MSᴛʀᴇᴀᴍ 实施 。 Siddharth Bhatia，Arjit Jain，潘丽，Ritesh Kumar，Bryan Hooi。 网络会议（以前称为WWW），2021年。 MSᴛʀᴇᴀᴍ从恒定时间和内存中的多方面数据流中检测组异常。 我们为每个记录输出一个异常分数。 MSᴛʀᴇᴀᴍ建立在之上，可在多方面设置中工作，例如事件日志数据，多属性图形等。 演示版 运行bash run.sh KDD来编译代码并在KDD数据集上运行它。 运行bash run.sh DOS来编译代码并在DOS数据集上运行它。 运行bash run.sh UNSW来编译代码并在UNSW数据集上运行它。 MSᴛʀᴇᴀᴍ 将目录更改为MSᴛʀᴇᴀᴍ文件夹cd mstream 运行make来编译代码并创建二进制文件 运行./mstream -n numericalfile -c categoricalfil

动态无功电流的实时检测方法研究，文中主要分析了三种检测方法并附有仿真结果及结果分析等。

易语言源码对DBF数据库实时检测动态语音提醒，因SK-2000仪器不定时跳井深，若不能及时发现会造成资料缺失，而人的注意力又不可能时刻不离监视屏幕，为此编写了该程序。

在C++上实现车辆实时检测，你可以通过程序的修改在嵌入式上加载运行

python人体行为识别，有界面可实时检测

基于C++_opencv_dnn实现实时离线视频进行推理和运算

主要介绍了OpenCV-Python 摄像头实时检测人脸，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

目标检测笔记——基于win10实现用darknet-yolov4结合opencv用C++实现实时检测，本方法没有用DNN推理，直接用opencv以及c++以及YOLOv4自带的yolo_v2.hpp,能很方便的部署到工业环境中

针对光纤陀螺敏感线圈(光纤环)制备过程中,光纤的绕制张力变化和光纤环承载主轴跳动度变化等因素导致的"爬丝"和"间隙"绕制缺陷,提出基于区域的光纤环绕制缺陷检测算法,将原始光纤凹凸特征的处理转换成矩形大小及数量特征的处理。该算法在对光纤环绕制轮廓精确提取的基础上,通过对光纤环初始表面进行拟合,确定绕制光纤覆盖的最小有效区域,并实时提取区域内已绕制光纤轮廓的最小包围矩形;然后根据阈值的合理选取,计算最小有效区域内已绕制轮廓的最小包围矩形的区域大小及区域个数,以此判断绕制缺陷的种类,并标记缺陷位置。实验结果表明,在光纤环绕制轮廓精确提取的基础上,该算法可以有效识别并标记缺陷位置,对于不易受环境因素影响的"间隙"缺陷可以完全正确检出,且执行速度快,可满足缺陷实时检测的要求。

分析了线阵CCD用于实时检测系统的特点和要求，介绍了一种基于AT89C2051单片机的线阵CCD实时检测系统的设计方案。