内容概要：本文介绍了如何通过TensorRT加速YOLOv5模型推理，并结合QT框架搭建一个高效的智能监控平台。具体来说，YOLOv5模型被转换为ONNX格式并通过TensorRT进行优化，最终封装成DLL以支持多线程多任务并行处理。QT框架则用于实现视频监控、录像回放、电子地图、日志记录和系统设置等功能。此外，文章还详细讲解了如何在QT平台上实现16路视频的同时加载和并行检测，展示了具体的代码实现。 适合人群：对智能监控系统感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是有一定深度学习和QT开发经验的人群。 使用场景及目标：适用于需要高效、智能监控系统的应用场景，如安防、交通监控等领域。目标是提高监控系统的实时性和准确性，同时降低硬件成本和功耗。 其他说明：文章不仅提供了理论介绍，还包括详细的代码示例，帮助读者更好地理解和应用相关技术。

本文提出采用两级环形总线网络拓扑、主从通信方式的消防指示灯智能监控系统。设计了用电池提供应急电源的通信网关的总体结构。采用单片机自带的双串口构成两个独立光电隔离的RS-485 接口作为下级环形总线主站，实现与智能应急标志灯之间交换数据。利用单片机的SPI 接口功能和另一个单片机扩展第三个独立的光电隔离RS-485 接口，作为上级环形总线网络的从站， 实现与监控主机之间状态和命令信息交换。

从我国煤矿安全生产情况出发,提出了利用Zigbee技术来构建无线传感器网络。在矿井的底部安装许多无线传感器节点,使这些节点分布在矿井的各个角落而且彼此很密集,这些节点就好像构成了一张网,可以检测到矿井下的各个角落的信息,实现煤矿瓦斯的无线监测。主要从节点的硬件设计方案和软件流程图2个方面来做介绍。

视频监控系统在交通、边防、公共安全等领域得到普遍的应用，智能化、网络化、高清化是其必然的发展趋势。通过在监控系统中集成智能视频分析算法，可以变被动监控为主动监控，变事后分析为事中分析，甚至事前预警，以达到及时处理应对紧急状况的目的。本论文基于开源计算机视觉库OpenCV开发了一款嵌入式智能监控系统。 本系统的硬件平台基于ARM CortexTM-A8处理器S5PV210，同时具备远程视频监控功能和人脸检测智慧功能。系统人机操作界面使用Qt图形库开发；系统视频采集模块基于V4L2驱动框架设计，并实现监控视频的本地显示；远程监控部分通过S5PV210芯片内置的MFC视频硬编码器实现对监控视频的H.264硬压缩，然后依照RTP/RTCP协议将压缩后的H.264码流发送到Internet，使用VLC软件验证监控视频网络传输的有效性。人脸检测部分使用Adaboost算法，基于开源计算机视觉库OpenCV开发。 经过测试，系统达到预期的设计目标。本文的重要意义还在于搭建了一种基于OpenCV的嵌入式智能监控系统开发平台，基于该平台可以根据不同的需求开发出更多的智能监控系统。

阐述了以单片机为核心，RS-485总线构成的数据采集系统，对列车行车时的气缸压力、车轴温度进行实时监控。同时对列车刹车压力检测电路、车轴温度检测电路、A／D转换电路、单片机接口电路、 RS-485串行数据通信电路及系统软件作了较详细的论述。为列车安全行车提供了一套全新的智能测控系统设计方案。

农作物播种、施肥自动化作业智能监控系统的设计.pdf

随着监控拾音器的快速发展现在已经在众多方面有所运用，并且带动了监控行业的快速发展，那么下面我们就来通过监控拾音器电路图来简单的了解一下监控拾音器。

基于单片机的防水型温度智能监控系统.doc

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