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该系统基于DM648进行实时越界检测。

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简介：
为了解决嵌入式越界检测系统在实时性方面的挑战，我们设计了一种基于感兴趣区域（ROI）的码书背景建模算法。该算法通过对感兴趣区域进行下采样以及二值化处理，旨在显著提升算法的实时性能和准确度。为了验证该算法的有效性，我们对D1格式视频在TI DM648平台上进行了测试。实验结果表明，本文提出的算法能够达到26帧每秒的速度，同时其准确率高达92.65%，从而满足了实际工程应用的需求。

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  • 基于DM648的实时边界检测系统
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    本系统基于TI公司的DM648硬件平台，采用先进的图像处理技术实现实时边界检测。它在视频监控、自动驾驶等领域展现出广泛应用前景。 为了应对嵌入式越界检测系统中的实时性问题，我们提出了一种基于感兴趣区域（ROI）的码书背景建模算法。通过在ROI上执行下采样和二值化处理，该方法进一步提升了系统的实时性和准确性。实验结果显示，在TI DM648平台上使用D1格式视频进行测试时，本段落所提出的算法能够达到每秒26帧的速度，并且准确率达到92.65%，符合工程应用的实际需求。
     
  • 基于视频技术的矿井行人越界检测系统
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    本系统利用先进的视频监控技术，专为矿井安全设计，通过实时监测和分析，有效预防行人越界事故，提升矿井作业安全性。 为了应对当前矿井行人监测方法中存在的检测准确度不足及报备信息较少的问题，设计了一种基于视频的矿井行人越界检测系统。该系统采用混合高斯背景建模作为基础，并利用先进的行人越界检测算法识别出视频流中运动的人体目标。在此基础上，通过状态缓冲处理计算出行人的越界趋势并判断其具体方向。 实际应用表明，此系统能够实现主动安全监测功能，有效应对灯光闪烁等干扰因素的影响；它能迅速准确地确定行人的位置以及跨越的方向，并且具有良好的稳定性和较高的检测精度。在D1分辨率（720x576像素）和每秒25帧的高清监控条件下，该系统能够实现在线实时处理。
     
  • 基于深度学习的围栏越界行为检测方法
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    本研究提出一种基于深度学习技术的围栏越界行为检测方法，通过视频分析自动识别并预警越界事件，提高安全监控效率和准确性。 在作业现场的安全管理过程中，对于非施工人员跨越围栏的监管至关重要。然而，在当前的施工现场中普遍存在作业范围广泛、难以有效管理施工人员等问题，导致人工监察方式效率低下。基于视频的人体行为检测技术作为计算机视觉领域的重要研究热点之一，在公共安全监控方面有着广泛应用。因此，为了弥补传统人工监察方法存在的不足，并结合现有的计算机视觉技术，我们提出了一种智能化的围栏跨越违规检测与识别方法。 该方法通过持续获取和分析施工现场的视频帧数据，采用三维卷积网络捕捉时间序列特征以及二维卷积网络提取空间信息特征的方式。然后将这两部分特征进行融合处理并进行分类及边界框回归操作以实现对违法行为的有效识别。 最终，我们进行了对比实验来验证此智能检测方法的效果，并得出结论：该方案具备一定的泛化能力，在实际应用中能够有效提高监管效率和准确性。
     
  • 基于Yolov3和OpenCV的实时检测系统
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    本项目构建了一个结合YOLOv3与OpenCV技术的实时物体检测系统，旨在提供高效、准确的图像处理解决方案。 用QT编写的yolov3运行程序需要自行从GitHub下载权重文件、配置文件及class文件。这里只提供调用方法和头文件、dll、lib。建议安装QT5.9.7，opencv3.4.0以及cuda10。没有C++和qt基础的用户不建议尝试，以免浪费资源。
     
