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基于K210开发的口罩识别、体温测量及人脸识别项目的源码与说明文档

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简介:
本项目提供了一套基于K210平台实现的代码和文档,涵盖口罩佩戴检测、体温筛查以及人脸识别技术,旨在提升公共安全领域的智能化管理水平。 项目介绍: 该实验源于电赛训练题,主要由K210和STM32F103C8T6构成,能够实现人体温度检测、身份识别以及口罩识别功能。 开发文档: 参考wiki.sipeed 在该项目中,K210负责处理身份识别及口罩识别任务。当运行过程中遇到MemoryError提示“Out of normal MicroPython Heap Memory!”时,请注意k210有6MiB的通用内存,并且这部分内存中有固件需要使用。 本项目源码是个人毕业设计的一部分,在代码测试成功并确保功能正常后才上传,答辩评审平均分达到96分。请放心下载和使用此资源! 注意事项: 1. 该项目内的所有代码均经过充分测试并在运行中获得验证,请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工进行学习参考,也适用于初学者进阶学习,并可用于毕业设计、课程作业等场合作为演示材料。 3. 若有一定基础,可以在现有代码基础上进一步修改以实现其他功能需求,同样可以用于毕业设计和课程设计等方面。 下载后请务必先阅读项目中的README.md文件(如果有的话),仅供个人学习参考之用,请勿将此资源应用于商业用途。

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客服
客服
  • K210
    优质
    本项目提供了一套基于K210平台实现的代码和文档,涵盖口罩佩戴检测、体温筛查以及人脸识别技术,旨在提升公共安全领域的智能化管理水平。 项目介绍: 该实验源于电赛训练题,主要由K210和STM32F103C8T6构成,能够实现人体温度检测、身份识别以及口罩识别功能。 开发文档: 参考wiki.sipeed 在该项目中,K210负责处理身份识别及口罩识别任务。当运行过程中遇到MemoryError提示“Out of normal MicroPython Heap Memory!”时,请注意k210有6MiB的通用内存,并且这部分内存中有固件需要使用。 本项目源码是个人毕业设计的一部分,在代码测试成功并确保功能正常后才上传,答辩评审平均分达到96分。请放心下载和使用此资源! 注意事项: 1. 该项目内的所有代码均经过充分测试并在运行中获得验证,请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工进行学习参考,也适用于初学者进阶学习,并可用于毕业设计、课程作业等场合作为演示材料。 3. 若有一定基础,可以在现有代码基础上进一步修改以实现其他功能需求,同样可以用于毕业设计和课程设计等方面。 下载后请务必先阅读项目中的README.md文件(如果有的话),仅供个人学习参考之用,请勿将此资源应用于商业用途。
  • Python和CNNOpenCV表情(高分
    优质
    本项目提供了一套利用Python结合深度学习框架TensorFlow/CNN实现的人脸检测与表情识别代码及详尽文档,基于OpenCV库,适用于学术研究与实践应用。 基于Python+CNN+OpenCV的人脸检测表情识别源码及文档说明(高分项目)是个人在导师指导下完成并通过评审的毕业设计项目,评分为98分。该项目主要适用于计算机相关专业的学生进行大作业、毕业设计或课程设计,并适合需要实战练习的学习者使用。
  • Python表情
    优质
    本项目提供了一个使用Python编程语言实现的人脸及表情识别系统源代码。利用先进的人工智能技术和机器学习算法,该项目能够准确识别人脸,并进一步分析面部特征以判断多种基本表情,为开发者和研究者提供了便捷的学习资源与应用工具。 本项目使用Python实现基于卷积神经网络的人脸表情识别系统。在尝试了Gabor、LBP等人脸特征提取的传统方法后,发现深度学习模型效果更佳。该项目在FER2013、JAFFE及CK+三个数据集上进行了测试和评估。 环境部署建议采用Python 3与Keras 2(TensorFlow作为后台)进行开发,并推荐使用conda虚拟环境来安装必要的依赖项。
  • K210路面损坏系统Python
    优质
