文章包括发光二极电子沙漏的电子结构、工作原理、主要单元电路分析、制作要点等。

沙漏计时器电路原理图设计

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基于COCO数据集的人体姿势估计 该存储库包含使用深度神经网络执行人体姿态估计的SENG 474数据挖掘项目的在建项目。 下面是我们项目建议的简短摘录。 问题 人体姿态估计（HPE）是识别人体关键点以构建人体模型的问题领域。 许多现有系统接受图像作为输入，有些实现接受诸如点云和视频之类的格式。 HPE的应用广泛且使许多行业受益。 特别是，HPE在电影和游戏行业中均用于动画。 HPE的更险恶的应用可用于识别多个帧（即视频）上的个人。 HPE的另一个子集是手势估计，可用于翻译手语。 由于诸多挑战，HPE是一个困难的问题领域。 这些包括人类外观和体格的变化，环境光照和天气，其他物体的遮挡，关节重叠的自我遮挡，人体骨骼运动的复杂性以及2D图像输入的固有信息丢失[1]。 这个很大程度上未解决的问题使我们能够探索许多新颖和创造性的方法，从而丰富我们的学习经验。 我们很高兴探索这些应用程序，但是我们决定

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沙漏工作原理：通过两个水银开关给单片机提供外部中断，单片机通过中断判断沙漏正反后控制I/O口电平，通过点亮和熄灭LED来模拟沙漏的形成。电子沙漏电路具体功能介绍：电子沙漏用电子电路控制的发光二极管表示沙粒，模拟沙漏的运动过程。电子沙漏会像真正的沙漏一样，上部的沙粒(点亮的发光二极管)一粒一粒往下掉，下部的沙粒一粒一粒堆起来。漏完以后，将电子沙漏倒过来，又会重新开始一粒一粒往下漏。 沙漏共分为两层：沙漏底层及LED层。沙漏底层主要包含控制芯片AT89C52、电源、开关、三极管等。LED层包含2组(每组21个)对称的LED来模拟沙粒。沙漏地层与LED层通过接口连接。附件内容包括：电子沙漏LED层和底层原理图和PCB源文件，用AD软件打开。

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堆叠沙漏模型：TensorFlow实现 A.Newell等人的用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络的Tensorflow实现。 代码作为MSc Computing个人项目的一部分（伦敦帝国学院2017年） 基于 -A.Newell等 -肖楚等。 -可用（重型型号） 状态 这是一个WIP回购 已测试人体姿势 效率（在较轻的模型上工作） 数据生成器完成（在协议缓冲区上工作） 多人姿势估计（尝试实现固定帧速率） 目前接受过培训 配置文件 目录中有一个``config.cgf''，其中包含调整模型所需的所有变量。 training_txt_file : Path to TEXT file cont

沙漏工作原理:通过两个水银开关给单片机提供外部中断，单片机通过中断判断沙漏正反后控制I/O口电平，通过点亮和熄灭LED来模拟沙漏的形成。 电子沙漏电路具体功能介绍: 电子沙漏用电子电路控制的发光二极管表示沙粒，模拟沙漏的运动过程。电子沙漏会像真正的沙漏一样，上部的沙粒(点亮的发光二极管)一粒一粒往下掉，下部的沙粒一粒一粒堆起来。漏完以后，将电子沙漏倒过来，又会重新开始一粒一粒往下漏。 沙漏共分为两层:沙漏底层及LED层。沙漏底层主要包含控制芯片AT89C52、电源、开关、三极管等。LED层包含2组(每组21个)对称的LED来模拟沙粒。沙漏地层与LED层通过接口连接。 附件内容包括: 电子沙漏LED层和底层原理图和PCB源文件，用AD软件打开。 电子沙漏源程序；