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跌倒监护APP源码(一).zip

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简介:
本文件为“跌倒监护APP源码(一)”,包含用于检测老年人或病患跌倒风险的应用程序初级版本的代码和设计文档。 提供的源码资源涵盖了安卓应用、小程序、Python应用和Java应用等多个领域,每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写,确保在对应环境下能够无缝运行。同时,每份代码都有详细的注释和文档,帮助用户快速理解其结构与逻辑。 这些资源特别适合大学生群体使用。无论是计算机相关专业的学生还是对其他领域编程感兴趣的学生,都可以通过学习和实践这些源码来掌握各平台开发的基础知识,并提升自己的编程能力和项目实战经验。 在课程实践、课外项目或毕业设计阶段,你可以利用这些源码进行深入分析与运行,从而了解技术细节和最佳实践。此外,在求职或创业过程中,具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 为了确保资源的可运行性和易用性,特别注意了以下几点:首先,每份代码都提供了详细的环境搭建说明;其次,注释和文档非常全面详细,方便用户快速上手和理解代码;最后,会定期更新这些源码以适应各平台技术的发展与市场需求。

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客服
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  • APP).zip
    优质
    本文件为“跌倒监护APP源码(一)”,包含用于检测老年人或病患跌倒风险的应用程序初级版本的代码和设计文档。 提供的源码资源涵盖了安卓应用、小程序、Python应用和Java应用等多个领域,每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写,确保在对应环境下能够无缝运行。同时,每份代码都有详细的注释和文档,帮助用户快速理解其结构与逻辑。 这些资源特别适合大学生群体使用。无论是计算机相关专业的学生还是对其他领域编程感兴趣的学生,都可以通过学习和实践这些源码来掌握各平台开发的基础知识,并提升自己的编程能力和项目实战经验。 在课程实践、课外项目或毕业设计阶段,你可以利用这些源码进行深入分析与运行,从而了解技术细节和最佳实践。此外,在求职或创业过程中,具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 为了确保资源的可运行性和易用性,特别注意了以下几点:首先,每份代码都提供了详细的环境搭建说明;其次,注释和文档非常全面详细,方便用户快速上手和理解代码;最后,会定期更新这些源码以适应各平台技术的发展与市场需求。
  • 基于Android的APP及数据库(含毕业设计、和教程).zip
    优质
    本资源提供一款基于Android系统的跌倒监测应用程序及其相关数据库。包含完整的设计文档、源代码以及详细使用教程,适用于学习与研究。 Android 毕业设计项目基于 SpringBoot 和 Android 开发,采用前后端分离架构,并附有详细的代码注释以方便新手理解。该项目适用于毕业设计、期末大作业或课程设计等场景,在以往的应用中获得了高分评价。 技术组成如下: - 后台框架:SpringBoot - 前端:Android - 数据库:MySQL - 工具:Maven/Gradle - 开发环境:JDK, IDEA, AndroidStudio 该项目包含项目源码、数据库脚本、软件工具及详细的项目说明文档,适合用作毕业设计或课程设计参考。
  • Fall-Detect-Track: 行人测系统
    优质
    Fall-Detect-Track是一款先进的行人跌倒监测系统,能够实时检测并追踪行人的活动状态,一旦发生跌倒立即发出警报,为及时救援争取宝贵时间。 行为识别:基于骨架和目标跟踪的行人跌倒检测方法的研究。
