基于Python实现的疲劳检测。通过YOLOv5加dlib对人脸进行标记，对驾驶员进行打哈欠（规定时间内打哈欠三次以上，视为瞌睡）、抽烟、喝水、玩手机行为的检测。实时显示眨眼次数，眼睛闭合程度，眨眼持续时间，打哈欠次数，嘴巴张开程度。可以调用摄像头检测或者是对视频进行检测，运行video. py对视频进行检测，把要检测的视频命名为input.mp4文件放在目录下，检测完成后会生成output.mp4文件。运行main.py调用电脑摄像头进行检测。安装好pycharm和anaconda，接着把Pytorch-GPU环境配置好，安装一些包，按照你解压的路径，改一下代码中对应文件的路径基本就可以运行了。GPU环境不会配的话可以直接用CPU，就是会卡一点。不会配置环境运行，有偿代运行wx:18256215256------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

和弦检测VST 这是一个VST插件，可显示正在播放的当前和弦 它是用C ++编写的，并且需要Steinberg VST 2.4 SDK库，可以从免费下载（需要注册）。

8.4 中断检测按键实验分析 8.4.1 实验描述及工程文件清单 实验描述 PB0 连接到 key1，PB0 配置为线中断模式，key1 按下时，进 入线中断处理函数， LED1 状态取反。 硬件连接 PE5 – key1、 PE6 – key2 用到的库文件 startup/start_stm32f10x_hd.c CMSIS/core_cm3.c CMSIS/system_stm32f10x.c FWlib/stm32f10x_gpio.c FWlib/stm32f10x_rcc.c FWlib/stm32f10x_exti.c FWlib/misc.c 用户编写的文件 USER/main.c USER/stm32f10x_it.c USER/led.c USER/exti.c 8.4.2 配置工程环境 本中断检测按键实验照例使用了 GPIO 和 RCC 片上外设，由于还使用到 了中断，所以比上一个按键实验要多使用两个库文件，分别为 FWlib/stm32f10x_exti.c 和 FWlib/misc.c，必须把这两个文件也添加到工程之 中。其中 stm32f10x_exti.c 文件包含了支持 exti 配置和操作的相关库函数；而 misc.c 文件则包含了 NVIC 的配置函数。本实验中我们还会在 stm32f10x_it.c 文件中编写中断服务函数。

开发技术环境： Pycharm + Python3.6 + PyQt5 + OpenCV + 卷积神经网络模型 本文采用卷积神经算法对驾驶室内的驾驶员进行实时的面部图像抓拍，通过图像处理的技术分析人眼的闭合程度，从而判断驾驶员的疲劳程度。本文介绍了对目标图像进行人脸检测，然后在分割出的人脸图像中，对人脸图像进行水平投影，并根据水平投影得到的人眼上下眼睑，定位出人眼的位置，而且根据人眼的上下眼睑可以通过事先给出的一定判别标准，判断眼部是否处于疲劳状态，从而达到疲劳检测的目的。当检测出驾驶员处于疲劳时，系统会自动报警，使驾驶员恢复到正常状态，从而尽量规避了行车的安全隐患，并且系统做出预留功能，可以将驾驶员的疲劳状态图片发送给指定的服务器以备查询。因此组成本系统中系统模块如下： （1）视频采集模块 （2）图像预处理模块 （3）人脸定位模块 （4）人眼定位模块 （5）疲劳程度判别模块 （6）报警模块

在使用MSCOMM.OCX控件开发的项目中，自动注册MSCOMM.OCX控件，只需要讲MSCOMM.OCX控件跟，exe运行文件放在同一个目录下，实现自动检测安装MSCOMM.OCX控件。

车道线检测（GUI界面，偏离车道线会进行声音预警，视频检测）

火焰烟雾数据集 yolov5火焰烟雾检测，火焰烟雾报警系统，目标检测，深度学习，目标检测接单，yolov5，yolov7，可dai写 扣扣：2046删532除381

UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。 数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。 UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。 该数据集包含的是原始图片，不包括注释 参考： D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark:

2、作品功能基本要求（指标） (1)、主控制器采用STM32单片机 (2)、必须要有温度检测装置，采用DS18B20 (3)、要有加热装置，采用220V交流电供电 (4)、要能够设置报警的温度上限值以及温度加热的下限值 (5)、要有声光报警装置，用于报警温度上限 (6)、要能够自动加热使温度保持在设定的一个值，低于该值时自动加热，直到达到该值然后自动停止加热 (7)、相关数值显示采用数码管或液晶显示 (8)、设置的上限和下限值能够实现掉电保存，使得每次上电时不用重新设置相关参数，默认采用上次设置的值 主要实现:实时温度测量及显示，超出温度范围就会进行声光报警，低于下限温度时控制加热器自动加热到指定温度，到达指定温度时自动断开；高于上限温度时也会进行声光报警，同时相应的继电器端口会打开，这是如果你接一个降温的装置比如排气扇，那么此时排气扇就会自动运行降温，直到低于上限温度时才断开排气扇。上下限温度可通过按键设定且设定后的值可自动保存在24C02里面等功能，避免每次上电都要重新设定的繁琐。

基于自适应形态学Top_Hat滤波器的红外弱小目标检测方法