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当前实时图像处理技术已成为现代信息处理领域中的一项极为基本和重要的技术其无论在科学研究民用领域和军用领域中都得到越来越多的应用本文针对车辆行驶中的安全问题设计和实现了一种近距离障碍物实时检测系统应用于智能车辆的机器视觉中较好地实现了对车辆前/后方及两侧障碍物的实时跟踪和测距并通过人机交互将信息实时反馈给用户进行适当处理................

基于C++ 和OpenCV的DNN模块，调用darknet训练的检测模型进行检测；调用摄像头对每帧进行检测。

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快速简便的指南，供您制作自己的二氧化碳传感器单元以测量二氧化碳气体的百分比。 硬件组件: SCD30 CO2传感器模块× 1 Raspberry Pi 3模型B× 1 SparkFun Atmospheric Sensor Breakout - BME280× 1 软件应用程序和在线服务: Wappsto 整个过程将分为5个步骤: 初步准备:我们将在此处解释如何在Wappsto中设置设备并在Pi上进行一些代码编辑 组装:我们向您展示如何将两个传感器正确连接到Pi 连接:我们将向您展示如何测试设备的接线 安装和报告:我们将向您显示在设备上安装和运行的内容，以便开始接收报告 创建Wapp UI:我们还为您提供了一些示例和代码，以在Wappsto中为您的设备创建UI 电路城原创内容，未经同意，不得转载！

针对传统三帧差分法提取的运动目标存在大量的噪声和空洞,提出一种改进的三帧差分运动目标实时检测算法;该算法采用Surendra背景提取算法提取有效背景,对视频流中连续三帧图像分别进行背景减除,得到的结果作为反馈对背景进行选择性更新,利用HSV颜色空间去除阴影后进行三帧差分,将差分结果进行"与"运行,通过将中间帧背景减除结果与"与"运算的结果进行"或"运算,这样可以得到运动目标的完整信息;实验结果表明,该算法能够快速、完整、准确地检测出运动目标,可有效应用于实时监控系统。

为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.

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