  • 检测与识别第三部分:基于Android的检测实现(附,支持实时测).txt
    优质
    本文详细介绍如何在Android设备上实现实时跌倒检测系统,并提供相关源代码。该系统能够有效监测并及时响应用户的跌倒事件。 跌倒检测与识别涉及多个方面: 1. 跌倒检测数据集:提供了一个包含训练所需的数据集合。 2. YOLOv5实现跌倒检测:通过YOLOv5模型进行跌倒事件的实时监测,并且提供了相关的训练代码和数据集,以便于开发人员能够快速上手并优化算法性能。 3. Android平台上的跌倒检测应用:该方案在Android设备中实现了跌倒监控功能,具备源码公开的特点,支持现场实时分析能力。 4. C++环境下的跌倒识别项目:同样提供了完整的可执行代码,在C++环境下运行以完成即时的摔倒事件监测任务。
  • 基于STM32的装置的研究
    优质
    本研究旨在开发一种基于STM32微控制器的智能跌倒保护装置,通过传感器检测人体姿态变化,在发生跌倒时自动发出警报并启动防护措施。 基于STM32的老年人跌倒防护装置由控制模块、传感器模块和防护挽救模块组成。其中,控制模块以STM32为核心,负责接收并处理来自传感器模块检测到的加速度与角速度信号,并通过阈值判断法进行分析,在老人即将摔倒但还未完全落地时启动相应的保护措施,从而有效避免伤害的发生。实验表明,该系统采用的跌倒识别算法具有较高的准确度和可靠性,并且装置结构简单易用。
  • 视频控中的行为检测
    优质
    本研究聚焦于通过视频分析技术实现对跌倒行为的有效识别与响应,旨在提高公共及私人空间的安全监测水平。 监控视频中的异常行为检测是计算机视觉研究领域的重要课题。人体跌倒作为一种常见的异常行为,在老龄化社会中对老年人的生命安全具有重要意义。本段落提出了一种结合三帧差法和更新运动历史图像的方法来获取运动前景,并通过膨胀形态学操作与中值滤波处理,消除前景噪声。我们利用矩形包围框标记感兴趣的区域,并分析其形状变化。最终,算法采用宽高比、人体Hu矩特征、轮廓离心率以及轴线角等多种特性进行跌倒行为的识别,并对检测到的行为实时发出警报。实验结果显示,在固定背景下的监控视频中,该方法能够准确且稳定地识别单人跌倒异常行为。
  • 检测与识别4:用C++实现的实时检测(附).txt
    优质
    本文档介绍了一种基于C++编程语言实现的实时跌倒检测系统。该系统能够有效识别老年人或行动不便者可能发生的跌倒事故,提供及时的安全保障,并附有完整代码供读者参考和实践。 跌倒检测与识别包括以下内容: 1. 提供了一个包含下载链接的跌倒检测数据集。 2. 使用YOLOv5实现跌倒检测,并提供了相关的训练代码以及数据集。 3. 在Android平台上实现了实时跌倒检测功能,附带源码。 4. 通过C++语言开发了实时跌倒检测系统,同样提供完整的源代码。
  • 检测:YOLO4与YOLOfastest对比,
    优质
    本文对比分析了YOLO4和YOLOfastest在跌倒检测任务中的性能表现,探讨速度与准确率之间的平衡,为实际应用提供参考。 跌倒检测采用YOLO4和YOLOfastest两种方法。一种速度快(CPU处理时间为20毫秒),完全达到了实时检测的要求;另一种精度高(CPU处理时间为200毫秒)。这两种方法都仅依赖于Python编写,并且只需要使用OpenCV作为唯一的外部库。未来计划将代码用C++重写,以提高性能和效率。算法的具体流程请参阅相关说明文档。
  • 检测数据集检测数据集
    优质
    跌倒检测数据集是一系列记录人类日常活动及跌倒瞬间的数据集合,主要用于训练机器学习模型识别跌倒事件,保障老年人和行动不便者安全。 跌倒检测数据集是用于研究和开发跌倒检测系统的重要资源。它包含了大量关于人们正常活动与意外摔倒的数据样本,通过这些数据可以训练机器学习模型识别出可能的跌倒事件,从而在老年人护理、智能家庭安全等领域发挥重要作用。 由于原文中仅重复了“跌倒检测数据集”这一短语,并未提供具体细节或相关链接信息,在重写时保留原意并简化表述。