    本项目基于K210硬件平台,利用Python编写了路面损坏识别系统的源代码,并提供详尽的操作与配置文档。 基于 K210 的路面损坏识别系统 前言 由于各种各样的原因,随着时间的推移,公路路面上会出现多种损坏情况,如裂缝、坑洼以及交通标线模糊等。这些问题会降低车辆行驶的安全性和舒适性,并可能成为交通事故的潜在诱因。因此,需要相关部门定期进行道路维护工作。然而,在大多数地区,道路检查仍然主要依赖人工完成,这不仅任务繁重而且效率低下。 目前已有多个团队研究了该领域的自动化检测方法。这些项目通常适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工学习参考,并且也适用于初学者进阶学习;同时也可以作为毕业设计项目、课程作业或初期立项演示等用途使用。如果具备一定的编程基础,还可以在此基础上进行修改和扩展以实现其他功能。 请注意:下载后请首先阅读README文件(如有),仅供个人学习研究之用,请勿用于商业目的。
  • OpenCV门禁系统(Python+
    优质
    本项目采用Python和OpenCV开发的人脸识别门禁系统,结合详尽的文档指导,旨在实现高效便捷的身份验证。 开发基于OpenCV的人脸识别门禁系统通常涉及以下步骤: 1. 硬件准备:安装摄像头的计算机或嵌入式设备作为门禁终端。 2. 安装OpenCV库,用于图像处理与人脸识别。 3. 数据集采集:利用摄像头收集多种姿势和角度的人脸图片以构建训练数据集。 4. 人脸检测:通过Haar级联、HOG等算法来识别并标记出画面中的人脸区域。 5. 特征提取:运用LBPH(局部二值模式直方图)、Eigenfaces及Fisherfaces等方法从被检人脸图像中抽取出特征信息。 6. 人脸识别:借助训练好的模型,将实时捕捉到的新面孔与数据库中的已知样本进行比对识别用户身份。 7. 认证授权:依据识别结果决定该人员是否具备通过门禁的资格;若有权限则解锁门禁装置。 8. 日志记录:详细记载每一次人脸验证过程及门禁操作,便于后续的安全审查工作。 9. 用户管理:提供新增、删除或修改账户信息等服务,确保用户数据库处于最新状态。 10. 界面设计:创建直观易用的操作界面以提升用户体验。
  • 使用Python和OpenCVPyCharm
    优质
    本项目利用Python与OpenCV,在PyCharm环境下开发,实现人脸识别及口罩佩戴情况检测功能,适用于疫情监控等场景。 基于Python和OpenCV的人脸口罩识别检测PyCharm项目源码提供了一种有效的方法来实现人脸口罩的自动检测功能。该项目利用了计算机视觉技术中的关键点检测算法,能够准确地定位并判断佩戴者是否正确使用了口罩。通过集成到现有的监控系统或个人设备中,可以极大地提升公共场所的安全性与卫生标准。
  • MATLABPCA算法系统设计__PCA_MATLAB
    优质
    本资源提供基于MATLAB的人脸识别系统源代码和详细项目设计文档,采用PCA算法实现特征提取与人脸分类。适合科研学习使用。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:基于Matlab主成分分析(PCA)算法的人脸识别系统源码+项目设计文档 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可以联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • PC-X86-OpenCVPaddleHub结合系统
    优质
    本项目构建于PC-X86平台,融合了OpenCV和PaddleHub技术,实现高效准确的口罩检测以及佩戴口罩时的人脸识别功能。 人脸检测模型:PadddleHub已经提供了预训练模型(pyramidbox_lite_mobile_mask/pyramidbox_lite_server_mask)。切割人脸图像的方法有以下两种: 1. 使用OpenCV直接对人脸图像按比例进行切割。 2. 使用人脸关键点检测,根据关键点位置进行精确切割。
  • TensorFlow系统实现.pdf
    优质
    本文档探讨并实现了基于TensorFlow框架的人脸及口罩佩戴情况自动识别系统,旨在评估其在公共安全和卫生监控中的应用价值。 基于 Tensorflow 的人脸口罩识别系统的设计与实现.pdf 脸口罩识别系统的设计与实现.pdf
  • OpenMV学习程序代
    优质
    本项目提供一套基于OpenMV平台的人脸检测、口罩佩戴情况识别以及人脸识别学习的完整解决方案,包含详尽的程序源码。 2020年全国大学生电子设计大赛F题的程序代码可以进行如下描述:该题目要求参赛者根据特定的技术规范编写相关程序代码,并完成相应的硬件电路设计与调试,以此来检验学生的理论知识应用能力和实践操作技能。参赛队伍需要在限定时间内独立完成任务并提交作品以供评审。