以应用程序代码的大小和执行速度可能不是最优的。对大多数应用程序来说，用户可以直接使用之，对于那些在代码大小和执行速度方面有严格要求的应用程序，该固件库驱动程序可以作为如何设置外设的一份参考资料，根据实际需求对其进行调整。
上传时间： 2022-04-17
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在过去的几年，人们共同见证了科学技术为社会发展所带来的奇迹。人们对生活水平有了更高的追求，而智能家居就扮演了一个很重要的角色。智能家居将家庭生活中的各种电器结合成一个有机的整体，进行统一控制，给人们提供了一个高效、优质的生活环境。但随之而来的问题是，如何提出一套符合标准又被大众接受的智能家居系统。本课题聚焦于目前智能家居所面临的价格高昂，布线复杂等问题，设计出一种以MSP430作为主控芯片的无线智能家居控制系统。 本课题主要研究的是一款以超低功耗MSP430单片机作为主控制器，融入各种传感器技术，利用nRF24L01与PT2262/PT2272无线收发芯片组建家庭内网，通过GSM模块实现远程通信的实用经济型智能家居控制系统。系统的研究的内容主要是实现检测与安防的功能，实现数据的远距离与近距离无线传输。系统将硬件设计分为主控模块与从控模块的设计，利用Altium Designer软件分别绘制出主控模块与从控模块的电路连接原理图。在硬件电路设计的基础上，确定软件工作流程，根据软件流程编写C语言程序代码，并且在IAR Systems开发环境中进行编译。通过软、硬件联合调试，确保系统工作的协调性。最后，通过Proteus仿真软件进行仿真，确定方案的可行性，之后进行硬件系统的测试。测试结果表明系统实现了家居周围环境监测、环境异常情况下的报警、家居内部的无线通信以及家居外部的远程通信等功能。 本文研究的智能家居控制系统，融入了无线通信的技术，避免了家庭布线的繁琐，实现了三种环境检测与四种异常情况报警。尝试构建一套成本低，功耗低，操作简单，便于安装的适用于普通家庭的家居智能化操作系统，具有很大的现实意义。
上传时间： 2022-05-22
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随着现代工农业技术的发展及人们对生活环境要求的提高，人们也迫切需要检测与控制温湿度，且温湿度是工农业生产的主要环境数据，在工农业生产实践中占有重要地位，比如湿度大温度高的话话会使粮食发芽、腐败，有可能还会导致二氧化碳的增加，如果是密闭的环境还可能导致进入的工人窒息，如果粮食发芽会导致温度升高，从而更加容易产生火灾等安全事故。所以对其进行适时准确的温湿度测量具有重要意义。温湿度测量在工业生产中有着广泛的应用。通常，要实现温湿度测量和自动控制，监控台与现场之间必须铺设电缆，这是一个麻烦的问题，且传统的温湿度传感器需要通过复杂的电路才能将温湿度信号转化为数字信号，且距离传输所造成的损耗会引起误差。本系统采用无线温湿度测量的方案，不必铺设电缆，可以节省费用和时间，采集也更加的方便。该采集系统以STM32F103C8T6为主控芯片，利用数字式温湿度传感器DHT11进行采集，然后将采集的数据传送给单片机，经过处理，单片机将数据通过无线传输模块NRF24L01发射出去，单片机与无线模块之间的通信采用SPI方式。控制台那边也是采用STM32F103C8T6作为主控芯片，外部接有无线接收模块NRF24L01和液晶Nokia5110；经过一定距离的无线通信，接收模块接收到数据之后将数据传给主控芯片，主控芯片经过处理后将数据通过液晶显示。至此完成一次温湿度无线采集的发送与接收。
标签： stm32f103c8t6 温湿度检测
上传时间： 2022-06-16
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微弱信号检测的目的是从噪声中提取有用信号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。本文简要分析了常用的微弱信号检测理论，对小波变换的微弱信号检测原理进行了进一步的分析。然后提出了微弱信号检测系统的软硬件设计，在阐述了系统的整体设计的基础上，对电路所选芯片的结构和性能进行了简单的介绍，选用了具有14位分辨率的4路并行A/D转换器AD7865作为模数转换器，且选用Xilinx公司的Spartan-3系列FPGA逻辑器件作为控制器，控制整个系统的各功能模块。同时，利用FPGA设计了先入先出存储器，充分利用系统资源，降低了外围电路的复杂度，为电路调试及制板带来了极大的方便，且提升了系统的采集速度和集成度。系统的软件设计采用Verilog HDL语言编程，在Xilinx ISE软件开发平台上完成编译和综合，并选用ModelSim SE 6.0完成了波形仿真。关键词：微弱信号检测；信号调理：FPGA：AD7865；Verilog HDL信息时代需要获取许多有用的信息，多数科学研究及工程应用技术所需的信息都是通过检测的方法来获取的。若被检测的信号非常微弱，就很容易被噪声湮没，那么很难有效的从噪声中检测出有用信号。微弱信号在绝对意义上是指信号本身非常微弱，而在相对意义上是指信号相对于强背景噪声而言的非常微弱，也就是指信噪比极低。人们进行长期的研究工作来检测被噪声所覆盖的微弱信号，分析噪声产生的原因以及规律，且研究被测信号的特点、相关性以及噪声统计特性，从而研究出从背景噪声中检测有用信号的方法。1微弱信号检测（Weak Signal Detection）技术2.3.41主要是提高信号的信噪比，从噪声中检测出有用的微弱信号。对于这些微弱的被测量（如：微振动、微流量、微压力、微温差、弱光、弱磁、小位移、小电容等），大多数都是利用相应的传感器将微弱信号转换为微弱电流或者低电压，再经过放大器将其幅度放大到预期被测量的大小。
标签： 微弱信号检测
上传时间： 2022-06-18
上传用户：canderile