  • 基于OpenCV的实时人脸检测系统
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    本项目开发了一套基于OpenCV的人脸识别系统，能够实现实时高效的人脸检测功能，适用于多种应用场景。 OpenCV实时人脸检测系统利用计算机视觉技术在视频流中定位并识别面部。作为实现这一功能的核心工具，OpenCV提供了丰富的图像处理与机器学习算法，使开发者能够构建高效的人脸检测解决方案。 人脸检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一，旨在自动找到图像中的脸部，并对其进行定位。在OpenCV库中，主要使用Haar特征级联分类器进行人脸检测。这种分类器由许多不同大小和形状的矩形特征组成，用于捕捉面部局部属性之间的关系，如眼睛、鼻子及嘴巴的位置等。通过训练大量包含正面人脸与非人脸图片的数据集来学习这些特征，并最终形成一个能够快速有效地在实时视频中识别出脸部轮廓的级联分类器。 实现OpenCV的人脸检测系统时，首先需要加载预训练好的Haar特征级联分类器XML文件。例如使用`haarcascade_frontalface_default.xml`模型，该模型已经针对各种光照条件、视角变化以及表情进行了优化训练，适应多种场景需求。然后通过调用`cv2.CascadeClassifier`类并应用`detectMultiScale()`函数在每一帧视频上执行人脸检测任务。 一旦成功识别到脸部区域，通常会使用矩形框标出这些位置，并可能进一步进行人脸识别或其他分析（如表情识别或年龄估计）。为了优化系统的性能表现，OpenCV允许调整一些关键参数设置，例如缩放因子(scaleFactor)和最小邻居数(minNeighbors)，以平衡检测速度与准确性之间的关系。 在实际应用过程中可能会遇到诸如光照变化、面部遮挡以及侧脸等问题。为了解决这些问题，在Haar特征之外还可以采用其他描述符（如LBP或HOG），或者结合深度学习方法，例如SSD和YOLO等技术来提高识别精度及鲁棒性。 总之，OpenCV实时人脸检测系统利用其强大的图像处理与机器学习算法能够在视频流中实现高效准确的人脸定位。这项技术被广泛应用于监控、安全防护、社交媒体互动以及虚拟现实等领域，并有助于提升人机交互体验和自动化水平的改进。通过持续优化及引入新的模型设计思路，我们可以进一步提高人脸检测系统在复杂环境下的鲁棒性和准确性。
     
  • 基于MATLAB-GUI的实时人脸检测系统
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    本项目开发了一个基于MATLAB-GUI平台的实时人脸检测系统，能够高效准确地识别图像或视频流中的人脸位置。该系统结合了先进的人脸检测算法和用户友好的图形界面设计，为科研与教学提供了实用工具。 基于MATLAB-GUI的实时人脸检测系统具有较高的检测性能和较低的误检率。
     
  • 基于MATLAB-GUI的实时人脸检测系统
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    本项目开发了一套基于MATLAB-GUI的人脸识别系统，能够实现实时、高效的人脸检测功能。通过友好的图形用户界面，使复杂的人脸识别技术变得易于操作和理解。 基于MATLAB-GUI的实时人脸检测系统具有较高的检测性能和较低的误检率。
     
  • 基于MATLAB-GUI的实时人脸检测系统
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    本项目开发了一个基于MATLAB-GUI平台的实时人脸检测系统，利用先进的计算机视觉技术实现实时、高效的人脸识别与跟踪功能。 基于MATLAB-GUI的实时人脸检测系统具有较高的检测性能和较低的误检率。
     
  • 基于MATLAB-GUI的实时人脸检测系统
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    本简介介绍了一套利用MATLAB-GUI开发的人脸识别软件系统。该系统具备强大的实时人脸检测功能，并提供用户友好的图形界面，为研究人员及爱好者提供了便利工具。 基于MATLAB-GUI的实时人脸检测系统具有较高的检测性能和较低的误检率。
     
  • 基于YoloV5的实时烟雾检测系统-源码
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    本项目开发了一套基于YoloV5框架的实时烟雾检测系统，提供高效准确的烟雾识别能力，适用于多种监控场景。包含完整源代码。 Yolo烟雾检测器V5 ——————————————二次更新——————那些说bug多的年轻人，我劝你耗子尾汁〜，因为我现在各处都进行了更新！把所有可用数据、代码讲解、优化策略以及模型等全部整理好了〜，大家先看这篇文章，然后通过公众号回复可以获取全部内容，不再需要在这里进行git clone啦〜。下载后的文件可以直接用于检测或继续训练。我做了不少的模型优化工作，提高了整体效果，请大家查看这篇文章：详细介绍了算法开源情况、代码和模型以及优化策略等信息。 本项目会持续更新，并逐步实现校园异常行为实时精检功能，集成开发与多次优化（不只是简单的调包），之后会不断推出新内容。